整理和积累的AD09AD10AD17电路器件封装库AltiumDesignerPCB封装库3D模型库原理图库合集-226MB。
基本包括了常用器件及芯片原理图，PCB封装，及3D模型库文件，可以做为你的设计参考，加快项目进度。

个人制作，vmware上严格测试，并给很多用户安装过，非常好用的光盘，珍藏品真心给广大网友分享。
此光盘借用了很多高手的工具，这里向他们表示感谢！

利用zernike多项式进行波前拟合

2016美赛O奖论文合集，包含A,B,C,D,E,F题。
格式为PDF

里面包含了15部mips主流参考资料，从指令集到体系架构，基本你想要的都包含在里面了，整理的好辛苦。
希望能帮助大家。

深入解读java面试必考基本功-HashMap合集（blibli）

文件夹中为2018年及以前的几种实时并且准确度高的目标跟踪算法源码合集，大部分为matlab编程。
部分算法为matlabC++混合编程。
bacf_touploadBACF算法DSST-masterDSST算法ECO-masterECO-HC算法fDSST_codefDSST算法Matlab_STCv0STC算法OpenTLD-masterTLD算法samf-masterSAMF算法（非实时）tracker_releaseCSK算法

现有应用RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）的WSN（WirelessSersorNetworks）定位算法，特别是Range-based（基于测距技术）的定位算法大多应用于室内环境下，并且RSSI的衰减模型都是根据经验而来，大多数并没有给出相应环境下测量所得到的模型中的可变系数，并且节点的自身定位很少。
论文总结了现有的典型的Range-based的无线传感器网络定位算法，根据实地实验所得到的结果，：拟合出了RSSI的衰减模型，实现了-种特定环境下的基于RSSI的无线传感器网络定位系统，该定位系统由节点自身定位。
  首先，分别在室内和室外测量了RSSI和距离的数值，通过一-系列实验找出了RSSI和距离相关的必备条件，并在此条件下找出了RSSI和距离的拟合关系。
然后在此关系下，采用三边测量法实现了定位系统，并说明了适用的环境。
最后又对系统的测量误差进行分析，并提出了一系列解决方案，提高了定位精度。

支持到3dsmax2016,非常好用，建模必备插件

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。