Python新手使用Django架站的16堂课经由对于Python语言使用至多的DjangoWebFramework的介绍，让读者能够轻松制作出全成果的动态网站。
本书分4部份，以16堂课来介绍Python新手使用Django架站的要点。
第一部份（第1~3堂）以一个小型的总体博客网站为主轴，介绍若何快捷建树一个适用的Django网站；
第二部份（第4~7堂）是Django架构深入阐发，详尽阐发Django的MVC/MTV架构；
第三部份（第8~11堂）为适用网站开拓本领；
第四部份（第12~16堂）为适用网站开拓教学，从方案、方案到实际，垂垂指点读者在自己的主机情景下构建出幽默适用的内容。
本书既可作为阻滞快捷上手PythonDjango的初学者的参考书籍，也可作为Python培训学校在PythonDjango方面的培训教程。

北邮近世代数全部课件，对于想自学近世代数或者准备期末考试的读者很有协助，参考书籍是罗守山老师的那本近世代数。
近世代数是入门密码学研究的重要基础知识，对于搞密码学研究的科研工作者也有很大协助！

Modern_Robotics_MechanicsPlanningandControl2017；
古代机器人学之机械结构设计和轨迹控制；
是机械臂学习的参考书籍

《HTML5从入门到通晓》中文学习教程.pdfHTML5标签的详细讲解，是一本难得的HTML5技术参考书籍

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根据马尔科夫场图像去噪，matlab代码，是模式辨认与机器学习第八章8.3例子的代码。
参考书籍PRML.博客http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3207601.html

内容简介编辑《网络支付与结算》从一个新的角度来讲述网络支付工具及其应用：以消费者（购买者）进行网络支付时，其资金是否立刻发生转移来分析各种网络支付方式。
基于这个角度，将网络支付模式分为：预付型、即付型和后付型。
《网络支付与结算》提供了与网络支付有关的大量案例、资料和方式多样的思考与练习题，以供阅读、训练使用，便于读者对所学知识的巩固和分析能力的培养.《网络支付与结算》在实用性和操作性方面都具有很强的指导作用。
《网络支付与结算》可作为高等院校电子商务专业的本科教材，也可作为从事电子商务相关的企业、事业单位、金融机构等相关人员的参考书籍。
3图书目录编辑第1章网络支付概述第2章网络支付基础

1.计算机影像学、手术导航领域专业书籍2.国外具有影响力的图像配准参考书籍3.图书中包括2D-2D图像配准的方法与策略，并详细地论证了3D-2D医学图像配准的方法。
对图像处理、模式辨认领域具有重要参考意义。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

本文档为通信原理复习文档，使用于保研复习基本概念及常见保研面试的问答知识点，参考书籍为张辉老师主编的《现代通信原理与技术》第四版，全文共38页，包含以下内容：一、绪论二、随机过程三、信道与噪声四、模仿调制系统五、数字基带传输系统六、模仿信号的数字传输七、数字频带传输系统

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。