这里是《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》的完整随书光盘《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》讲解基于arcgisengine10开发平台介绍了相关的开发技术和工程应用并用c#语言编程实现了工程实例　　《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》分4篇共16章第一篇基础篇第19章集中介绍了arcgisengine基础知识包括开发基础组件对象模型arcgisengine介绍基于net的arcgisengine的开发arcgisengine中的控件框架控件介绍控件使用实例等为以后应用arcgisengine的各种接口快速地实现系统的开发打下坚实的基础；
第二篇应用提高篇第10章介绍了空间分析通过学习这些高级应用可以使读者得心应手地完成各种gis系统的开发；
第三篇综合实例篇第11章第12章用两个综合例子将前面讲解的知识点串起来让读者将学习的知识点融合起来以便可以胜任项目开发的角色；
第四篇常见疑难解答与经验技巧集萃第1316章本篇将一些开发过程中常见的异常数据库连接与释放数据加载以及一些经验技巧作了介绍本篇的例子主要是对开发过程中经常碰到的问题和实战技巧进行了汇总解答以便帮助读者提高工作效率　　《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》从开发者的角度全面讨论了arcgisengine开发的知识让读者了解和掌握arcgisengine开发的实战技术无论是想对arcgisengine入门还是对arcgisengine感兴味的gis人员都能从本书中得到提高"＞这里是《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》的完整随书光盘《arcgisengine地理信息系统开发从入门到精通第二版》讲解基于arcgisengine10开发平台介绍了相关的开发技术和工程应用并用c#语言编程实现了[更多]

ASP.NET开发实例大全（提高卷）筛选、汇集了ASP.NET开发从基础知识到高级应用各个层面约600个实例及源代码，每个实例都按实例说明、关键技术、设计过程、详尽注释、秘笈心法的顺序进行了分析解读。
《ASP.NET开发实例大全（提高卷）》分6篇共20章，主要内容有ASP.NET网站开发常备技术、ASP.NET前端技术应用开发、ASP.NET与Word文件交互操作、ASP.NET高效应用Excel文件、ADO.NET数据库操作技术、ADO.NET事务应用、SQL嵌入ADO.NET实现查询操作、SQL嵌入ADO.NET高级应用、高效的数据源文件XML的应用、查询内存中对象LINQtoObjects、查询关系数据库LINQtoSQL、使用LINQ操作数据集LINQtoDataSet、新型XML操作技术LINQtoXML、水晶报表基本应用（筛选、排序与分组）、水晶报表高级应用（交叉表与子报表应用）、WebService服务的应用、网站功能优化与安全策略、程序开发设计模式与架构、网站设计与网页配色、ASP.NET典型项目开发等。
配书光盘附带了实例的源程序和部分讲解视频。
《ASP.NET开发实例大全（提高卷）》既适合ASP.NET程序员参考和查阅，也适合ASP.NET初学者，如高校学生、软件开发培训学员及相关求职人员学习、练习、速查使用。
ASP.NET开发实例大全（提高卷）目录第1篇ASP.NET网站高效开发篇第1章ASP.NET网站开发常备技术第2章ASP.NET前端技术应用开发第3章ASP.NET与Word文件交互操作第4章ASP.NET高效应用Excel文件第2篇ASP.NET数据库应用篇第5章ADO.NET数据库操作技术第6章ADO.NET事务应用第7章SQL嵌入ADO.NET实现查询操作第8章SQL嵌入ADO.NET高级应用第9章高效的数据源文件XML的应用第3篇LINQ技术开发篇第10章查询内存中对象――LINQtoObjects第11章查询关系数据库――LINQtoSQL第12章使用LINQ操作数据集――LINQtoDataSet第13章新型XML操作技术――LINQtoXML第4篇水晶报表与Web服务篇第14章水晶报表基本应用（筛选、排序与分组）第15章水晶报表高级应用（交叉表与子报表应用）第16章WebService服务的应用第5篇网站安全与架构模式篇第17章网站功能优化与安全策略第18章程序开发设计模式与架构第6篇综合应用篇第19章网站设计与网页配色第20章ASP.NET典型项目开发案例

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
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该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
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本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

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。