SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和MacOSX等版本。

目录译者序前言第1章简介 11.1什么是VerilogHDL？ 11.2历史 11.3主要能力 1第2章HDL指南 42.1模块 42.2时延 52.3数据流描述方式 52.4行为描述方式 62.5结构化描述形式 82.6混合设计描述方式 92.7设计模拟 10第3章Verilog语言要素 143.1标识符 143.2注释 143.3格式 143.4系统任务和函数 153.5编译指令 153.5.1`define和`undef 153.5.2`ifdef、`else和`endif 163.5.3`default_nettype 163.5.4`include 163.5.5`resetall 163.5.6`timescale 163.5.7`unconnected_drive和`nounconnected_drive 183.5.8`celldefine和`endcelldefine 183.6值集合 183.6.1整型数 183.6.2实数 193.6.3字符串 203.7数据类型 203.7.1线网类型 203.7.2未说明的线网 233.7.3向量和标量线网 233.7.4寄存器类型 233.8参数 26第4章表达式 284.1操作数 284.1.1常数 284.1.2参数 294.1.3线网 294.1.4寄存器 294.1.5位选择 294.1.6部分选择 294.1.7存储器单元 304.1.8函数调用 304.2操作符 304.2.1算术操作符 314.2.2关系操作符 334.2.3相等关系操作符 334.2.4逻辑操作符 344.2.5按位操作符 354.2.6归约操作符 364.2.7移位操作符 364.2.8条件操作符 374.2.9连接和复制操作 374.3表达式种类 38第5章门电平模型化 395.1内置基本门 395.2多输入门 395.3多输出门 415.4三态门 415.5上拉、下拉电阻 425.6MOS开关 425.7双向开关 445.8门时延 445.9实例数组 455.10隐式线网 455.11简单示例 465.122-4解码器举例 465.13主从触发器举例 475.14奇偶电路 47第6章用户定义的原语 496.1UDP的定义 496.2组合电路UDP 496.3时序电路UDP 506.3.1初始化状态寄存器 506.3.2电平触发的时序电路UDP 506.3.3边沿触发的时序电路UDP 516.3.4边沿触发和电平触发的混合行为 516.4另一实例 526.5表项汇总 52第7章数据流模型化 547.1连续赋值语句 547.2举例 557.3线网说明赋值 557.4时延 557.5线网时延 577.6举例 577.6.1主从触发器 577.6.2数值比较器 58第8章行为建模 598.1过程结构 598.1.1initial语句 598.1.2always语句 618.1.3两类语句在模块中的使用 628.2时序控制 638.2.1时延控制 638.2.2事件控制 648.3语句块 658.3.1顺序语句块 668.3.2并行语句块 678.4过程性赋值 688.4.1语句内部时延 698.4.2阻塞性过程赋值 708.4.3非阻塞性过程赋值 718.4.4连续赋值与过程赋值的比较 728.5if语句 738.6case语句 748.7循环语句 768.7.1forever循环语句 768.7.2repeat循环语句 768.7.3while循环语句 778.7.4for循环语句 778.8过程性连续赋值 788.8.

全民健康信息四级平台互联互通技术方案（2017版简版）:为进一步贯彻落实国家卫生计生委全民健康信息化与健康医疗大数据领导小组关于2017年底前要实现国家、省、地市、县四级全民健康信息平台联通全覆盖的工作要求，更好明确任务目标、落实责任分工、确定时间节点，确保按期完成工作任务，按照数据统一采集、业务应用共享的思路，在《国家卫生计生委人口健康信息平台互联互通技术方案》基础上，制定本技术方案。
本技术方案用于指导2017年全民健康信息四级平台互联互通工作。

硬件STM32keil工程代码对ucos多任务下，实现软看门狗的研究。
里面包括收集的很多论坛大侠的帖子，和一些文档。
非常值得参考喔！

前端：Html5JQueryBootStrapAjax后台：SpringBootSpringMVCSpringMybatisTomcatMaven数据库:MySQL自己大三做的售票网站，技术上还是用当时的主流，前端页面大约有10页，比较核心的功能是，电影选择购票，根据IP自动分析所在地和所在地电影院。
电影详细情况，电影选座（这个前端看起来高端一点），订单提交，支付宝扫码支付，完成购票。
SQL文件在下方。
个人目前任务这个系统在计算机专业的毕设级别能保证良好左右，如果参考一下，优化一下前端细节和加一些后台管理功能能拿优秀。
sql文件:https://pan.baidu.com/s/1USPVak2HGIMrXPbmJNEYlg密码：xjaa

一．实验目的：掌握RIP路由配置。
二．实验要点：1)根据拓扑图进行网络布线。
2)清除启动配置并将路由器重新加载为默认状态。
3)在路由器上执行基本配置任务。
4)解释debugiprouting的输出。
5)配置并激活串行接口和以太网接口。
6)测试连通性。
7)收集信息并据此找出设备之间无法连通的原因。
8)使用中间地址配置静态路由。
9)使用送出接口配置静态路由。
10)比较使用中间地址的静态路由和使用送出接口的静态路由。
11)配置默认静态路由。
12)配置总结静态路由。
13)记录网络实施方案。
三．实验设备： Cisco2950交换机3台，Cisco2621xm路由器3台,带有网卡的工作站PC三台。

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

星载多普勒测风激光雷达系统（ALADIN）机载演示器（A2D）分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献，对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比，测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征，以及来自海水体的不可忽视的贡献，并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。

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。

美国AnalyticalGraphics公司开发的STK卫星工具包软件，是航天工业领先的商品化分析软件。
STK可以快速方便地分析复杂的陆、海、空、天任务，并提供易于理解的图表和文本形式的分析结果，确定最佳解决方案。
它支持航天任务周期的全过程，包括政策、概念、需求、设计、制造、测试、发射、运行和应用。

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。