组合数学引论作者:许胤龙、孙淑玲出书社:中国迷信本领大学出书社出书年:2010-4页数:300定价:33.00元丛书:中国迷信本领大学杰作课本ISBN:9787312026652内容简介······《组合数学引论(第2版)》以组合计数下场为重点，介绍了组合数学的底子原理以及脑子方式。
全书共分10章：鸽巢原理，枚举与组合，二项式系数，容斥原理，天生函数，递推关连，特殊计数序列，Polya计数实际，相异代表系，组合方案。
取材的并重点在于展现组合数学在盘算机迷信尤为是在算法阐发规模中的使用。
每一章前面都附有未必数目的习题，供读者练习以及进一步思考。
《组合数学引论(第2版)》可作为盘算机业余、使用数学业余钻研生以及高年级本科生的课本或者教学参考书，也可供处置这方面责任的教学、科研以及本领人员参考。
目录······总序第2版前言第1版前言绪论第1章鸽巢原理1.1鸽巢原理的约莫方式1.2鸽巢原理的增强方式1.3Ramsey下场与Ramsey数1.3.1Ramsey下场1.3.2Ramsey数1.4Ramsey数的履行第2章枚举与组合2.1加法原则与乘法原则2.1.1加法原则2.1.2乘法原则2.2群集的枚举2.3群集的组合2.4多重群集的枚举2.5多重群集的组合第3章二项式系数3.1二项式定理3.2二项式系数的底子性子3.3组合恒等式3.4多项式定理第4章容斥原理4.1引论4.2容斥原理4.3容斥原理的使用4.3.1具备有限重数的多重群集的r组合数4.3.2错排下场4.3.3有抑制方式的枚举下场4.3.4实际依赖于齐全变量的函数个数的判断4.4有限度位置的枚举及棋子多项式4.5Mobius反演及可重复的圆枚举第5章天生函数5.1引论5.2方式幂级数5.3天生函数的性子5.4组合型调配下场的天生函数5.4.1组合数的天生函数5.4.2组合型调配下场的天生函数5.5枚举型调配下场的指数型天生函数5.5.1枚举数的指数型天生函数5.5.2枚举型调配下场的指数型天生函数5.6正整数的分拆5.6.1有序分拆5.6.2无序分拆5.6.3分拆的Ferrers图5.6.4分拆数的天生函数第6章递推关连6.1递推关连的建树6.2常系数线性齐次递推关连的求解6.3常系数线性非齐次递推关连的求解6.4用迭代演绎法求解递推关连6.5用天生函数求解递推关连6.5.1用天生函数求解常系数线性齐次递推关连6.5.2用天生函数求解常系数线性非齐次递推关连第7章特殊计数序列7.1Fibonacci数7.2Catalan数7.3群集的分划与第二类Stirling数7.4调配下场第8章Polya计数实际8.1引论8.2群的底子不雅点8.3置换群8.4计数下场的数学模子8.5Burnside引理8.5.1共轭类8.5.2足不动置换类8.5.3等价类8.5.4Burnside引理8.6映射的等价类8.7Polya计数定理第9章相异代表系9.1引论9.2相异代表系9.3棋盘拆穿包围下场9.4二分图的匹配下场9.5最大匹配算法第10章组合方案10.1两个别致下场10.1.136名军官下场10.1.2女生下场10.2衡不残缺区组方案10.2.1多少个底子术语10.2.2联系瓜葛矩阵及其性子10.2.3三松散10.3若干方案10.3.1有限射影平面10.3.2平面方案10.3.3仿射平面10.4正交拉丁方10.4.1拉丁方及正交拉丁方10.4.2用有限域结构正交拉丁方残缺组10.5Hadamard矩阵10.6用有限域结构Hadamard矩阵丛书信息　　中国迷信本领大学杰作课本(共46册),这套丛书另有《概率论教程》,《高份子化学》,《复变函数》,《弹性力学》,《神经生物学》等。

