符号多项式的操作，已经成为表处理的典型用例。
在数学上，一个一元多项式Pn(x)可按升幂写成：Pn(x)=p0+p1x+p2x2+….+pnxn它由n+1个系数唯一确定，因此，在计算机里，它可用一个线性表P来表示：P=(p0,p1,p2,…pn)每一项的指数i隐含在其系数pi的序号里。
假设Qm(x)是一元m次多项式，同样可用线性表Q来表示:Q=(q0,q1,q2,…qm)。
不失一般性，设m＜n，则两个多项式相加的结果Rn(x)=Pn(x)+Qm(x)可用线性表R表示：R=(p0+q0,p1+q1,p2+q2,…,pm+qm,pm+1,…pn)。
显然，我们可以对P、Q和R采用顺序存储结构，使得多项式相加的算法定义十分简约。
至此，一元多项式的表示及相加问题似乎已经解决了。
然而在通常的应用中，多项式的次数可能很高且变化很大，使得顺序存储结构的最大长度很难决定。
特别是在处理形如:S(x)=1+3x10000+2x20000的多项式时，就要用一长度为20001的线性表来表示，表中仅有三个非零元素，这种对内存空间的浪费是应当避免的，但是如果只存储非零系数项则显然必须同时存储相应的指数。
一般情况下的一元n次多项式可写成:Pn(x)=p1xe1+p2xe2+…+pmxem其中pi，是指数为ei的项的非零系数，且满足0≤e1＜e2＜…＜em=n，若用一个长度为m且每个元素有两个数据项(系数项和指数项)的线性表便可唯一确定多项式Pn(x)。
((p1,e1),(p2,e2),…,(pm,em))在最坏情况下，n+1(=m)个系数都不为零，则比只存储每项系数的方案要多存储一倍的数据。
但是，对于S(x)类的多项式，这种表示将大大节省空间。
本题要求选用线性表的一种合适的存储结构来表示一个一元多项式，并在此结构上实现一元多项式的加法，减法和乘法操作

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C++语言包含了几种类型的记号：标识符，关键字，数（包括整数、浮点数），字符串、正文、特殊符号（分界符）和运算符号等。

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【国外电子与通信教材系列】宽带无线数字通信【ISBN】7-5053-7667-5【出版发行项】北京-电子工业出版社【出版日期】2002.9【格式】超星转成的pdf【页数】411页【作者简介】AndreasF.Molisch，奥地利的维也纳理工大学通信与射频工程学院移动通信系的副教授，合编著有《宽带无线数字通信》等。
【本书简介】本书将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
深入的引见。
本书的主要特点是：将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
本书除了引见基础知识和基本原理以外，还引见了最新的学术前沿及技术进展。
这是一本很好的教科书和技术参考书，适用于电子与通信类专业的高年级本科生、研究生及研究所和企业的工程技术人员。
【目录】第一部分宽带系统引论第1章基础知识1.1什么是宽带系统1.2发展历史参考文献第2章当前及未来的宽带系统2.1DECT和PHS2.2GSM／DCS-19002.3IS-1362.4IS-952.5W-CDMA2.6HIPERLAN-II参考文献第3章无线移动信道3.1平衰落信道3.2时间色散信道：直观描述3.3时间色散信道：系统理论描述3.3.1确定性解释3.3.2随机性解释3.4广义平稳非相关散射WSSUS假设3.4.1广义平稳WSS3.4.2非相关散射3.4.3广义平稳非相关散射WSSUS3.4.4WSSUS系统函数的一些特例3.5表达时间色散信道的参数3.5.1延迟扩展和相关带宽3.5.2延迟窗口和干扰比3.5.3总结3.6时间色散信道模型3.6.1抽头延时线模型3.6.2COST207模型3.6.3Hashemi-Suzuki-Turin模型3.7含有角度色散的模型参考文献第4章概述第5章展望5.1各种方法的比较5.2未来的发展5.2.1自适应天线5.2.2多输入-多输出系统5.2.3多用户检测参考文献第二部分非均衡系统第6章为什么要研究非均衡系统参考文献第7章系统模型7.1发射机7.1.1相移键控7.1.2频移键控7.2信道7.3接收机7.3.1相干和非相干解调7.3.2PSK和CPFSK的差分检测7.3.3GPFSK的鉴频器检测7.4同信道干扰的处理参考文献第8章固定抽样的计算方法8.1一般考虑8.1.1符号序列的平均8.1.2经典接收机的分析8.1.3接收信号的相关特性8.2蒙特卡洛MC模拟方法8.2.1计算概述8.2.2文献评论8.3高斯变量二次型QFGV方法8.3.1有关公式8.3.2文献评论8.4高斯矢量问角度ABGV方法8.5相关矩阵特征值方法8.6群延迟方法8.6.1文献评论8.7差错域方法8.8等效信道模型方法8.9其他方法：文献评论参考文献第9章固定抽样的结果9.1调制.信道和接收机的影响9.2CPFSK9.2.1文献评论9.3FSK9.4相干检测PSK9.5差分检测PSK9.5.1文献评论参考文献第10章降低差错平台的调制方式和接收机结构10.1部分比特检测10.2非线性鉴频器10.3降低差错平台的调制方式参考文献第11章自适应抽样11.1盲自适应抽样11.2具有训练序列的自适应抽样11.3具有训练序列的同步参考文献第12章天线分集12.1天线分集的分类12.2高斯变量二次型QFGV方法12.2.1文献评论12.3差错域方法12.4阴影信道中的分集12.5采用固定抽样的分集结果12.6采用自适应抽样的分集结果参考文献第13章综述与结论参考文献附录A采用固定抽样的比特差错宰计算公式A.1高斯变量二次型QFGV方法的解A.2高斯矢量间角度ABGV方法的解A.3差错域方法的解参考文献附录B第二部分的字母表第三

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深入的引见。
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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

激光打标是以极其纤细的光斑打出各种符号，文字，图案等等，光斑大小可以以微米量级。
对微型工加或是防伪有着更深的意义。

用matlab编写的Alamouti方案的空时编码仿真代码。
运用QPSK符号,2发1收或2收2发。

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。