这是一篇讲述如何在NS2中实现802.11协议的文献。
文中图标和代码相结合，讲的很详尽。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

CAN总线开发，目前最强大的检测和模拟工具就是德国产的机器了，本文是其中文培训材料

代码及报告都有[问题描述]　　已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。
[基本要求]　　1.初始化：从键盘读入n个字符，以及它们的权值，建立Huffman树。
（具体算法可参见教材P147的算法6.12）　　2.编码：根据建立的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。
对给定的待编码字符序列进行编码。
[选作内容]　　１.译码：利用已经建立好的Huffman树，对上面的编码结果译码。
译码的过程是分解电文中的字符串，从根结点出发，按字符’0’和’1’确定找左孩子或右孩子，直至叶结点，便求得该子串相应的字符。
　4.打印Huffman树。
［测试数据］利用教材P.148例6－2中的数据调试程序。
可设8种符号分别为A,B,C,D,E,F,G,H。
编/译码序列为“CFBABBFHGH”(也可自己设定数据进行测试)。

《传感器原理及工程应用》第四版;郁有文课后详细答案.pdf内含教材课后习题详细答案希望能够帮助到大家~

Access数据库，其中包含：1、5万条具有条形码的药品详细信息表；
2、具有药品批准文号、产地、品名、规格等信息的17万条药品详细表。
共计23万条数据。

分享出来的初衷，我分享一下最近我在群主版本（小黄豆CRM+v2.0.925.3）上加的功能，如果有类似需求的，可以把功能代码发你，节约你的开发时间。
（这是在小黄豆开源免费CRM①群2317681发出的声音）CRM功能更新日志（20180718）1、客户数据导入优化，解决重复数据导入问题。
2、客户数据添加的时候，如果客户已经被认领，将做提示。
3、增加“公共客户池”菜单，并提供“认领”操作，认领后客户会出现在“客户管理”菜单下。
（将来公司的客户数据会放到该池子，供大家认领）4、“客户管理”提供“转入高意向”和“放弃”功能，“转入高意向”后客户转移到“高意向客户”，“放弃”操作后数据放回“公共客户池”。
5、增加“高意向客户”菜单，该模块存储你所有高意向客户，通过该功能对客户进行分类，便于进行漏斗式管理。
6、给客户添加跟进后，客户状态改为“已跟进”同时客户排列在列表顶部，解决“已跟进”和“未跟进”客户分类问题，以便区别跟踪。
7、客户管理、高意向客户列表添加“邮箱”列。
8、客户新增添加“邮箱”属性。
9、客户导入支持导入“邮箱”。
10、财务管理、列表添加“所属客户”列。
11、解决订单管理、合同管理、应收管理和收款单备注属性失效问题。
12、增加“意向客户”模块，增加多一个客户分类，方便大家使用。
13、“客户管理”模块，增加“转意向客户”按钮14、“意向客户”模块，增加“转高意向客户”按钮15、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】客户新增“统计。
16、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】客户跟进“统计。
17、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】订单“统计。
18、批量转换，添加数量限制属性。
环境：前端基于JqueryLigerui1.1.1开发，后台使用C#开发VS2015+sql2008R2说明：有问题上QQ群交流QQ群：173459027用户访问密码：表：hr_employee，pwd字段密文：D8E423A9D5EB97DA9E2D58CD57B92808明文：1234560附件包括：1、小黄豆CRM+v2.0.925.3源码及说明.zip2、CRM20180718（基于v2.0.925.3版本功能更新）3、小黄豆CRM使用文档4、2018更新日志.txt

由于文件编码类型众多，例如UTF-8，GBK，UTF-16,GB2312等等,识别文件编码类型,使用方法参考此文：http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/50612867

visualc++程序设计与应用教程课后操作题答案源代码清华大学出版社马石安魏文平编著

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题，本文基于连通域大小将图像中文字分为三类，提出了自适应涂抹细化算法，对主体文本行进行定位；
并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割；
此外，利用重心范围内的邻域搜索算法，解决了剩余笔画的文本行归附问题。
实验结果表明，本文方法与常见的水平投影法，分段投影法，及涂抹方法相比具有更好的分割效果。

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。