SAP商务智能残缺处置方案bw入门的必备书籍，前言第1章　SAP商务智能概述　1.1　信息管理的弥留性　1.2　SAP商务智能的阻滞及其弥留位置　1.3　SAP商务智能首要模块与成果　1.4　SAP商务智能的进一步阻滞与使用　1.5　本章小结第2章　企业数据堆栈——凑集与结构数据　2.1　数据堆栈底子学识　2.2　SAP商务智能举行数据处置的责任平台　2.3　本章小结第3章　构建数据堆栈的6种数据货物　3.1　搭建堆栈的砖瓦——信息货物　3.2　面向报表的高功能的数据结构方式——信息立方体　3.3　明细数据与经营数据的存储货物——数据存储货物　3.4　数据货物的两种松散视图——信息集以及多信息提供者　3.5　用于方式方案的数据货物——汇总级别　3.6　本章小结第4章　数据加载的方式与实例剖析　4.1　数据堆栈与数据抽取、转换、加载底子学识　4.2　SAP商务智能ETL货物简介　4.3　SAP商务智能的数据抽取实例　4.4　SAP商务智能数据转换实例　4.5　SAP商务智能数据加载实例　4.6　使用凋谢集成器向其余体系提供数据实例　4.7　本章小结第5章　数据建模本领与实例剖析　5.1　建树模子应该思考的多少个下场　5.2　SAP商务智能名目实战进程以及方式　5.3　多层逻辑模子与BI中的建模本领　5.4　本章小结第6章　商务智能平台——使用与开掘数据　6.1　智能底子学识　6.2　SAP商务智能平台简介　6.3　本章小结第7章　商务智能平台的弥留使用之一——数据开掘　7.1　数据开掘底子学识　7.2　使用数据开掘责任平台建树数据开掘模子实例　7.3　方案残缺的数据阐发进程实例　7.4　本章小结第8章　商务智能平台的弥留使用之二——破产方案与晤面估算　8.1　方案方式底子学识　8.2　使用SAP方案领导举行约莫方案方式实例　8.3　使用SAP方案建模器举行低级方案方式实例　8.4　本章小结第9章　破产浏览器——盘问以及揭示数据　9.1　破产浏览器简介　9.2　盘问方案器实例　9.3　基于网页的使用、报表与阐发实例　9.4　基于Excel的使用方案与阐发实例　9.5　信息宣告实例　9.6　本章小结第10章　SAP商务智能体系的同样普通管理　10.1　使用途理链自动实现指同样普通责任　10.2　信息人命周期管理　10.3　用户权限管理　10.4　本章小结

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《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

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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

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第一部分简介　　第1章简介2　　1.1概述2　　1.2进程、线程与信息共享3　　1.3IPC对象的持续性4　　1.4名字空间5　　1.5fork、exec和exit对IPC对象的影响7　　1.6出错处理：包裹函数8　　1.7Unix标准9　　1.8书中IPC例子索引表11　　1.9小结13　　习题13　　第2章PosixIPC14　　2.1概述14　　2.2IPC名字14　　2.3创建与打开IPC通道16　　2.4IPC权限18　　2.5小结19　　习题19　　第3章SystemVIPC20　　.3.1概述20　　3.2key_t键和ftok函数20　　3.3ipc_perm结构22　　3.4创建与打开IPC通道22　　3.5IPC权限24　　3.6标识符重用25　　3.7ipcs和ipcrm程序27　　3.8内核限制27　　3.9小结28　　习题29　　第二部分消息传递　　第4章管道和FIFO32　　4.1概述32　　4.2一个简单的客户-服务器例子32　　4.3管道32　　4.4全双工管道37　　4.5popen和pclose函数39　　4.6FIFO40　　4.7管道和FIFO的额外属性44　　4.8单个服务器，多个客户46　　4.9对比迭代服务器与并发服务器50　　4.10字节流与消息51　　4.11管道和FIFO限制55　　4.12小结56　　习题57　　第5章Posix消息队列58　　5.1概述58　　5.2mq_open、mq_close和mq_unlink函数59　　5.3mq_getattr和mq_setattr函数61　　5.4mq_send和mq_receive函数64　　5.5消息队列限制67　　5.6mq_notify函数68　　5.7Posix实时信号78　　5.8使用内存映射I/O实现Posix消息队列85　　5.9小结101　　习题101　　第6章SystemV消息队列103　　6.1概述103　　6.2msgget函数104　　6.3msgsnd函数104　　6.4msgrcv函数105　　6.5msgctl函数106　　6.6简单的程序107　　6.7客户-服务器例子112　　6.8复用消息113　　6.9消息队列上使用select和poll121　　6.10消息队列限制122　　6.11小结124　　习题124　　第三部分同步　　第7章互斥锁和条件变量126　　7.1概述126　　7.2互斥锁：上锁与解锁126　　7.3生产者-消费者问题127　　7.4对比上锁与等待131　　7.5条件变量：等待与信号发送132　　7.6条件变量：定时等待和广播136　　7.7互斥锁和条件变量的属性136　　7.8小结139　　习题139　　第8章读写锁140　　8.1概述140　　8.2获取与释放读写锁140　　8.3读写锁属性141　　8.4使用互斥锁和条件变量实现读写锁142　　8.5线程取消148　　8.6小结153　　习题153　　第9章记录上锁154　　9.1概述154　　9.2对比记录上锁与文件上锁157　　9.3Posixfcntl记录上锁158　　9.4劝告性上锁162　　9.5强制性上锁164　　9.6读出者和写入者的优先级166　　9.7启动一个守护进程的独一副本170　　9.8文件作锁用171　　9.9NFS上锁173　　9.10小结173　　习题174　　第10章Posix信号量175　　10.1概述175　　10.2sem_open、sem_close和sem_　　unlink函数179　　10.3sem_wait和sem_trywait函数180　　10.4sem_post和sem_getvalue函数180　　10.5简单的程序181　　10.6生产者-消费者问题186　　10.7文件上锁190　　10.8sem_init和sem_destroy函数191　　10.9多个生产者，单个消费者193　　10.10多个生产者，多个消费者19

