《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

详细的学生信息管理系统的数据库课程设计目录1.课程大作业目的 11.1课程实习目的 12.课程大作业题目描述和要求 12.1课程大作业题目描述 12.2课程大作业题目要求 1根据实际应用，提供学生必要的信息，如：添加学生信息、修改学生信息、删除学生信息、学生选课查询等；
提供强大的查询功能，不同用户可以根据需求，以不同的条件查询；
13.课程大作业报告内容 13.1课程完成过程 1第三学期数据库课程设计我选了学生信息管理系统，因为数据库和其他语言之间的连接不会，就通过对网上一些资料的查看，知道了一些重要的连接字符串和关键字。
最后能够连接成功，程序可运行的。
13.2系统功能引见 13.3系统源代码引见 13.3.1系统主界面 13.3.2添加学生信息界面 53.3.3修改学生信息界面 73.3.4删除学生信息模块 93.3.5精确查询模块 93.3.6匹配查询模块 93.3.7学生选课查询模块 94.总结 9

13.3：主从复制、持久化、数据范例、总结和答疑.docx

本资源为网传资源，为一套比较全的电商项目，系统架构采用SOAdubbo+EasyI实现，资源过大上传乃是下载链接，如有侵权请联系/留言，不多说下面上目录：1.01电商系统介绍2f%Z/C0z%{1l"q+R2.02电商类型介绍6r6J'|.a2F,t6y;_.v#p2J#`3.03电商系统演示介绍!D$C$a1K(q,c4.04电商数据结构介绍5.05电商数据结构设计器8q9r1t3Q(A#T"?#P0w+n6.06电商数据准备7.07后台管理框架搭建8.08spu管理跳转9.09分类下拉列表的加载10.10商品发布的业务逻辑11.1.建表12.2.导数据13.3.统一环境14.4.生成js文件0~*z9y2K/u;k+N8S#l*H:V!Y15.01商品spu参数提交-Q(T&z*U-B,^:q)_16.02商品spu图片上传服务介绍'],M1{0w-x;Z'L.y17.03文件上传工具18.04spu信息发布功能)G'ERg0B(\*X+N&D7p19.05spu动态图片追加%N0H)M.o8~+A20.06spu动态图片追加21.07属性功能管理介绍22.08属性功能管理介绍23.09属性保存功能跳转24.10属性双重集合参数3Z4[5|4D,k,M-G25.11属性保存功能业务层代码3E:v6D1y:N*t5X&Q,|26.12属功能业异步内嵌页8t-|*|7r#@27.13属性集合查询)q&~/W)_9c*r+d:D5Z%Y28.01属性的双重集合查询语句29.02sku功能介绍!m-K+b0K7U*B!o*g3S30.03sku功能跳转31.04客户端js函数中的el表达式32.05异步加载spu列表数据#M&R,\7\3yz-w+a%}(g"^33.06用复选框操作属性列表显示D+k(T;J.J"`2u34.07属性参数的提交)O0o,s0X\!P!@0b&H35.08sku的数据结构说明8m!S+i9k)W4F#?7U36.09sku添加的业务实现1|'bG%[!w/J*Cn;N37.10easyui的介绍38.11easyui的layout初始化介绍-v-C+z#J)e-O*I!G39.12easyui手风琴控件介绍1X/X#\'k%x2N40.13tree控件41.14tab控件:U,|:a!S7?:A$t1?,G42.1.properties%C2@d!}9Z&^2c43.2.主键9D3f9W4J*C"B4M44.3.锚点.F(v2C8q-I#F+G45.01数据表格的用法:e:S'z.T0@8T(`6L46.02combobox的用法;_6}2p3v:O7l*}47.03嵌套布局的用法%L!U!L0]%B48.04easyui同步提交后跳转问题49.05乱码问题!{6|(X*i)u;w!Y'B50.06首页初始化51.07用户登录方法k,`)e/R(F&m5X52.08通过cookie取得用户的个性化信息,J7?0]'A)\6E7n5K53.09通过客户端cookie取得用户的个性化信息0i7],O/}#H:t6@:j)I+i54.10用户个性化信息9b%h5O%p;I"P7z55.11任务总结56.01商品检索介绍57.02商品分类检索介绍7J%Q6L&r:T6N.H8a-E6Y%f"d"S4I58.03商品分类检索sql:Z-N/w:k;}2b9E(w8I59.04商品分类检索列表60.05商品属性检索介绍61.06ajax字符串数组传参62.07ajax字符串json传参&i'g9\7^!e7_63.08表单序列化传参64.09动态sql的设计方法"o#D.?#R%_1X65.10动态sql的实现66.11任务67.1.项目演示

