matlab数字信号处理函数matlab实现数字信号处理的一些经典理论内涵：滤波器的设计，模拟与数字采样定律Z变换与s域映射卷积原因截断效应各种变换如：DFSDFTIDFT具体的如下：%离散信号和系统%conv_m-改进的线性卷积子程序(第22页)%conv_tp-用Toeplitz矩阵计算的线性卷积(第34页)%evenodd-将实信号分解为偶和奇两部分(第15页)%impseq-产生脉冲序列(第6页)%sigadd-信号相加运算(第8页)%sigfold-信号折叠运算(第10页)%sigmult-信号乘法运算(第9页)%sigshift-信号时移运算(第9页)%stepseq-产生阶跃序列(第6页)%离散时间付利叶变换(第z变换)%pfe2rfz-在z域由部分分式展开为有理函数(第四章)%rf2pfez-在z域由有理函数展开为部分分式(第四章)%离散付利叶变换%circevod-实信号分解为循环偶分量和循环奇分量(第132页)%circonvt-时域中的循环卷积(第139页)%cirshftt-时域中的循环移位(第146页)%dfs-计算离散付利叶系数(第109页)%dft-计算离散付利叶变换(第120页)%hsolpsav-采用FFT高速分段卷积的重叠保留法(第157页)%idfs-计算逆离散付利叶级数(第110页)%idft-计算逆离散付利叶变换(第121页)%mod-计算m=nmodN(第119页)%ovrlpsav-分段卷积的重叠保留法(第147页)%数字滤波器结构%cas2dir-级联到直接的方式转换(第173页)%casfiltr-IIR和FIR滤波器的级联实现(第172页)%cplxcomp-比较两个复数对(第176页)%dir2cas-直接到级联的型式转换(第171页)%dir2fs-直接方式到频率采样型的转换(第187页)%dir2ladr-IIR直接方式极__零点到格型/梯形的转换(第199页)%dir2latc-FIR直接方式到全零点格型方式的转换(第193页)%dir2par-直接到并联方式的转换(第175页)%dir2paro-直接到并联方式的转换(用于旧版信号处理工具箱)%ladr2dir-格型/梯形方式到IIR直接方式的转换(第199页)%ladrfilt-格型/梯形方式的IIR滤波器实现(第200页)%latc2dir-全零点格型方式到FIR直接方式的转换(第194页)%latcfilt-FIR滤波器的格型方式的实现(第194页)%par2dir-并联方式到直接方式的转换(第177页)%parfiltr-IIR滤波器的并联方式的实现(第177页)%FIR滤波器设计% ampl_res -由FIR滤波器脉冲响应求其幅频特性(第271页)%blackman-布莱克曼窗函数(第230页)%freqz_m-改进型的freqz子程序(第233页)%Hr_Type1-计算1型FIR低通滤波器(第215页)%Hr_Type2-计算2型FIR低通滤波器(第216页)%H

