Python新手使用Django架站的16堂课经由对于Python语言使用至多的DjangoWebFramework的介绍，让读者能够轻松制作出全成果的动态网站。
本书分4部份，以16堂课来介绍Python新手使用Django架站的要点。
第一部份（第1~3堂）以一个小型的总体博客网站为主轴，介绍若何快捷建树一个适用的Django网站；
第二部份（第4~7堂）是Django架构深入阐发，详尽阐发Django的MVC/MTV架构；
第三部份（第8~11堂）为适用网站开拓本领；
第四部份（第12~16堂）为适用网站开拓教学，从方案、方案到实际，垂垂指点读者在自己的主机情景下构建出幽默适用的内容。
本书既可作为阻滞快捷上手PythonDjango的初学者的参考书籍，也可作为Python培训学校在PythonDjango方面的培训教程。

《概率论与数理统计》习题及谜底--第1-8章word版出卷子

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第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的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第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章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

comtrade的格式详尽介绍，并且有具格款式。
这个货物能够略过文件头后，把原始的录波数据，转换为ASCII的comtrade格式的数据，能够用转换过的数据举行RTDS仿真。
并可用comtrade查验货物举行阐发查验。
请留意数据格式未必是[0][0],[1][0],[2][0],[0][1],[1][1],[2][1]也便是原始数据要轮回各通道存储,上面的数据是通道0第0个数据,通道1第0个数据,通道2第0个数据，通道0第1个数据...

word文档第1章概论1．作甚通讯网？人们每一每一所说的“三网”指的是哪三种收集？答：能够将种种语言、声音、图像、图表、文字、数据、视像等媒体变更成电信号并且在任何两地间的任何两总体、两个通讯终端配置配备枚举、人以及通讯终端配置配备枚举之间，依据事后商定的法则（或者称协议等）举行传输以及交流的收集，就称为通讯网。
“三网”指电信网、盘算机网以及广播电视网。
2．通讯收集罕用的复用本领首要有哪多少种？答：通讯收集罕用的复用本领首要有：频分复用（FDM）、时候复用（TDM）、统计时候复用（STDM）、频分多址（FDMA）、时候多址（TDMA）、码分多址(CDMA)。

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

[算法：C语言实现(第1-4部份)底子学识、数据结构、排序及搜查（原书第3版）].Robert.Sedgewick.扫描版

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留，但普通感应逾越本课程规模的资料，以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释，同时，在设定的数学水平内，力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题，并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本，也可供具备至关数学豫备（低等微积分及大批矩阵学识）的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量（随机向量）2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望（均值）与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表

第二章，第1节电阻传感器

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。