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

lucene4.10.3，

xcode模仿器插件10.3(14E269)

操作系统实验指导书，一个nesC应用程序有三个部份。
:一连串的C声明和定义,一组接口类型，和一组组件。
nesC应用程序命名环境构造如下：最外层的全局命名环境，包含三个命名域:一个C变量，一个用于C声明和定义的C标签命名域，和一个用于组件和接口类型的组件和接口类型命名域。
通常，C声明和定义可以在全局命名环境内部引入自己的嵌套命名域(用于函数声明和定义的函数内部代码段，等等)。
每个接口类型引入一个命名域，用于保存接口的指令或事件。
这种命名域是嵌套于全局命名环境的，所以指令和事件定义能影响全局命名环境中的C类型和标签定义。
每个组件引入二个新命名域。
规格命名域，嵌套于全局命名环境，包含一变量命名域用于存放组件规格元素。
实现命名域,嵌套于规格命名域,包含一个变量和一个标签命名域。
对于结构，作用范围变量命名域包含组件用以引用其包含组件的名字(7.1节).对于模块,作用范围保存作业，以及模块体中的C声明和定义。
这些声明,及其它可能引入自己的嵌套在作用范围内的命名域(比如函数体，代码段等等).由于这种命名域的嵌套结构，模块中的代码可以访问全局命名环境中的C声明和定义，但是不能访问其他组件中的任何声明或定义.。
构成一个nesC应用程序的C声明和定义，接口类型和组件由一个随选的装载程序决定。
nesC编译器的输入是一个单独的组件K。
nesC编译器首先装载C文件(第9.1节),然后装载组件K(9.2节)。
程序所有代码的装载是装载这两个文件的过程的一部分。
nesC编译器假定所有对函数，指令及事件的调用不以自然的属性(第10.3节)都发生被装载的代码中(例如.,没有对非自然的函数"看不见的"调用)。
在装载文件预处理的时候，nesC定义NESC符号，用于识别nesC语言和编译器版本的数字XYZ。
对于nesC,XYZ至少为110。
装载C文件，nesC组件及接口类型的过程包括定位对应的资源文件。
文件定位的机制不是本参考手册中所要讨论的。
要详细了解通用编译器是如何作业的，请阅读《thenccmanpage.》装载C文件X如果X已经被装载,就不用再做什么。
否则,就要定位并预处理文件X.h。
C宏定义(由#define和#undef)的改变会影响到所有的后面的文件预处理。
来自被预处理的文件X.h的C声明和定义会进入C全局命名环境，因而对所有的后来的C文件加工，接口类型和组件是有影响的。

操作系统实验指导书，一个nesC应用程序有三个部份。
:一连串的C声明和定义,一组接口类型，和一组组件。
nesC应用程序命名环境构造如下：最外层的全局命名环境，包含三个命名域:一个C变量，一个用于C声明和定义的C标签命名域，和一个用于组件和接口类型的组件和接口类型命名域。
通常，C声明和定义可以在全局命名环境内部引入自己的嵌套命名域(用于函数声明和定义的函数内部代码段，等等)。
每个接口类型引入一个命名域，用于保存接口的指令或事件。
这种命名域是嵌套于全局命名环境的，所以指令和事件定义能影响全局命名环境中的C类型和标签定义。
每个组件引入二个新命名域。
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实现命名域,嵌套于规格命名域,包含一个变量和一个标签命名域。
对于结构，作用范围变量命名域包含组件用以引用其包含组件的名字(7.1节).对于模块,作用范围保存作业，以及模块体中的C声明和定义。
这些声明,及其它可能引入自己的嵌套在作用范围内的命名域(比如函数体，代码段等等).由于这种命名域的嵌套结构，模块中的代码可以访问全局命名环境中的C声明和定义，但是不能访问其他组件中的任何声明或定义.。
构成一个nesC应用程序的C声明和定义，接口类型和组件由一个随选的装载程序决定。
nesC编译器的输入是一个单独的组件K。
nesC编译器首先装载C文件(第9.1节),然后装载组件K(9.2节)。
程序所有代码的装载是装载这两个文件的过程的一部分。
nesC编译器假定所有对函数，指令及事件的调用不以自然的属性(第10.3节)都发生被装载的代码中(例如.,没有对非自然的函数"看不见的"调用)。
在装载文件预处理的时候，nesC定义NESC符号，用于识别nesC语言和编译器版本的数字XYZ。
对于nesC,XYZ至少为110。
装载C文件，nesC组件及接口类型的过程包括定位对应的资源文件。
文件定位的机制不是本参考手册中所要讨论的。
要详细了解通用编译器是如何作业的，请阅读《thenccmanpage.》装载C文件X如果X已经被装载,就不用再做什么。
否则,就要定位并预处理文件X.h。
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来自被预处理的文件X.h的C声明和定义会进入C全局命名环境，因而对所有的后来的C文件加工，接口类型和组件是有影响的。

《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

从Delphixe10.21023_3231各个版本破解以及XE10.3破解合集，Delphi安卓开发，每个破解工具都是亲测，根据破解文件内下载iso，对应版本下载，多个版本支持。
10.2-10.3都没成绩

MapOnline地图插件_升级版v1.2，新增了“GoogleEarth地图”与“历史地图”，可以“加载自定义切片”，可以“以切片的方式访问WMS服务”，比ArcMap本身快很多，来源于：数据禾。
双击即可安装，经测试可以在10.2、10.3等上面运转，第一次运转需“以管理员身份”。
（2020年7月最新版）注：请问为什么设置0积分下载，会自动变成很高的积分？

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。