包含以下内容：第一部分基础篇001第一个C程序 002运行多个源文件 003求整数之积 004比较实数大小 005字符的输出 006显示变量所占字节数 007自增/自减运算 008数列求和 009乘法口诀表 010猜数字游戏 011模拟ATM（自动柜员机）界面 012用一维数组统计学生成绩 013用二维数组实现矩阵转置 014求解二维数组的最大/最小元素 015利用数组求前n个质数 016编制万年历 017对数组元素排序 018任意进制数的转换 019判断回文数 020求数组前n元素之和 021求解钢材切割的最佳订单 022通过指针比较整数大小 023指向数组的指针 024寻找指定元素的指针 025寻找相同元素的指针 026阿拉伯数字转换为罗马数字 027字符替换 028从键盘读入实数 029字符行排版 030字符排列 031判断字符串是否回文 032通讯录的输入输出 033扑克牌的结构表示034用“结构”统计学生成绩 035报数游戏 036模拟社会关系 037统计文件的字符数 038同时显示两个文件的内容 039简单的文本编辑器 040文件的字数统计程序 041学生成绩管理程序 第二部分数据结构篇042插入排序 043希尔排序 044冒泡排序 045快速排序 046选择排序 047堆排序 048归并排序 049基数排序 050二叉搜索树操作 051二项式系数递归 052背包问题 053顺序表插入和删除 054链表操作（1） 055链表操作（2） 056单链表就地逆置 057运动会分数统计 058双链表 059约瑟夫环 060记录个人资料 061二叉树遍利 062浮点数转换为字符串 063汉诺塔问题 064哈夫曼编码 065图的深度优先遍利 066图的广度优先遍利067求解最优交通路径 068八皇后问题069骑士巡游 070用栈设置密码 071魔王语言翻译 072火车车厢重排 073队列实例 074K阶斐波那契序列 第三部分数值计算与趣味数学篇075绘制余弦曲线和直线的迭加076计算高次方数的尾数 077打鱼还是晒网 078怎样存钱以获取最大利息 079阿姆斯特朗数 080亲密数 081自守数 082具有abcd=(ab+cd)2性质的数 083验证歌德巴赫猜想084素数幻方 085百钱百鸡问题 086爱因斯坦的数学题 087三色球问题088马克思手稿中的数学题 089配对新郎和新娘 090约瑟夫问题091邮票组合 092分糖果 093波瓦松的分酒趣题 094求π的近似值 095奇数平方的有趣性质096角谷猜想 097四方定理 098卡布列克常数 099尼科彻斯定理 100扑克牌自动发牌 101常胜将军 102搬山游戏103兔子产子（菲波那契数列） 104数字移动 105多项式乘法 106产生随机数 107堆栈四则运算 108递归整数四则运算 109复平面作图 110绘制彩色抛物线 111绘制正态分布曲线 112求解非线性方程 113实矩阵乘法运算114求解线性方程 115n阶方阵求逆 116复矩阵乘法 117求定积分 118求满足特异条件的数列 119超长正整数的加法 第四部分图形篇120绘制直线 121绘制圆 122绘制圆弧 123绘制椭圆124设置背景色和前景色125设置线条类型 126设置填充类型和填充颜色 127图形文本的输出 128金刚石图案129飘带图案 130圆环图案 131肾形图案 132心脏形图案 133渔网图案 134沙丘图案135设置图形方式下的文本类型 136绘制正多边形 137正六边形螺旋图案 138正方形螺旋拼块图案139图形法绘制圆 140递归法绘制三角形图案 141图形法绘制椭圆 142抛物样条曲线 14

