利用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组Ax=b的一个根,压缩包里包含了求解非线性方程组的代码，只要用MATLAB软件打开程序运行即可

第一部分Python语言第1章Python简介1.1运行Python1.2变量和算术表达式1.3条件语句1.4文件输入和输出1.5字符串1.6列表1.7元组1.8集合1.9字典1.10迭代与循环1.11函数1.12生成器1.13协程1.14对象与类1.15异常1.16模块1.17获得帮助第2章词汇和语法约定2.1行结构和缩进2.2标识符和保留字2.3数字字面量2.4.字符串字面量2.5容器2.6运算符、分隔符及特殊符号2.7文档字符串2.8装饰器2.9源代码编码第3章类型与对象3.1术语3.2对象的身份与类型3.3引用计数与垃圾收集3.4引用与复制3.5第一类对象3.6表示数据的内置类型3.6.1None类型3.6.2数字类型3.6.3序列类型3.6.4映射类型3.6.5集合类型3.7表示程序结构的内置类型3.7.1可调用类型3.7.2类、类型与实例3.7.3模块3.8解释器内部使用的内置类型3.8.1代码对象3.8.2帧对象3.8.3跟踪对象3.8.4生成器对象3.8.5切片对象3.8.6Ellipsis对象3.9对象行为与特殊方法3.9.1对象的创建与销毁3.9.2对象字符串表示3.9.3对象比较与排序3.9.4类型检查3.9.5属性访问3.9.6属性包装与描述符3.9.7序列与映射方法3.9.8迭代3.9.9数学操作3.9.10可调用接口3.9.11上下文管理协议3.9.12对象检查与dir()第4章运算符与表达式4.1数字操作4.2序列操作4.3字符串格式化4.4高级字符串格式化4.5字典操作4.6集合操作4.7增量赋值4.8属性(.)运算符4.9函数调用()运算符4.10转换函数4.11布尔表达式与真值4.12对象的比较与身份4.13运算优先级4.14条件表达式第5章程序结构与控制流5.1程序结构与执行5.2执行条件语句5.3循环与迭代5.4异常5.4.1内置异常5.4.2定义新异常5.5上下文管理器与with语句5.6断言与__debug__第6章函数与函数编程6.1函数6.2参数传递与返回值6.3作用域规则6.4函数对象与闭包6.5装饰器6.6生成器与yield6.7协程与yield表达式6.8使用生成器与协程6.9列表包含6.10生成器表达式6.11声明式编程6.12lambda运算符6.13递归6.14文档字符串6.15函数属性6.16eval()、exec()和compile()函数第7章类与面向对象编程7.1class语句7.2类实例7.3范围规则7.4继承7.5多态动态绑定和鸭子类型7.6静态方法和类方法7.7特性7.8描述符7.9数据封装和私有属性7.10对象内存管理7.11对象表示和属性绑定7.12__slots__7.13运算符重载7.14类型和类成员测试7.15抽象基类7.16元类7.17类装饰器第8章模块、包与分发8.1模块与import语句8.2从模块导入选定符号8.3以主程序的形式执行8.4模块搜索路径8.5模块加载和编译8.6模块重新加载和卸载8.7包8.8分发Python程序和库8.9安装第三方库第9章输入与输出9.1读取命令行选项9.2环境变量9.3文件和文件对象9.4标准输入、输出和错误9.5print语句9.6print()函数9.7文本输出中的变量插入9.8生成输出9.9Unicode字符串处理9.10UnicodeI／O9.10.1Unicode数据编码9.10.2Unicode字符特性9.11对象持久性与pickle模块第10章执行环境10.1解释器选项与环境10.2交互式会话10.3启动python应用程序10.4站点配置文件10.5用户站点包10.6启用新功能10.7程序终止第11章测试、调试、探查与调优11.1文档字符串和doctest模块11.2单元测试和unittest模块11.3Python调试器和pdb模块11.3.1调试器命令11.3.2从命令行进行调试11.3.3配置调试器11.4程序探查11.5

