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采用基于插值数据空间关系和插值对象与相关因素如高程之间的协方差关系进行空间插值，据已有文献报道能取得比传统利用ArcGis软件自带的几个插值模块更高的经度。

本书由TI公司的两个文献编译而成，编号为SPRU513的文献介绍了如何使用汇编语言工具：汇编器、归档器、目标代码链接器、交叉引用列表程序、绝地地址列表程序、十六进制转换应用程序。
编号为SPRU430B的文献中的一部分介绍了C28x汇编语言指令集。
由于这两部分内容紧密相关，故将其放在一起，以便读者查阅。
本书主要针对从事TI公司2000系列DSP开发应用的工程技术人员，也可以作为在校研究生的参考用书。
目录第1章软件开发工具1.1软件开发工具概况1.2软件开发工具介绍第2章通用目标文件格式介绍2.1段2.2汇编器如何处理段2.3链接器如何处理段2.4重定位运行中的重定位2.5装载程序2.6COFF文件中的符号第3章汇编器3.1汇编器功能3.2在软件开发过程中汇编器的作用3.3运行汇编器

毕业论文文献关于Android开发技术的描述，中文5000字

本书为有限元方法系列专著的第1卷——基本原理，涵盖了有限元分析的一些基础领域，同时还涉足有限元分析的前沿内容。
本卷共20章，内容广泛，既强调有限元的数学力学原理，又结合工程实际背景。
该书的第1版完成于1967年，到现在已出版第5版，历时40余年，成为有限元领域的经典著作，已有几代从事计算力学的学者从该书中受益。
本书可作为高年级本科生和研究生的课程学习参考书，也是从事有限元研究的科研人员和工程技术人员的重要学习文献。
对于希望进一步了解有关非线性固体力学有限元分析的读者，请阅读该系列专著的第2卷——固体力学（清华大学出版社，2006年6月出版）；
对于希望进一步了解有关流体力学有限元分析的读者，请阅读该系列专著的第3卷——流体力学。

根据相关文献利用自适应窗实现视差图生成算法。
先进行ADCensus变换，然后计算自适应窗口。

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目录摘要 IAbstract II目录 I第1章绪论 11.1开发背景及目标 11.2系统的B/S模式 11.2.1软件体系结构介绍 11.2.2B/S的三层体系结构 21.2.3C/S架构的优势与劣势 31.2.4B/S架构的优势与劣势 41.3开发工具的选用及介绍 51.3.1JSP网络技术 51.3.2Dreamweaver介绍 61.3.3SQLServer2000介绍 71.4开发及运行环境 81.4.1硬件环境及操作系统 81.4.2系统开发平台 9第2章网站总体分析和总体设计 102.1网站总体分析 102.1.1需求分析 102.1.2可行性分析 102.1.3业务流程分析 112.2网站总体设计 122.2.1前台功能模块设计 122.2.2网页界面设计 142.2.3后台功能模块设计 182.2.4MVC设计模式 18第3章后台数据库制作 203.1数据库概述 203.1.1关系型数据库 203.1.2JDBC数据库访问技术 203.1.3SQL语言介绍 223.2数据库设计 233.2.1数据库设计规划 233.2.2用户需求分析 233.2.3概念结构设计 243.2.4逻辑结构设计 273.2.5数据库运行与维护 293.3模块的实现 293.3.1数据添加功能 293.3.2数据查询功能 303.3.3数据修改功能 313.3.4数据删除功能 323.4JSPWeb服务 323.4.1JSP服务对象 323.4.2JavaBeans简介 333.5JavaScript脚本语言介绍 34第4章网站的测试 354.1单元测试 354.2集成测试 354.3系统测试 354.4测试过程 354.5测试结果 35结论 37致谢： 38参考文献 39附录 40

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

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。