软件工程黑书全书知识点详细汇总考纲目录第一章基本概念 21、软件的概念和特点 22、软件危机的概念和产生的原因 33、软件工程的定义、三要素和发展过程（重点，考过多次问答题） 4第二章过程模型 41、软件生命周期概念、软件过程概念、能力成熟度模型CMM概念 42、常见的软件过程模型：瀑布、增量、原型、螺旋、喷泉等，比较各自优缺点 51、瀑布模型(经典生命周期模型) 62、增量过程模型(增量模型+RAD模型) 63、演化过程模型（原型模型+螺旋模型） 74、喷泉模型（WaterFountainModel） 95、基于构件的模型（Component-baseedDevelopmentModel） 106、敏捷开发过程（AgileDevelopment） 10第三章需求分析 111、需求分析的概念 122、需求分析的过程：需求确认与需求变更 123、需求确认的步骤：需求获取→需求提炼→需求描述→需求验证 134、需求分析三类建模：功能模型、数据模型、行为模型。
面向过程 和面向对象的需分析过程中，三类模型各包含哪些内容？--------------- 155、掌握数据流图和用例图作法。
31第四章系统设计 321、系统设计分为概要设计和详细设计 322、设计相关的8个概念（抽象、体系结构、设计模式、模块化、信息隐藏、功能独立、细化、重构），着重调查体系结构、模块化、信息隐藏、功能独立。
333、系统设计从数据、体系结构、接口和组件四方面进行设计。
面向过程和面向对象的系统设计，各自包含哪些设计内容？ 374、掌握流程图和顺序图作法 43第五章质量保证 481、质量保证的概念 482、测试策略V模型概念，测试与开发的各阶段对应关系。
483、单元测试的内容、集成测试的分类、系统测试的分类、验收测试的分类。
484、回归测试的概念 485、测试技术常见术语的概念：软件缺陷、验证和确认、测试与质量保证、质量与可靠性、调试与测试、测试用例 486、白盒测试、黑盒测试、静态分析各有哪些方法？ 487、掌握逻辑覆盖与等价类划分测试方法。
48第六章软件维护 491、软件维护的基本概念 492、理解软件维护的四个基本类型：纠错性、适应性、完善性、预防性维护。
哪种占比重最大？哪种最小？ 493、可维护性的决定因素 494、软件维护过程模型、软件再工程、逆向工程的概念 49第七章项目管理 491、项目管理四要素：人员、产品、项目、过程（概念） 492、软件度量有哪些方法：生产率估计（基于规模（KLOC）、基于功能点（FP））、工作量度量（算法成本模型、COCOMO模型）。
掌握直接测量（基于规模）方法。
493、项目计划与风险管理的概念 49

本DataGridView打印控件和.NET打印控件5.6版（含报表模板设计组件）2014年6月22日修改完成，完全免费，在.NET2.0及以上环境下都可以使用（VB打印、C#打印都是可以的），有帮助文档与使用实例。
与上一版本的5.5版相比，新控件5.6版的主要更改如下：1、增加了一个新打印组件SimpleReport组件，该组件与DGVPrint组件一样在运行时可进行打印参数设置，但比DGVPrint组件功能更强大，可以自动管理多个打印方案，在打印预览时可以自由在各个打印方案之间切换；
可以在打印参数设置窗口中动态定义多表头，还可以像EasyReport组件一样设置和使用参数变量（具体使用效果参见实例程序）；
2、解决了EasyReport组件在插入变量参数时，变量参数未排序导致查找不方便的问题；
3、在打印预览界面添加了简单的双面打印功能。
（打印预览界面工具栏中的“打印\双面打印”菜单）；
4、其他一些完善，比如DGVPrint组件中设置的行高无效等问题。
本控件特色：1、强大的DataGridView打印功能，不仅可以以多种方式（普通打印、分栏打印、跨页打印、工资条打印）打印DGV表格，基本上能完全按DGV控件本身设置的格式如字体、字号、背景颜色、前景颜色、单元格对齐方式等打印出来，文字图像都可以打印，而且是完全根据表格当前的显示顺序进行打印的，基本上做到了所见即所得的打印。
2、报表设计功能。
报表模板设计组件EasyReport与WebEasyReport组件可以设计普通报表、分组报表、套打模板等，分别以DataGridView为数据源。
控件的位置以毫米为计量单位，定位准确，很适合套打单据设计。
3、强大的图表打印功能。
5.2版控件新增了一个Chartlet的组件，使用非常方便，可以生成柱形图、饼图、折线图等多种图形，而且可以设置2D或3D效果，既可以在打印控件中打印出来，也可以在Graphics对象中显示。
4、分组汇总打印DataGridVeiw功能，每组还可以自动换新页打印，还可以自动增加行号。
5、强大的文本打印输出功能，控件提供多个文本打印重载函数，打印文本时，如果需要，控件会自动换行和换页打印输出。
还增加了以指定行间距及字符间距打印文本的功能，可以用固定行距，也可以用单倍或多倍行距打印文本。
6、强大的绘图功能，基本上.NET的GDI+的绘图函数(如直线、矩形、路径、多边形、曲线等)都有，只有个别函数的名称有点区别。
7、支持同一文档多种版面格式打印（类似于Word中的节的功能）：对同一份文档，不同的页面可以设置不同的格式（纸张大小、纸张方向、页边距），只需要在新增一页时在NewPage方法中指定要使用的页面格式即可，使用非常简单。
8、报表文件保存功能。
本控件允许将当前打印预览的内容保存为报表文件，以后使用本控件重新打开该报表文件即可重现原来保存报表时的打印内容。
9、Excel导出功能，可以将DataGridView和GridView导出为Excel文件，5.2版控件还增加了不依赖Office的导出Excel功能，而且速度非常快，5.4版还增加了合并单元格的导出功能。
10、打印DataGridView时的打印方案保存与读取功能。
可以将当前打印参数保存为打印方案文件，或者从保存的打印方案文件中读取打印参数。
11、水印打印功能。
根据需要，可以在页面中打印或不打印以半透明空心文字打印水印。
12、强大的容器控件打印功能(DrawPanel函数)。
借助该函数，您只需要在您的容器控件中设计好要打印的内容及打印内容的相对位置，控件轻松帮你打印出来(如果超过一页，控件会自动换页续打)。
13、特殊文字效果打印功能。
控件具有打印浮雕文字、阴影文字、空心文字、块文字的功能。
14、页眉页脚中既可打印文字，也可打印图像，或者即打印图像又打印输出文字。
15、图像与图标打印输出功能。
16、多表头（跨行跨列的复杂表头）打印功能，多表头组件支持多表头显示与打印、单元格内容的合并显示、打印与导出。
17、自定义纸张支持功能。
18、纸张背景图片设置打印功能。
19、.NET4.0支持功能(是单独的一个文件)。
20、直接打印窗口中的TreeView控件功能。
21、打印窗口中的ListView功能。
22、RichTextBox控件的RTF文本打印功能。
23、斜线表头打印功能（5.4版新增）。
24、二维码打印功能（5.5版本增加）。
25、5.6版新增的SimpleReport组件允许您在一个方案文件中管理多个打印方案，在打印预览时能自由在各个打印方案之间切换。
我将持续改进该控件，并将不断推出控件的新版本，要查看或下载控件的升级版本，请登陆网站：http://myyouping.download.csdn.n

