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第1章电磁实际1.0引言1.1复函数体系1.2电磁场能量以及功率的思考1.3各向同性介质中波的传布1.4晶体中波的传布——折射率椭球1.5琼斯盘算及其在双折射晶体光学体系中的使用1.6电磁波的衍射习题参考文献第2章光线以及光束的传布2.0引言2.1透镜波导2.2光线在反射镜面间的传布2.3在类透镜介质中的光线2.4平方律折射率介质中的平稳方程2.5平均介质中的高斯光束2.6在类透镜介质中的基模高斯光束——ABCD定律2.7在透镜波导中的高斯光束2.8在平均介质中的高斯光束高阶模2.9在平方律折射率变更的介质中的高斯光束的高阶模2.10光波在二次型增益漫衍介质中的传布2.11椭圆高斯光束2.12傍轴A，B，C，D体系的衍射积分习题参考文献第3章光束在光纤中的传输3.0引言3.1圆柱坐标系中的平稳方程3.2阶跃折射率圆波导3.3线偏振模3.4光纤中的光脉冲传输与脉冲展宽3.5群速率色散的赔偿3.6空间衍射与功夫色散的类比3.7硅光纤中的损耗习题参考文献第4章光学共振腔4.0引言4.1法布里珀罗尺度具4.2用作光谱阐发仪的法布里珀罗尺度具4.3球面镜光学共振腔4.4模的平稳性判据4.5狭义共振腔中的方式——自洽法4.6光共振腔中的共振频率4.7光学共振腔中的损耗4.8光学共振腔——衍射实际方式4.9模耦合习题参考文献第5章辐射以及原子体系的相互传染5.0引言5.1原子能级之间的盲目跃迁——平均增宽以及非平均增宽5.2受激跃迁5.3排汇以及放大5.4χ′(ν)的推导5.5χ(ν)的物理意思5.6平均激光介质中的增益饱以及5.7非平均激光介质中的增益饱以及习题参考文献第6章激光振荡实际及其在络续区以及脉冲区的抑制6.0引言6.1法布里珀罗激光器6.2振荡频率6.3三能级以及四能级激光器6.4激光振荡器的功率6.5激光振荡器的最佳输入耦合6.6多模激光振荡器以及锁模6.7在平均增宽激光体系中的锁模6.8脉冲宽度的丈量以及啁啾脉冲的收缩6.9巨脉冲(调Q)激光器6.10多普勒增宽气体激光器中的烧孔效应以及兰姆突出习题参考文献第7章一些特殊的激光器体系7.0引言7.1抽运与激光器功能7.2红宝石激光器7.3掺钕钇铝石榴石（Nd3+：YAG）激光器7.4掺钕玻璃激光器7.5氦氖（HeNe）激光器7.6二氧化碳激光器7.7氩离子（Ar+）激光器7.8激基份子激光器7.9有机染料激光器7.10气体激光器的低压操作7.11掺铒硅基激光器习题参考文献第8章二次谐波暴发与参变振荡8.0引言8.1非线性极化的物理来源8.2非线性介质中波传布的公式8.3光的二次谐波暴发8.4激光共振腔内的二次谐波暴发8.5二次谐波暴发的光子模子8.6参变放大8.7参变放大的相位匹配8.8参变振荡8.9参变振荡的频率调谐8.10光参变振荡器中的输入功率以及抽运饱以及8.11频率上转换8.12准相位匹配习题参考文献第9章激光光束的电光调制9.0引言9.1电光效应9.2电光相位提前9.3电光振幅调制9.4光的相位调制9.5横向电光调制器9.6高频调制的思考9.7光束的电光偏转9.8电光调制——耦合波阐发9

