《C专家编程》，英文名《ExpertCProgramming》，作者：【美】PetervanderLinden，翻译：徐波。
出版社：人民邮电出版社，ISBN：9787115171801。
PDF格式，大小7.6MB。
内容简介：《c专家编程》展示了最优秀的c程序员所使用的编码技巧，并专门开辟了一章对c++的基础知识进行了介绍。
　　书中c的历史、语言特性、声明、数组、指针、链接、运行时、内存以及如何进一步学习c++等问题进行了细致的讲解和深入的分析。
全书撷取几十个实例进行讲解，对c程序员具有非常高的实用价值。
　　本书可以帮助有一定经验的c程序员成为c编程方面的专家，对于具备相当的c语言基础的程序员，本书可以帮助他们站在c的高度了解和学习c++目录：第1章　c：穿越时空的迷雾　　1.1　c语言的史前阶段　　1.2　c语言的早期体验　　1.3　标准i/o库和c预处理器　1.4　k&rc　1.5　今日之ansic　1.6　它很棒，但它符合标准吗　　1.7　编译限制　1.8　ansic标准的结构　　1.9　阅读ansic标准，寻找乐趣和裨益　　1.10　“安静的改变”究竟有多少安静　　1.11　轻松一下——由编译器定义的pragmas效果　第2章　这不是bug，而是语言特性　　2.1　这关语言特性何事，在fortran里这就是bug呀　　2.2　多做之过　2.3　误做之过　　2.4　少做之过　　2.5　轻松一下——有些特性确实就是bug　　2.6　参考文献　第3章　分析c语言的声明　.　3.1　只有编译器才会喜欢的语法　　3.2　声明是如何形成的　　3.3　优先级规则　　3.4　通过图表分析c语言的声明　　3.5　typedef可以成为你的朋友　　3.6　typedefintx[10]和#definexint[10]的区别　　3.7　typedefstructfoo{...foo;}的含义　　3.8　理解所有分析过程的代码段　　3.9　轻松一下——驱动物理实体的软件　第4章　令人震惊的事实：数组和指针并不相同　　4.1　数组并非指针　　4.2　我的代码为什么无法运行　　4.3　什么是声明，什么是定义　　4.4　使声明与定义相匹配　　4.5　数组和指针的其他区别　　4.6　轻松一下——回文的乐趣　第5章　对链接的思考　　5.1　函数库、链接和载入　　5.2　动态链接的优点　　5.3　函数库链接的5个特殊秘密　　5.4　警惕interpositioning　　5.5　产生链接器报告文件　　5.6　轻松一下——看看谁在说话：挑战turing测验　第6章　运动的诗章：运行时数据结构　　6.1　a.out及其传说　　6.2　段　　6.3　操作系统在a.out文件里干了些什么　　6.4　c语言运行时系统在a.out里干了些什么　　6.5　当函数被调用时发生了什么：过程活动记录　　6.6　auto和static关键字　　6.7　控制线程　　6.8　setjmp和longjmp　　6.9　unix中的堆栈段　　6.10　ms-dos中的堆栈段　　6.11　有用的c语言工具　6.12　轻松一下——卡耐基-梅隆大学的编程难题　6.13　只适用于高级学员阅读的材料第7章　对内存的思考第8章　为什么程序员无法分清万圣节和圣诞节第9章　再论数组　第10章　再论指针　第11章　你懂得c，所以c++不在话下附录a　程序员工作面试的秘密附录b　术语表

《管理VMwarevSAN》介绍了如何在VMwarevSphere®环境中配置、管理和监控VMwarevSAN群集。
此外，《管理VMwarevSAN》还说明了如何组织在vSAN群集中充当存储容量设备的本地物理存储资源，如何为部署到vSAN数据存储的虚拟机定义存储策略以及如何管理vSAN群集中的故障。

