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

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《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。