C#语言定义文档中文版(微软官网)目录1.简介 11.1Helloworld 11.2程序结构 21.3类型和变量 31.4表达式 61.5语句 81.6类和对象 121.6.1成员 121.6.2可访问性 131.6.3类型形参 131.6.4基类 141.6.5字段 141.6.6方法 151.6.6.1参数 151.6.6.2方法体和局部变量 161.6.6.3静态方法和实例方法 171.6.6.4虚方法、重写方法和抽象方法 181.6.6.5方法重载 201.6.7其他函数成员 211.6.7.1构造函数 221.6.7.2属性 231.6.7.3索引器 231.6.7.4事件 231.6.7.5运算符 241.6.7.6析构函数 251.7结构 251.8数组 261.9接口 271.10枚举 281.11委托 301.12属性 312.词法结构 332.1程序 332.2文法 332.2.1文法表示法 332.2.2词法文法 342.2.3句法文法 342.3词法分析 342.3.1行结束符 352.3.2注释 352.3.3空白 372.4标记 372.4.1Unicode字符转义序列 372.4.2标识符 382.4.3关键字 402.4.4文本 402.4.4.1布尔值 402.4.4.2整数 412.4.4.3实数 422.4.4.4字符 422.4.4.5字符串 432.4.4.6null文本 452.4.5运算符和标点符号 452.5预处理指令 452.5.1条件编译符号 472.5.2预处理表达式 472.5.3声明指令 482.5.4条件编译指令 492.5.5诊断指令 512.5.6区域指令 512.5.7行指令 522.5.8Pragma指令 522.5.8.1Pragmawarning 533.基本概念 553.1应用程序启动 553.2应用程序终止 563.3声明 563.4成员 583.4.1命名空间成员 583.4.2结构成员 583.4.3枚举成员 593.4.4类成员 593.4.5接口成员 593.4.6数组成员 593.4.7委托成员 593.5成员访问 603.5.1已声明可访问性 603.5.2可访问域 613.5.3实例成员的受保护访问 633.5.4可访问性约束 643.6签名和重载 653.7范围 663.7.1名称隐藏 683.7.1.1通过嵌套隐藏 683.7.1.2通过承继隐藏 693.8命名空间和类型名称 703.8.1完全限定名 723.9自动内存管理 733.10执行顺序 754.类型 774.1值类型 774.1.1System.ValueType类型 784.1.2默认构造函数 784.1.3结构类型 794.1.4简单类型 794.1.5整型 804.1.6浮点型 814.1.7decimal类型 824.1.8bool类型 824.1.9枚举类型 834.1.10可以为null的类型 834.2引用类型 834.2.1类类型 844.2.2对象类型 854.2.3string类型 854.2.4接口类型 854.2.5数组类型 854.2.6委托类型 854.3装箱和拆箱 854.3.1装箱转换 854.3.2拆箱转换 874.4构造类型 874.4.1类型实参 884.4.2开放和封闭类型 884.4.3绑定和未绑定类型 894.4.4满足约束 894.5类型形参 904.6表达式目录树类型 915.变量 935.1变量类别 935.1.1静态变量 935.1.2实例变量 935.1.2.1类中的实例变量 935.1.2.2结构中的实例变量 945.1.3数组元素 945.1.4值参数 945.1.5引用形参 945.1.6输出形参 945.1.7局部变量 955.2默认值 955.3明确赋值 965.3.1初始已赋值变量 965.3.2初始未赋值变量 975.3.3确定明确赋值的细则 975.3.3.1一般语句规则 975.3.3.2块语句、checked和unchecked语句