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

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1.简介2.起步2.1下载并装置Grails2.2建树一个Grails使用2.3HelloWorld示例2.4使用IDE2.5规约配置配备枚举2.6运行Grails使用2.7测试Grails使用2.8枚举Grails使用2.9所反对于的JavaEE容器2.10建树工件2.11天生Grails使用3.配置配备枚举3.1底子配置配备枚举3.1.1内置选项3.1.2日志3.2情景3.3数据源3.3.1数据源以及情景3.3.2JNDI数据源3.3.3自动数据库移植3.4内部配置配备枚举3.5定义版本4.召唤行4.1建树Gant剧本4.2可复用的Grails剧本4.3剧本中的责任4.4Ant以及Maven5.货物关连映射(GORM)5.1快捷指南5.1.1底子的CRUD5.2在GORM中举行规模建模5.2.1GORM中的联系瓜葛5.2.1.1一对于一5.2.1.2一对于多5.2.1.3多对于多5.2.2GORM的组合5.2.3GORM的络续5.2.4群集、列表以及映射5.3耐久化底子5.3.1留存以及更新5.3.2删除了货物5.3.3级联更新以及删除了5.3.4连忙加载以及提前加载5.3.4消极锁以及消极锁5.4GORM盘问5.4.1动态查找器5.4.2前提盘问5.4.3Hibernate盘问语言5.5低级GORM特色5.5.1责任以及自动完胜利夫戳5.5.2自定义ORM映射5.5.2.1表名以及列名5.5.2.2缓存策略5.5.2.3络续策略5.5.2.4自定义数据库标识符5.5.2.5复合主键5.5.2.6数据库索引5.5.2.7消极锁以及版本定义5.5.2.8连忙加载以及提前加载5.6事件编程5.7GORM以及解放6.Web层6.1抑制器6.1.1知道抑制器以及操作6.1.2抑制器以及传染域6.1.3模子以及视图6.1.4重定向以及链6.1.5抑制器拦阻器6.1.6数据绑定6.1.7XML以及JSON照料6.1.8上传文件6.1.9召唤货物6.2GroovyServerPages6.2.1GSP底子6.2.1.1变量以及传染域6.2.1.2逻辑以及迭代6.2.1.3页面指令6.2.1.4表白式6.2.2GSP标签6.2.2.1变量以及传染域6.2.2.2逻辑以及迭代6.2.2.3搜查以及过滤6.2.2.4链接以及资源6.2.2.5表单以及字段6.2.2.6标签作为方式挪用6.2.3视图以及模板6.2.4使用Sitemesh方案6.3标签库6.3.1约莫标签6.3.2逻辑标签6.3.3迭代标签6.3.4标签命名空间6.4URL映射6.4.1映射到抑制器以及操作6.4.2嵌入式变量6.4.3映射到视图6.4.4映射到照料代码6.4.5映射到HTTP方式6.4.6映射通配符6.4.7自动重写链接6.4.8使用解放6.5WebFlow6.5.1末了以及竣事外形6.5.2操作外形以及视图外形6.5.3流实施责任6.5.4流的传染域6.5.5数据绑定以及验证6.5.6子流程以及会话6.6过滤器6.6.1使用过滤器6.6.2过滤器的尺度6.6.3过滤器的成果6.7Ajax6.7.1用Prototype实现Ajax6.7.1.1异步链接6.7.1.2更新内容6.7.1.3异步表单提交6.7.1.4Ajax责任6.7.2用Dojo实现Ajax6.7.3用GWT实现Ajax6.7.4效率真个Ajax6.8内容商议7.验证7.1申明解放7.2验证解放7.3客户端验证7.4验证以及国内化8.效率层8.1申明式事件8.2效率的传染域8.3依赖注入以及效率8.4使用Java的效率9.测试9.1单元测试9.2集成测试9.3成果测试10.国内化10.1知道信息绑定10.2窜改Locales10.3读失约息11.清静11.1提防侵略11.2字符串的编码息争码11.3身份验证11.4对于清静的插件11.4.1Acegi11.4.2JSecurity12插件12.1建树以及装置插件12.2知道插件的结构12.3提供底子的工件12.4评估规约12.5到场构建责任12.6到场运行时配置配备枚举12.7运行时削减动态方式12.8到场自动重载12.9知道插件加载的

集成网卡驱动，不必再做网卡驱动bySPK

ROS_SXF_6.46-L6

Ragel6.9windows版本，用于生成C,C++,Objective-C,D,JavaorRubycode这个工具官方源代码在windows上编译相当不容易,前面已有朋友共享过6.7版本的,不过是在cygwin上编译的,带了一堆cygwin的依赖库,体积超大,经过一番摸索成功使用MinGW编译出独立的exe文件,无需第三方依赖库即可运行,体积玲珑

《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

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。