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CSSer开发好帮手：CSS3.0参考手册中文版　　CSS是CascadingStyleSheet的缩写。
译作「层叠样式表」。
是用于(增强)控制网页样式并允许将样式信息与网页内容分离的一种标记性语言。
手册难点　　中文资料少，对英文翻译功底要求较高；
　　基础语法要求字斟句酌，避免产生歧义；
　　兼容性列表涉及浏览器及版本众多；
　　草案中的Grid布局被业界同仁普遍认为比“天书”还难…　　CSS3还是草案，中文资料少之又少，基本上都是一篇内容转来转去，而我们的手册从基础语法到示例制作，都是根据W3C工作草案进行翻译，并结合自身的沉淀制作示例。
备受期待的CSS3新功能　　圆角、多背景、@font-face用户自定义字体、动画与渐变、渐变色、盒阴影、RGBa-加入透明色、文字阴影等等　　CSS3的出现，让代码更简洁、页面结构更合理，性能和效果得到兼顾。
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《瑞文智力测验》是心理学领域中广泛应用的一种智力评估工具，由英国心理学家JohnC.Raven在20世纪30年代所创制。
它以其独特的图像推理模式和跨文化适用性而闻名，广泛用于教育、职业选拔以及临床评估等多个领域。
瑞文智力测验主要考察的是个体的逻辑推理能力、空间认知能力和问题解决能力，而非特定的文化背景知识。
测试形式以图片为主，分为多个系列，如标准进步矩阵（StandardProgressiveMatrices,SPM）、彩色进步矩阵（ColouredProgressiveMatrices,CPM）等，适用于不同年龄层的测试对象。
该测验包含一系列图形矩阵，每个矩阵都缺少一个图案，测试者需要根据逻辑规律找出缺失的部分。
矩阵的难度逐渐提升，从简单到复杂，以考察被试者的智力水平随难度增加的适应性。
由于其无文字、无语言的特点，瑞文智力测验具有很高的公平性和客观性。
在《瑞文智力测验》的压缩包中，包含了完整的测试题目和答案。
自测者可以通过对比答案，了解自己的表现和智力水平。
然而，需要注意的是，自我评估的结果可能不如专业人员的评估准确，因为专业评估会考虑更多因素，如测试环境、压力等。
此外，虽然自我测验方便，但过度依赖或频繁进行此类测试可能影响个人对自我能力的认知，甚至产生不必要的焦虑。
在实际应用中，瑞文智力测验的结果通常与其他心理测量工具结合使用，以全面评估个体的心理素质。
比如，它可以与韦氏智力量表（WechslerIntelligenceScale）一起，帮助鉴别个体在言语理解、操作技能和综合智力上的优势与劣势。
同时，这些结果对于教育规划、职业指导、心理咨询等方面都有重要参考价值。
瑞文智力测验是一种科学、公正的智力评估工具，对于理解个体智力结构和潜能具有重要意义。
然而，它仅是评估手段之一，不能完全定义一个人的能力和潜力。
正确的理解和使用瑞文智力测验，能帮助我们更好地认识自己，为个人发展提供有益的参考。

瑞文测试，全称为瑞文标准推理测验（Raven'sProgressiveMatrices），是由英国心理学家约翰·C·瑞文在20世纪30年代设计的一种非语言智力测验。
这个测试广泛应用于评估个体的逻辑推理能力、抽象思维能力和问题解决能力，而非依赖于特定的语言或文化背景，因此具有较高的普适性。
瑞文测试通常由一系列几何图形组成，测试者需要找出图形之间的规律，并选择正确的图形来完成序列。
瑞文测试主要分为几个部分，包括初级、中级和高级，难度逐级递增。
初级部分主要考察基础的图形识别和推理，而高级部分则涉及更复杂的抽象概念和推理。
每个问题通常有六个备选答案，测试者需在有限的时间内做出选择。
该测验的评分系统基于正确答案的数量，分数越高，表示个体的智力水平和逻辑推理能力越强。
瑞文测试的得分可以用来衡量个体的智商（IQ），但需要注意的是，它只是智力评估的一种工具，不能全面反映一个人的所有能力，如创造力、情绪智力、社交技能等。
在公司环境中，瑞文测试常被用于招聘和人才选拔过程中，以评估候选人的逻辑思维能力和潜在的学习能力。
然而，这种测试也有其局限性，因为它无法完全展示候选人在团队合作、沟通技巧或实际工作经验等方面的才能。
进行瑞文测试时，有几点需要注意：1.保持冷静：不要因为时间压力而慌张，冷静思考往往能帮助找到正确的答案。
2.观察规律：仔细观察图形的形状、颜色、大小、方向等特征，寻找它们之间的联系。
3.跳出常规思维：尝试从不同的角度思考问题，不要局限于已知的模式。
4.练习提升：虽然瑞文测试旨在测试即兴推理，但通过练习类似的题目可以提高解题速度和准确率。
瑞文测试是一种有效的智力评估工具，能帮助了解个体的逻辑推理和抽象思维能力。
在公司中，它可以作为招聘过程中的一个参考，但不应作为唯一的评价标准。
个人应全面发展各种能力，以适应不同工作环境的需求。