王惠南编著简介:本书阐述了GPS导航及其应用的基本原理。
全书共分为十章。
目录:前言第一章结论1.1GPS定位技术的发展1.2GPS定位系统的组成1.3美国对GPS用户的限制性政策第二章全球定位系统(GPS)的时空参考系统2.1GPS坐标系统简介2.2天球坐标系2.3地球坐标系2.4全球定位系统(GPS)的时间参考系统第三章卫星的基本运行规律与GPS卫星位置计算3.1GPS卫星的无摄运动3.2GPS卫星无摄运动轨道描述与真近点角f的计算3.3GPS卫星的瞬时位置和速度3.4GPS卫星的受摄运动3.5GPS卫星的星历3.6由卫星预报星历计算GPS卫星坐标第四章GPS卫星的广播信号4.1GPS卫星播发的信号4.2伪随机码扩频与相关接收4.3C/A码与P码4.4GPS卫星信号的构成4.5GPS卫星的导航电文第五章GPS导航定位的观测量、观测方程以及误差分析5.1GPS导航定位的基本观测量5.2测码伪距观测方程5.3测相伪距观测方程5.4观测方程的线性化5.2关于GPS观测量的误差分析第六章GPS静态定位6.1基本概念6.2静态单点定位6.3观测卫星的几何分布及其对单点定位精度的影响6.4静态相对定位6.5静态相对定位的线性化观测方程6.6整周模糊度的确定方法第七章GPS动态定位原理7.1测码伪距动态绝对定位7.2测相伪距动态绝对定位7.3测码伪距动态相对定位7.4测相伪距动态相对定位第八章GPS的载体速度测量、姿势测量以及时间测量8.1GPS接收机的载体速度测量8.2利用GPS载波相位信号确定载体姿势8.3GPS测时第九章GPS/INS组合导航系统9.1简述9.2卡尔曼滤波技术9.3采用卡尔曼滤波器的组合方法9.4采用位置、速度组合的GPS/INS导航系统9.5采用伪距、伪距率组合的GPS/INS导航系统9.6INS速度辅助GPS接收机环路第十章GPS应用技术10.1GPS在飞机精密进场着陆中的应用10.2GPS在空中交通管制(ATC)中的应用10.3GPS在无人驾驶飞机中的应用10.4GPS在弹道轨迹测量中的应用10.5GPS在航空摄影测绘中的应用10.6GPS在自动车辆定位导航系统中的应用10.7GPS在低轨人造卫星中的应用10.8GPS在航天飞机上的应用10.9GPS在航海导航定位中的应用10.10GPS在建立地区性或全国性大地测量控制网中的应用10.11GPS技术在海洋测量中的应用10.12GPS在地球动力学方面的应用10.13GPS在精密工程测量和工程形变监测中的应用10.14GPS/GIS合成系统

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。
目录如下：第一章SV环境构建常识 1 1.1数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态静态变量 39 1.3设计例化和连接 45第二章验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 功能验证 410第三章SV组件实现 99 3.1接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4调试方法 150第四章验证的计划 166 4.1计划概述 166 4.2计划的内容 173 4.3计划的实现 185 4.4计划的进程评估 194第五章验证的管理 277 6.1验证的周期检查 277 6.2管理三要素 291 6.3验证的收敛 303 6.4问题追踪 314 6.5团队建设 321 6.6验证的专业化 330第六章验证平台的结构 48 2.1测试平台 49 2.2硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3激励发生器 67 channelinitiator 72 registerinitiator 73 2.4监测器 74 2.5比较器 81 2.6验证结构 95第七章激励发生封装：类 209 5.1概述 209 5.2类的成员 233 5.3类的继承 245 三种类型权限protected/local/public 247 thissuper 253 成员覆盖 257 5.4句柄的使用 263 5.5包的使用 269第八章激励发生的随机化 340 7.1随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2约束块控制 358 7.3随机函数 366 7.4数组约束 373 7.5随机控制 388第九章线程与通信 432 9.1线程的使用 432 9.2线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3线程的通信 458第十章进程评估：覆盖率 495 10.1覆盖率类型 495 10.2功能覆盖策略 510 10.3覆盖组 516 10.4数据采样 524 10.5覆盖选项 544 10.6数据分析 550第十一章SV语言核心进阶 552 11.1类型转换 552 11.2虚方法 564 11.3对象拷贝 575 11.4回调函数 584 11.5参数化的类 590第十二章UVM简介 392 8.2UVM简介 414 8.3UVM组件 420 8.4UVM环境 425

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。