基于QuartusII的FPGA/CPLD方案作者:李洪伟袁斯华第1章可编程器件及EDA货物概述1.1可编程器件及其特色1.1.1CPLD1.1.2FPGA1.2EDA本领翰介及开拓软件1.2.1EDA本领1.2.2开拓软件1.3小结第2章QuartusII软件简介2.1QuartusII概述2.2方案软件2.3QuartusII体系特色总览2.4QuartusII体系配置配备枚举与装置2.5QuartusII集成货物及其底子成果2.6小结第3章QuartusII方案指南3.1QuartusII软件的使用概述3.2建树QuartusII工程3.3多种方案输入方式3.3.1文本编纂——ALDL、VHDL，VerilogHDL3.3.2图形方案输入3.4建树文本编纂文件3.5方案综合3.6引脚调配3.7仿真验证3.8时序阐发3.8.1时序阐发底子参数3.8.2指按时序申请3.8.3实现时序阐发3.8.4查验时序阐发下场3.9编程以及配置配备枚举3.10SignalTapII逻辑阐发仪的使用3.10.1在方案中建树SignalTapII逻辑阐发仪3.10.2行使MegaWizardPlug—InManager建树SignalTapII逻辑阐发仪3.10.3SignalT印II逻辑阐发仪的器件编程3.10.4查验SignalTapII采样数据3.11实例一个带清零以及计数使能成果的模可变计数器方案第4章硬件描摹语言(HDL)简介4.1HDL阻滞4.2多少种具备代表性的HDL语言4.2.1VHDL4.2.2VerilogHDL4.2.3Superlog4.2.4SystemC4.3种种HDL语言的体系结谈判方案方式4.3.1SystemC4.3.2Supeflog4.3.3Verilog以及VHDL在各方面的比力4.4目前可取的可行策略以及方式4.5未来阻滞以及本领倾向4.6国内阻滞的策略遴选4.7特色4.8VHDL方案流程4.9小结第5章VHDL法度圭表标准的底子结构5.1实体5.2结构体及其子结构描摹5.2.1结构体5.2.2VHDL子结构描摹5.3库与包群集及配置配备枚举5.3.1库(Library)5.3.2包群集(Package)5.3.3配置配备枚举(Configuration)5.4小结第6章用QuartusII方案罕用电路6.1组合逻辑电路方案6.1.1用VHDL描摹的译码器6.1.2用VHDL描摹的编码器6.1.3乘法器6.2时序逻辑电路方案6.2.1D触发器(DFF)6.2.2寄存器以及锁存器6.2.3分频器6.3存储器方案6.3.1ROM只读存储器6.3.2随机存储器RAM6.3.3FIFO6.4有限外形机6.4.1有限外形机的描摹6.4.2外形机的使用方案举例——空调抑制体系有限外形6.5基于QuartusII的其余方案示例6.5.1双向数据总线——行使三态门结构6.5.2锁相环路(PLL)6.6小结第7章基于QuartusII的数字电路体系方案7.1实例一按键去发抖方案7.2实例二单片机以及FPGA接口逻辑方案7.3实例三交通抑制灯7.3.1方案申请7.3.2方案阐发7.3.3方案模块7.4实例四数字秒表的方案7.4.1方案申请(秒表的成果描摹)7.4.2模块成果松散7.4.3方案实现、仿真波形以及阐发7.4.4秒表展现模块7.5实例五闹钟体系的方案7.5.1闹钟体系的方案申请及方案思绪1.5.2闹钟体系的译码器的方案7.5.3闹钟体系的移位寄存器的方案7.5.4闹钟体系的闹钟寄存器以及功夫计数器的方案7.5.5闹钟体系的展现驱动器的方案7.5.6闹钟体系的分频器的方案7.5.7闹钟体系的部份组装7.6实例六数字密码锁方案7.6.1方案申请7.6.2输入、输入端口描摹7.6.3模块松散7.6.4方案VHDL源法度圭表标准7.7实例七数字出租车计费器方案7.7.1方案阐发7.7.2顶层方案7.7.3成果子模块方案7.8实例八IIC总线通讯接口7.8.1方案阐发7.8.2VHDL方案源法度圭表标准7.8.3时序仿真下场及阐发第8章MC8051单片机方案8.1MC8051单片电机路方案概述8.1.1首要方案特色8.1.28051总体结谈判方案文件阐发8.1.3各个模块阐发8.2MC8051法度圭表标准包8.3MC8051内核的方案8.4按时计数器模块8.5串口模块8.6抑制模块8.7算术逻辑模块8.8小结附录

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使用Hu距作为特色SVM分类器举行料想的行为识别法度圭表标准，能够识别stand_up/hand_up/nothing三个种别，适宜初学者，可普通运行。
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本文报道了一种在铜片上采用原位生长法制备的Cu2O-AgSERS基底的方法。
通过优化制备Cu2O的退火温度和时间及制备Cu2O-Ag的AgNO3浓度和反应时间，获得的原位生长Cu2O-Ag基底具有良好的拉曼增强效果。
通过对基底的表征及仿真模拟，发现基底表面构成的凹型空间和均匀密布的AgNPs提供了丰富的SERS“热点”，且该基底具有较好的疏水性，因此SERS活性显著。
该基底对多种违禁药物都有很好的灵敏度，拉曼强度与药物浓度具有良好的定量关系，孔雀石绿、恩诺沙星和呋喃西林的检测线分别为4.9nM、0.72μM和0.12μM。
本文提出的基底制备方法具有工艺简单、成本低且SERS活性高等优点，在环境监测领域具有较好的应用前景。

《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

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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

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。