打飞机的，背景可以移动，有关头，有奖励，有一架飞机带跟踪，很简单，各位不要笑话我，发上来主要照顾毕业设计危险的XD

著者：魏巍；
出版社：国防工业出版社；
页数：462页；
出版年：2004年；
书评：本书基于MATLAB6.5正式版，为读者提供了使用MATLAB的实践性指导。
本书主要介绍了MATLAB中与控制工程相关的6个基础工具箱：系统辨识工具箱、控制系统工具箱、鲁棒控制工具箱、模型预测控制工具箱、模糊逻辑工具箱和非线性控制设计模块，同时提供了MATLAB中的一些基础知识。
在讲解6个工具箱的过程中，本书还讲解了一些工程应用方面的背景知识，并对每个函数的功能、语法和参数做了详细的说明，对许多重要的函数都给出了具体的示例程序。
本书可以作为高等院校控制工程专业本科生、研究生教材使用，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

模拟双人单机版赛车小游戏，适合初学者，用到的都是基础知识，其中包括给赛车添加图片，添加背景音乐，可以练练手，只是实现简单功能，可以自己再续拓展

关于MPI、并行计算的总结对比，目录如下：1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型（以OpenMP为例）2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？3.2.MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？3.3.为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料

Android图片框架Glide-3.7.0（最新，很强大），超好用的图片框架（包含jar和源码）Glide是一个高效、开源、Android设备上的媒体管理框架，它遵循BSD、MIT以及Apache2.0协议发布。
Glide具有获取、解码和展示视频剧照、图片、动画等功能，它还有灵活的API，这些API使开发者能够将Glide应用在几乎任何网络协议栈里。
创建Glide的主要目的有两个，一个是实现平滑的图片列表滚动效果，另一个是支持远程图片的获取、大小调整和展示。
近日，Glide3.0发布，现已提供jar包下载，同时还支持使用Gradle以及Maven进行构建。
该版本包括很多值得关注的新功能，如支持Gif动画和视频剧照解码、智能的暂停和重新开始请求、支持缩略图等，具体新增功能如下如下：GIF动画的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，GIF动画图片可以自动显示为动画效果。
如果想有更多的控制，还可以使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asBitmap()方法加载静态图片，使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asGif()方法加载动画图片本地视频剧照的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，Glide能够支持Android设备中的所有视频剧照的加载和展示缩略图的支持：为了减少在同一个view组件里同时加载多张图片的时间，可以调用Glide.with(context).load(“图片路径“).thumbnail(“缩略比例“).into(“view组件“)方法加载一个缩略图，还可以控制thumbnail()中的参数的大小，以控制显示不同比例大小的缩略图Activity生命周期的集成：当Activity暂停和重启时，Glide能够做到智能的暂停和重新开始请求，并且当Android设备的连接状态变化时，所有失败的请求能够自动重新请求转码的支持：Glide的toBytes()和transcode()两个方法可以用来获取、解码和变换背景图片，并且transcode()方法还能够改变图片的样式动画的支持：新增支持图片的淡入淡出动画效果（调用crossFade()方法）和查看动画的属性的功能OkHttp和Volley的支持：默认选择HttpUrlConnection作为网络协议栈，还可以选择OkHttp和Volley作为网络协议栈其他功能：如在图片加载过程中，使用Drawables对象作为占位符、图片请求的优化、图片的宽度和高度可重新设定、缩略图和原图的缓存等功能

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。