基本功能：1、下棋；
2、计数；
3、提示该谁下棋；
4、跳过；
5、棋子、背景图片；
6、胜负判断；
7、重新开始；
扩展功能：8、音效；
9、背景音乐；
10、人机对战；
11、联网；
13、难度设置；
14、历史记录；
15、窗口菜单；
16、游戏大厅；
17、计时；
；
18、双方起名；
19、重新开始；
20、游戏阐明；
21、开场动画；
22、悔棋；
23、游戏存盘；

OpenCL领域公认的权威著作，由OpenCL核心设计人员亲自执笔，不仅全面而深刻地解读了OpenCL规范和编程模型，而且通过大量案例和代码演示了基于OpenCL编写并行程序和实现各种并行算法的原理、方法、流程和最佳实践，以及如何对OpenCL进行功能优化，如何对硬件进行探测和调整。
,本书分为两大部分：第一部分（1～13章），从介绍OpenCL的核心思想和编写OpenCL程序的基础知识开始，对枯燥的OpenCL规范进行了深刻而系统的解读，旨在帮助读者全面、正确地理解OpenCL规范及其编程模型；
第二部分（14~22章），提供了一系列经典的案例，如图像直方图、Sobel边界检测过滤器、并行实现Dijkstra单源最短路径图算法、BulletPhysicsSDK中的布模拟、用快速傅里叶变换模拟海洋、光流、OpenCL与PyOpenCL结合使用，使用OpenCL完成矩阵相乘与稀疏矩阵矢量乘法等，目的是让读者通过案例熟练掌握编写复杂并行程序的方法和技巧。
本书的附录收录了OpenCL规范定义的大量函数、命名常量和类型，可供程序员开发时查阅。

