自己很早以前整理的，可能有些不是很正确了！含有源代码，已经做成一个DLL了，大家可以根据需要自己修改源码使用！免费、开源、绿色！含cpu主板硬盘网卡BIOS等序列号取得另外有加密解密的函数

步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。

何声武教授是国内外数学界的著名学者，是华东师范大学重点学科概率论与数理统计的学科带头人。
他曾先后赴法国斯特拉斯堡大学和美国普渡大学研究访问，并多次应邀出席国内外重要的学术会议，在半项理论和随机分析、平稳随机过程等研究领域取得了显著的成果。
这本由他写作的《随机过程引论》概念清晰，内容丰富，是一本很好的随机过程入门教材。

东北大学数据结构与算法课程期末复习资料，包括知识点汇总、样题及其解析等资料，仅供复习和参考，预祝下载的同学取得好成绩

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

近日，笔者采访了蔡宇伟，请他分享如何进入安全行业的，解读互联网的安全风险以及他的成功经验。
他认为，脚踏实地工作、不断充实自己并把学到的东西运用到实际工作中去，面对挑战和失败，需要有一颗永不放弃的心。
蔡宇伟，目前担任惠普全球信息技术部高级项目经理、测试部经理和信息安全能力中心全球负责人的工作。
就在7月底，蔡宇伟获得了由(ISC)2亚太区颁发的信息安全领袖成就(ISLA)奖。
他在组织级信息安全管理领域做出了杰出的贡献，并且帮助组织在信息安全治理上取得了了很大的进步。
近日，笔者联系上了蔡宇伟，请他分享他是如何进入安全行业之路，解读互联网的安全风险以及他的成功经验。
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1998年，我本科就读于上海交通

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。
全书共11章，主要内容包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、欠驱动系统滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及观测器的滑模控制、离散系统滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制和机械手滑模控制。
每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。

本书系统地介绍了PID控制的几种设计方法，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。
全书共分14章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统的PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、模糊PD控制和专家PID控制、神经PID控制、基于遗传算法整定的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制其他控制方法的设计与仿真，以及PID实时控制的C++语言设计及应用。
每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

mmd十周年汉化版，支持外骨骼绑定MMEffectリファレンス0.1.0.0(2010/9/18)初版0.2.0.0(2010/12/12)MMEVer0.20　?OFFSCREENRENDERTARGETセマンティクス追加　?CONTROLOBJECTセマンティクスで取得できる情報の追加　?CONTROLOBJECTセマンティクスが参照するオブジェクトの描画順序の制約を緩和　?EDGECOLORセマンティクス追加　?VIEWPORTPIXELSIZEセマンティクスの記述ミスを修正　?一部日本語修正0.2.2.0(2010/12/16)MMEVer0.22　?RENDERCOLORTARGETおよびOFFSCREENRENDERTARGETセマンティクスでの、Miplevelsの指定方法を変更0.2.3.0(2010/12/20)MMEVer0.23　?CONTROLOBJECTセマンティクスの補足追記0.2.4.0(2011/02/09)MMEVer0.24　?CONTROLOBJECTセマンティクスに指定できる特殊オブジェクト名に"(self)"を追加　?TEXTUREVALUEセマンティクスを追加0.2.6.0(2010/02/21)MMEVer0.26　?Draw=Geometryコマンドについての記述を修正0.2.7.0(2011/05/22)MMEVer0.27　?_INDEXセマンティクス追加　?VertexCountパラメータおよびSubsetCountパラメータを追加　?opaddパラメータの追加　?TEXTUREVALUEセマンティクスの補足に追記0.2.8.0(2012/03/26)MMEVer0.28　?CONTROLOBJECTセマンティクスについての記述を一部修正0.3.0.0(2012/09/19)MMEVer0.30　?OFFSCREENRENDERTARGETセマンティクスのDefaultEffectに指定可能な　　特殊なエフェクト名として"main_default"を追加0.3.3.0(2013/02/13)MMEVer0.33　?テクスチャの材質モーフ用セマンティクス（ADDINGTEXTURE等）追加　?PMXモデルのサブテクスチャに対応（UseSphereMap,use_spheremap,use_subtexture参照）　?MATERIALTOONTEXTUREセマンティクス追加　?GROUNDSHADOWCOLORセマンティクス追加　?MME_MIPMAPマクロ追加

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。