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美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。
十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。
这本书不需要测度论及高深的数学知识。
微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。
尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。
该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。
该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。
所有过程都具有实际背景。
选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。

辣鸡网站怎么把资源都涨价到35了，改回来谷歌机翻+个人修正的usermanul，感兴趣可以看看目录Initializingthedriver62DW1000的概述132.1简介132.2连接到DW1000132.2.1SPI接口13.2.1.1SPI工作模式132.2.2中断162.2.3通用I/O172.2.4SYNC引脚172.3DW1000操作状态172.3.1状态图172.3.2主要运行状态概述172.4上电复位（POR）192.5上电时的默认配置212.5.3默认发射机配置T222.5.4默认接收器配置222.5.5应该修改的默认配置233消息传输263.1基本传输263.2传输时间戳273.3延迟传输283.4扩展长度数据帧293.5高速传输303.5.1TX缓冲区偏移索引303.5.2发送或接收TX缓冲区时写入314讯息接收334.1基本接收334.1.1前导码检测334.1.2前导码累积344.1.3SFD检测354.1.4PHR解调354.1.5数据解调354.1.6RX消息时间戳364.2延迟接收364.3双接收缓冲器374.3.1启用双缓冲操作374.3.2控制正在访问哪个缓冲区374.3.3双缓冲的操作384.3.4使用双缓冲时的TRXOFF404.3.5超限404.4低功耗侦听414.4.1配置低功率监听424.5低功耗SNIFF模式424.5低功耗SNIFF模式434.5.1SNIFF模式434.5.2低占空比SNIFF模式444.7.1估算第一条路径的信号功率454.7.2估算接收信号功率465MediaAccessControl(MAC)hardwarefeatures475.1循环冗余校验475.2帧过滤475.2.1帧过滤规则485.2.2帧过滤注意事项495.3自动确认495.3.2自动接收器重新启用515.3.3自动ACK周转时间515.3.4帧挂起位FramePendingbit515.3.5主机通知515.4发送并自动等待响应526DW1000的其他功能526.1外部同步526.1.1一次性时基复位（OSTR）模式526.1.2单发发送同步（OSTS）模式536.1.3一次接收同步（OSRS）模式536.2外部功率放大556.3使用片上OTP存储器556.3.1OTP存储器映射556.3.2将值编程到OTP存储器中576.3.3从OTP内存中读取一个值586.4测量IC温度和电压5810附录1：IEEE802.15.4UWB物理层5910.1框架结构概述5910.2数据调制方案5910.3同步头调制方案6010.4PHY头6110.5UWB信道和前导码6210.6标准的其他细节6211附录2：IEEE802.15.4MAC层6211.1一般MAC消息格式6311.2MAC报头中的帧控制字段6311.2.1帧类型字段Frametypefield6411.2.2启用安全性字段SecurityenabledField6411.2.3帧未决字段Framependingfield6411.2.4确认请求字段Acknowledgementrequestfield6511.2.5PANID压缩字段PANIDcompressionfield6511.2.6目标寻址模式字段Destinationaddressingmodefield6511.2.7帧版本字段Frameversionfield6611.2.8源寻址模式字段Sourceaddressingmodefield6611.3序号字段TheSequenceNumberfield6611.4DW1000中的MAC级处理66

CactiE10.1主机模板共10个模板：包括：1.apc_smart_ups主机模板2.h3c_ar2811路由器主机模板3.h3cs2000系列交换机主机模板4.惠普网络打印机snmp主机模板-可监控墨量5.华为s2300/s2700/S3700等盒式交换机主机模板-可监控Cpu、内存、光功率，流量等6.华为s7703交换机主机模板7.华为s9000交换机主机模板08.非snmp主机模板09.三元达wpb5000主机模板10.windows主机模板11.huawei-s5700主机模板12.ucdnet_snmp_host主机模板13.路由器14.海康威视硬盘录像机主机模板15.中兴zxr2609交换机主机模板直接导入即可使用

适用于虚拟机VMware的macos系统映象cdr镜像文件，虚拟机可直接通过选择系统映象来创建mac系统，当前版本为10.15.4。

目　录前言 1第1章系统开发技术介绍 3§1.1第1章JavaEE应用体系结构 3§1.1.1JavaEE应用多层体系结构 3§1.1.2JavaEE结构的优势 3§1.2Struts框架 3§1.2.1MVC设计模式 4§1.2.2Struts体系结构 4§1.3Hibernate框架 6§1.3.1ORM(对象关系映射) 6§1.3.2Hibernate简介 6§1.3.3Hibernate体系结构 6§1.4Hibernate框架 8§1.4.1Spring简介 8§1.4.2Spring核心技术 8§1.4.3Spring框架结构 9第2章系统分析 11§2.1系统可行性分析 11§2.1.1技术可行性 11§2.1.2社会可行性 11§2.2系统功能需求分析 12§2.3系统功能组成 13§2.3.1用例模型 13§2.3.2系统前台、后台UML活动图 15第3章数据库设计 17§3.1数据库选择 17§3.2系统表结构设计 17第4章系统详细设计和实现 23§4.1前台设计 23§4.1.1前台主页设计和实现 23§4.1.2登录注册模块 23§4.1.3商品展示模块 25§4.1.4购物车模块 28§4.1.5订单模块 30§4.2后台设计 30§4.2.1用户管理 31§4.2.2商品管理 31§4.2.3订单管理 33§4.2.4库存管理 34结论 36参考文献 37致谢 38

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

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工资管理系统毕业论文与源码：目录摘要IABSTRACTII第一章　引言11.1项目开发背景11.2国内外研究现状11.3课题研究的意义21.4系统研究方法2第二章开发环境及实现的技术32.1asp技术简介32.2IIS简介32.3SQL简介42.4ADO访问数据库4第三章系统分析63.1可行性分析63.1.1技术可行性63.1.2经济可行性63.1.3操作可行性73.2需求分析73.2.1系统功能需求83.2.2职工需求描述83.2.3管理员需求描述9第四章总体设计104.1系统设计目标104.2系统功能结构104.3数据字典114.4数据流图124.5E-R模型134.5数据库设计15第五章详细设计及编码185.1系统登陆模块的设计185.2系统主页面的设计195.3员工信息管理模块的设计205.4工资计算模块的设计205.5科室信息模块设计22第六章系统测试236.1系统

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。