用于前端restful请求测试，合适chrome80及以上的版本。
RestletClient最新版2021-02-22。
RestletClient-RESTAPITesting25.5.0免费版本安装方法：打开URL:chrome://extensions/，打开“开发者模式”，拖动到chrome扩展安装界面，会自动安装没分的从这里下载https://chrome.zzzmh.cn/info?token=aejoelaoggembcahagimdiliamlcdmfm

C#_IFC_Viewer_Editor最新Csharp源码2017_12_22版本ifc文件解析，里面有C#、C++、VB三个版本，完成ifc文件的读取和绘制

这本教程花费了我足足两个月的时间写的，每个章节以例子为核心讲解知识点，最大的好处是要用的时候把代码粘贴一下，修改修改就可以上手用了，绝对原创，光是调试这些例子就够我折腾了。
知识点覆盖比较全面，要个20分不过分吧，有几本书认真讲过那些常用模块:socket,数据库操作，xml解析，多线程，最具体的做法多半是一带而过，我可是一个例子一个例子做出来的。
把目录发给大家看看：2.1 第1课：简单文本输出 52.2 第2课：给变量赋值 52.3 第3课：命令的赋值与置换一 62.4 第4课：命令的赋值与置换二 72.5 第5课：命令的赋值与置换三 72.6 第6课：算数运算 82.7 第7课：文本比较－SWITCH应用 92.8 第8课：数值比较－IF应用 102.9 第9课：WHILE循环 112.10 第10课：FOR循环和INCR 112.11 第11课：过程PROC 122.12 第12课：过程PROC的参数定义 132.13 第13课：变量的作用域 132.14 第14课：LIST结构 142.15 第15课：LIST项的增删改 152.16 第16课：更多LIST相关 162.17 第17课：字符串函数 172.18 第18课：更多字符串函数 172.19 第19课：修改字符串函数 202.20 第20课：正则表达式 212.21 第21课：更多正则表达式 222.22 第22课：数组 242.23 第23课：更多数组相关 252.24 第24课：文件存取 282.25 第25课：文件信息 302.26 第26课：TCL中的子进程调用－OPEN&EXEC 332.27 第27课：命令或者变量能否存在－INFO 342.28 第28课：解释器状态－INFO 352.29 第29课：过程信息－INFO 362.30 第30课：模块化－SOURCE 372.31 第31课：建库－UNKNOWN&INFOLIBRARY 382.32 第32课：创建命令－EVAL 402.33 第33课：在EVAL中应用FORMAT&LIST 402.34 第34课：不使用EVAL替换－FORMAT&SUBST 422.35 第35课：改变工作目录－CD&PWD 432.36 第36课：调试和错误－ERRORINFO&ERRORCODE&CATCH 442.37 第37课：调试－TRACE 452.38 第38课：命令行参数和环境串 462.39 第39课：TIME&UNSET 472.40 第40课：SOCKET&FILEEVENT&VWAIT 492.41 第41课：日期时间－CLOCK 512.42 第42课：I/O通道－FBLOCKED&FCONFIG 532.43 第43课：子解释器 562.44 第44课：数据库操作 572.45 第45课：函数或过程数组的输入和输出方法 592.46 第46课：INFO的用法 602.47 第47课：多线程 612.48 第48课：解析XML 72

国密算法是国家密码局制定标准的一系列算法。
其中包括了对称加密算法，椭圆曲线非对称加密算法，杂凑算法。
具体包括SM1,SM2,SM3等，其中：SM2为国家密码管理局公布的公钥算法，其加密强度为256位。
其它几个重要的商用密码算法包括：SM1，对称加密算法，加密强度为128位，采用硬件实现；
SM3，密码杂凑算法，杂凑值长度为32字节，和SM2算法同期公布，参见《国家密码管理局公告（第22号）》；
SMS4，对称加密算法，随WAPI标准一同公布，可使用软件实现，加密强度为128位。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

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。