《GDI+图形程序设计》含详细目录，便于学习。
该书是为.NET开发人员介绍如何编写Windows和Web图形应用程序的指南用书。
通过大量详尽的实例，本书使有经验的程序员可以更深入地理解在.NETFramework类库中定义和整个GDI+API。
　　本书从介绍GDI+Windows图形程序设计的基本知识开始，其核心是对一些实际问题的指导，包括如何使用WindowsForms及如何优化GDI+的功能。
本书通过一些例子来说明如何开发真实世界的工具，如GDI+Painter、GDI+Editro、ImageViewer和ImageAnimator等。
另外，作者还给出了大量使用C#语言编写的可重用示例代码，读者可从网上下载完整的C#和VisualBasic.NET源代码，并可通过这些源代码查看书中各图的彩色效果第1章GDI+——下一代图形接口1.1理解GDI+1.2探索GDI+的功能1.3从GDI的角度学习GDI+1.4.NET中的GDI+名称空间和类总结第2章第一个GDI+应用程序2.1绘制表面2.2坐标系统2.3指南——第一个GDI+应用程序2.4一些基本的GDI+对象总结第3章Graphics类3.1Graphics类的属性3.2Graphics类的方法3.3GDI+Painter应用程序3.4绘制饼图总结第4章使用画笔和钢笔4.1理解和使用画笔4.2在GDI+中使用钢笔4.3使用钢笔进行变形4.4使用画笔进行变形4.5系统钢笔和系统画笔4.6一个真实世界的例子——在GDI+Painter应用程序中添加颜色、钢笔和画笔总结第5章颜色、字体和文本5.1访问Graphics对象5.2使用颜色5.3使用字体5.4使用文本和字符串5.5渲染文本的质量和功能5.6高级版式5.7一个简单的文本编辑器5.8文本变形总结第6章矩形和区域6.1Rectangle结构体6.2Region类6.3区域和剪辑6.4剪辑区域示例6.5区域、非矩形窗体和控件总结第7章图像处理7.1光栅图像和矢量图像7.2使用图像7.3操作图像7.4在GDI+中播放动画7.5使用位图7.6使用图标7.7扭曲图像7.8绘制透明的图形对象7.9查看多个图像7.10使用图片框查看图像7.11使用不同的大小保存图像总结第8章高级图像处理8.1渲染位图的一部分8.2使用图元文件8.3使用颜色对象应用颜色映射8.4图像属性和ImageAttributes类8.5编码器参数与图像格式总结第9章高级二维图形9.1线帽和线条样式9.2理解并使用图形路径9.3图形容器9.4读取图像的元数据9.5混合9.6Alpha混合9.7其他高级二维主题总结第10章变形10.1坐标系统10.2变形的类型10.3Matrix类与变形10.4Graphics类与变形10.5全局变形、局部变形和复合变形10.6图像变形10.7颜色变形和颜色矩阵10.8图像处理中的矩阵操作10.9文本变形10.10变形顺序的重要性总结第11章打印11.1简要地回顾使用MicrosoftWindows进行打印的历史11.2打印过程概述11.3第一个打印应用程序11.4打印机的设置11.5PrintDocument和Print事件11.6打印文本11.7打印图形11.8打印对话框11.9自定义页面设置11.10打印多个页面11.11页边打印——注意事项11.12进入细节——自定义控制和打印控制器总结第12章开发GDI+Web应用程序12.1创建第一个ASP.NETWeb应用程序12.2第一个图形Web应用程序12.3绘制简单的图形12.4在Web上绘制图像12.5绘制曲线图12.6绘制饼图总结第13章GDI+的最佳实践及功能技术13.1理解渲染过程13.2双缓存和无抖动绘图13.3理解SetStyle方法13.4绘图过程的质量与功能总结第14章GDI互操作性14.1在受控环境中使用GDI14.2在受控代码中使用GDI的注意事项总结第15章其他GDI+示例15.1设计交互式GUI应用程序15.2绘制具有形状的窗体和Windows控件15.3为绘制的图像添加版权信息15.4从流或数据库读取及写入图像15.5创建自绘制的列表控件总结附录A.NE

为衡量国产主流2m分辨率光学卫星的几何定位精度,本文在有理多项式(RPC)模型与区域网平差的基础上,针对不同卫星在不同地区表现出的几何定位精度的差异,提出了一种利用相同控制基准测评多星几何定位精度的方法。
以河北省沽源县平坦地区作为控制区域,采用高分一号系列卫星(GF1、GF1-B、GF1-C、GF1-D)、资源三号系列卫星(ZY3-1、ZY3-2)以及天绘一号卫星(TH-1)的多幅不同高分辨率卫星影像进行单景与立体影像几何精度的评估试验。
研讨结果表明:在无控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度大都优于42m;TH-1单景影像的平面精度约为6.36m;ZY3-1立体影像的精度较高,平面精度约为11.29m,高程精度约为3.43m。
在有控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度均优于13.3m,ZY3-1、ZY3-2和TH-1单景影像的平面精度均优于5.46m,ZY3-1、ZY3-2立体影像的平面精度分别约为4.01m和4.29m,高程精度分别约为1.71m和1.61m。
本文方法对多颗高分辨率国产光学卫星几何定位精度的评估是合理可行的。

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。