c语言程序设计实例大全目录：第一部分基础篇001第一个C程序002运行多个源文件003求整数之积004比较实数大小005字符的输出006显示变量所占字节数007自增/自减运算008数列求和009乘法口诀表010猜数字游戏011模拟ATM（自动柜员机）界面012用一维数组统计学生成绩013用二维数组实现矩阵转置014求解二维数组的最大/最小元素015利用数组求前n个质数016编制万年历017对数组元素排序018任意进制数的转换019判断回文数020求数组前n元素之和021求解钢材切割的最佳订单022通过指针比较整数大小023指向数组的指针024寻找指定元素的指针025寻找相同元素的指针026阿拉伯数字转换为罗马数字027字符替换028从键盘读入实数029字符行排版030字符排列031判断字符串是否回文032通讯录的输入输出033扑克牌的结构表示034用“结构”统计学生成绩035报数游戏036模拟社会关系037统计文件的字符数038同时显示两个文件的内容039简单的文本编辑器040文件的字数统计程序041学生成绩管理程序第二部分数据结构篇042插入排序043希尔排序044冒泡排序045快速排序046选择排序047堆排序048归并排序049基数排序050二叉搜索树操作051二项式系数递归052背包问题053顺序表插入和删除054链表操作（1）055链表操作（2）056单链表就地逆置057运动会分数统计058双链表059约瑟夫环060记录个人资料061二叉树遍利062浮点数转换为字符串063汉诺塔问题064哈夫曼编码065图的深度优先遍利066图的广度优先遍利067求解最优交通路径068八皇后问题069骑士巡游070用栈设置密码071魔王语言翻译072火车车厢重排073队列实例074K阶斐波那契序列第三部分数值计算与趣味数学篇075绘制余弦曲线和直线的迭加076计算高次方数的尾数077打鱼还是晒网078怎样存钱以获取最大利息079阿姆斯特朗数080亲密数081自守数082具有abcd=(ab+cd)2性质的数083验证歌德巴赫猜想084素数幻方085百钱百鸡问题086爱因斯坦的数学题087三色球问题088马克思手稿中的数学题089配对新郎和新娘090约瑟夫问题091邮票组合092分糖果093波瓦松的分酒趣题094求π的近似值095奇数平方的有趣性质096角谷猜想097四方定理098卡布列克常数099尼科彻斯定理100扑克牌自动发牌101常胜将军102搬山游戏103兔子产子（菲波那契数列）104数字移动105多项式乘法106产生随机数107堆栈四则运算108递归整数四则运算109复平面作图110绘制彩色抛物线111绘制正态分布曲线112求解非线性方程113实矩阵乘法运算114求解线性方程115n阶方阵求逆116复矩阵乘法117求定积分118求满足特异条件的数列119超长正整数的加法第四部分图形篇120绘制直线121绘制圆122绘制圆弧123绘制椭圆124设置背景色和前景色125设置线条类型126设置填充类型和填充颜色127图形文本的输出128金刚石图案129飘带图案130圆环图案131肾形图案132心脏形图案133渔网图案134沙丘图案135设置图形方式下的文本类型136绘制正多边形137正六边形螺旋图案138正方形螺旋拼块图案139图形法绘制圆140递归法绘制三角形图案141图形法绘制椭圆142抛物样条曲线143Mandelbrot分形图案144绘制布朗运动曲线145艺术清屏146矩形区域的颜色填充147VGA256色模式编程148绘制蓝天图案149屏幕检测程序150运动的小车动画151动态显示位图152利用图形页实现动画153图形时

代码中提供了指定分布的c++实现，分别是正态分布，帕累托分布，对数正态分布，均匀分布

哈夫曼编码(HuffmanCoding)，是一种熵编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。
本实验实现了如下功能：（1）产生[0255]范围内均匀分布、正态分布、拉普拉斯分布的三组离散随机整数。
每组数据个数为1920×1080，并对这三组数据分别进行哈夫曼编码和解码。
计算熵和码字的平均码长。
（2）将彩色图像的像素R、G、B值作为独立符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字平均码长。
（3）将彩色图像的像素R、G、B值作为联合符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字的平均码长。

武汉大学计算机学院商务智能课后作业1请思考数据挖掘可能会遇到哪些法律问题，可能会和哪些法律有关，请举出具体例子并讨论；
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）

数据集本身保存在matlab环境下所以以.mat命名自己是在python环境下用的在SVM和BPNN下都取得良好结果，原始数据集本身比较整齐，服从正态分布。

c#实理想数和复数的常用矩阵运算（矩阵乘、数乘、求逆、卷积、产生服从正态分布的随机数）

中介变量的使用和检验是管理研究中的主流趋势。
介绍了一种分析中介效应的新方法——基于bootstrap的结构方程模型分析，该方法可以克服逐步检验法和Sobel检验法在处理小样本量，小中介效应值，或者中介效应值不呈正态分布的情况下统计功效不高的缺点，并且能有效处理变量的测量误差以及多重中介模型的问题。
在对该方法的原理进行介绍之后，通过一个示例说明了这种方法在管理研究中的应用。

《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。