C#语言定义文档中文版(微软官网)目录1.简介 11.1Helloworld 11.2程序结构 21.3类型和变量 31.4表达式 61.5语句 81.6类和对象 121.6.1成员 121.6.2可访问性 131.6.3类型形参 131.6.4基类 141.6.5字段 141.6.6方法 151.6.6.1参数 151.6.6.2方法体和局部变量 161.6.6.3静态方法和实例方法 171.6.6.4虚方法、重写方法和抽象方法 181.6.6.5方法重载 201.6.7其他函数成员 211.6.7.1构造函数 221.6.7.2属性 231.6.7.3索引器 231.6.7.4事件 231.6.7.5运算符 241.6.7.6析构函数 251.7结构 251.8数组 261.9接口 271.10枚举 281.11委托 301.12属性 312.词法结构 332.1程序 332.2文法 332.2.1文法表示法 332.2.2词法文法 342.2.3句法文法 342.3词法分析 342.3.1行结束符 352.3.2注释 352.3.3空白 372.4标记 372.4.1Unicode字符转义序列 372.4.2标识符 382.4.3关键字 402.4.4文本 402.4.4.1布尔值 402.4.4.2整数 412.4.4.3实数 422.4.4.4字符 422.4.4.5字符串 432.4.4.6null文本 452.4.5运算符和标点符号 452.5预处理指令 452.5.1条件编译符号 472.5.2预处理表达式 472.5.3声明指令 482.5.4条件编译指令 492.5.5诊断指令 512.5.6区域指令 512.5.7行指令 522.5.8Pragma指令 522.5.8.1Pragmawarning 533.基本概念 553.1应用程序启动 553.2应用程序终止 563.3声明 563.4成员 583.4.1命名空间成员 583.4.2结构成员 583.4.3枚举成员 593.4.4类成员 593.4.5接口成员 593.4.6数组成员 593.4.7委托成员 593.5成员访问 603.5.1已声明可访问性 603.5.2可访问域 613.5.3实例成员的受保护访问 633.5.4可访问性约束 643.6签名和重载 653.7范围 663.7.1名称隐藏 683.7.1.1通过嵌套隐藏 683.7.1.2通过承继隐藏 693.8命名空间和类型名称 703.8.1完全限定名 723.9自动内存管理 733.10执行顺序 754.类型 774.1值类型 774.1.1System.ValueType类型 784.1.2默认构造函数 784.1.3结构类型 794.1.4简单类型 794.1.5整型 804.1.6浮点型 814.1.7decimal类型 824.1.8bool类型 824.1.9枚举类型 834.1.10可以为null的类型 834.2引用类型 834.2.1类类型 844.2.2对象类型 854.2.3string类型 854.2.4接口类型 854.2.5数组类型 854.2.6委托类型 854.3装箱和拆箱 854.3.1装箱转换 854.3.2拆箱转换 874.4构造类型 874.4.1类型实参 884.4.2开放和封闭类型 884.4.3绑定和未绑定类型 894.4.4满足约束 894.5类型形参 904.6表达式目录树类型 915.变量 935.1变量类别 935.1.1静态变量 935.1.2实例变量 935.1.2.1类中的实例变量 935.1.2.2结构中的实例变量 945.1.3数组元素 945.1.4值参数 945.1.5引用形参 945.1.6输出形参 945.1.7局部变量 955.2默认值 955.3明确赋值 965.3.1初始已赋值变量 965.3.2初始未赋值变量 975.3.3确定明确赋值的细则 975.3.3.1一般语句规则 975.3.3.2块语句、checked和unchecked语句

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

【内容提要】本书共分7个章节：神经网络概述；
神经网络基本；
BP神经网络；
RBF径向基神经网络；
自组织竞争神经网络；
递归神经网络；
支持向量机。
【参考文献格式】韩敏编著.人工神经网络基本.大连：大连理工大学出版社.2014.03

【内容提要】本书共分7个章节：神经网络概述；
神经网络基本；
BP神经网络；
RBF径向基神经网络；
自组织竞争神经网络；
递归神经网络；
支持向量机。
【参考文献格式】韩敏编著.人工神经网络基本.大连：大连理工大学出版社.2014.03

个人最常用的集成库了，平时做项目用到的器件和封装都能在里边找到的！74ACT573T双向数据传输74HC138138译码器74HC1544-16译码器74HC595移位寄存器74HC4052双通道模仿开关74HVC32M双输入或门74LS32M双输入或门74VHC04M非门ACS712电流检测芯片ACT45B共模电感AD5235数控电阻AD8251可控增益运放AD8607AR双运放AD8667双运放AD8672AR双运放ADG836L双刀双掷数字开关AFBR-5803-ATQZ光以太网AS1015可调升压芯片ASM11173.3V稳压芯片AT24C02EEROM存储器AT89S5251系列单片机Battery备份电池BC57F687蓝牙音频模块BCP68NPN三极管BCP69TPNP三极管BEEP蜂鸣器BMP闪电符号BTS7970电机驱动Butterfly功率激光器Butterfly-S功率激光器Cap无极性电容CapPol极性电解电容CD4052BCM双通道模仿开关CG103BOSCH点火芯片CHECK测试点CY7C026AVRAMCY7C1041CV33RAMD-Schottky肖特基二极管DAC8532数模转换DConnector9串口DConnector15VGADiode二极管Diode-Z稳压二极管Diode_CRD恒流二极管DM9000A网络芯片DM9000C网络芯片DP83848I网络芯片DPY-4CA共阳4位数码管DPY-4CK共阴4位数码管DRV411闭环磁电流DS18B20温度传感器DS1307Z实时时钟EMIF接插件FIN散热片FM24CL16铁电存储器FPC-30PFPC排线连接器FPC-40PFPC排线连接器FT232RLUSB转串口Fuse2保险丝FZT869NPN三极管G3VM-61半导体继电器GA240Freescale16位单片机Header2接插件Header2X2A接插件Header2X2B接插件Header3接插件Header4接插件Header5X2接插件Header6接插件Header7X2Header,7-PinHeader8Header,8-PinHeader8X2A接插件Header10Header,10-PinHeader10X2Header,10-PinHeader14X2B2*14双排插针Header16Header16贴片Header16X2接插件Header32X2接插件Header40接插件Header_AMP50控制器接插件HFBR-1414光发送HFBR-2412光接收HFKC单刀双掷继电器HK4100F单刀双掷继电器HR911103A网络接口HR911105A以太网接口HS0038B红外接收器Inductor电感IS61LV51216静态RAMISO7221隔离芯片JoyStick模仿摇杆L298ST双电桥L5150BN5V稳压芯片LCD_CON37LCD接口LD-6.0mm5MW激光LD-MOD激光调制管LED-RGB三基色LEDLED0发光二极管LED1双色LEDLM317稳压芯片LM3244运放SOP8芯片LM358双运放LM2577S-ADJDC升压LM2577T-ADJDC升压LM2596S-5.05V稳压芯片LM2596S

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《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。