介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。

设计了一种应用于KrF准分子激光波面整形的二元光学元件(BOE),实现了将波面整形变换为巴特沃斯(Butternorth)分布。
采用盖师贝格-撒克斯通(Gerchberg-Saxton,GS)算法实现优化设计,使用MATLAB软件模拟入射和出射光场。
通过对比迭代次数分别为10、100和1000次的模拟结果,研究盖师贝格-撒克斯通算法中迭代次数对整形效果的影响。
模拟出迭代次数为106次的整形结果,并且得到二元光学元件的相位分布。
模拟结果表明,出射光场呈巴特沃斯分布,实现了波面整形,矩形光斑能量占总能量的75.62%,能量的利用率较高,其均匀性的均方根(RMS)误差为0.1394%。

Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：1)先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2)归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3)i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代4)通过归一化的直方图，统计0~i灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素)所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值

无线网络中的信道译码算法，用LDPC编码的BP译码算法，程序相当精炼，迭代次数很少就能够译码

提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。

将现代C++17应用于经典设计模式的实现。
除了介绍传统的设计模式之外，这本书还充实了对C++开发人员有用的新模式和方法。
作者提出的概念，作为一个有趣的调查，如何可以通过不同的方式解决问题，使用不同程度的技术复杂，并解释不同类型的权衡。
现代C+中的设计模式还为现代C+提供了一个技术演示，展示了它的一些最新特性(例如协同器)是如何使难题更容易解决的。
这本书中的例子都适合投入生产，只做了几个简化，以帮助可读性。
你会学到什么设计模式在现代C+编程中的应用使用建造者、工厂、原型和单个人的创造模式。
实现结构模式，如适配器、桥接器、装饰器、外观等等。
使用行为模式，如责任链、命令、迭代器、中介等等。
应用诸如Monad等功能设计模式这本书是给谁的那些至少有一些编程经验的人，尤其是在C++方面。

《OpenProp_v3.3.4：螺旋桨设计与分析工具》OpenProp_v3.3.4是一款专用于螺旋桨设计与分析的软件工具，它以其强大的功能和易用的MATLABGUI界面，为海洋工程领域提供了高效、精确的螺旋桨设计解决方案。
这款软件的核心在于其开放源代码特性，允许用户深入理解设计过程并进行定制化开发，以满足不同项目的需求。
OpenProp_v3.3.4的主要特点包括：1.**MATLAB环境**：OpenProp构建于MATLAB平台，这是一个广泛使用的数学计算和数据分析环境，为用户提供了丰富的数学函数库和可视化工具，便于进行螺旋桨性能的数值模拟。
2.**图形用户界面（GUI）**：软件配备直观的GUI界面，用户可以通过设定一系列输入参数，如螺旋桨直径、螺距、叶片数等，快速得到初步的设计结果。
这种交互式设计方式大大降低了学习曲线，使得非专业背景的用户也能轻松上手。
3.**螺旋桨设计**：OpenProp支持多叶片螺旋桨设计，能够根据用户设定的性能目标，自动优化叶片形状和分布，以实现最佳的推进效率和推力分布。
4.**性能分析**：软件可以进行流体力学计算，预测螺旋桨在各种工况下的性能，包括推进效率、推力、扭矩等关键指标，为设计优化提供数据支持。
5.**开源特性**：作为开源项目，OpenProp_v3.3.4的源代码可供用户查看和修改，这意味着开发者可以自由地扩展功能，或者针对特定应用场景进行定制化开发。
6.**持续更新与社区支持**：作为版本3.3.4，OpenProp经历了多次迭代和改进，不断吸收社区反馈，提高了软件的稳定性和准确性。
用户可以通过参与社区讨论获取技术支持和最新的软件更新。
7.**教育与研究应用**：除了工业应用，OpenProp也是教育和科研领域理想的工具，帮助学生和研究人员了解螺旋桨设计的原理，并进行理论与实践的结合。
在实际使用OpenProp_v3.3.4时，用户需要了解螺旋桨设计的基本概念，如阿基米德螺旋、攻角、叶尖速度限制等。
同时，熟悉MATLAB编程环境将有助于更好地利用OpenProp提供的高级功能。
通过该软件，用户不仅可以进行常规的螺旋桨设计，还可以进行复杂的性能对比和敏感性分析，以优化船舶或水下航行器的推进系统。
OpenProp_v3.3.4是一个强大而灵活的工具，对于那些寻求高效、精确螺旋桨设计解决方案的专业人士来说，无疑是一个宝贵的资源。
它的开源性质和强大的功能集使其在螺旋桨设计领域独树一帜，促进了技术的进步和创新。

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

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。