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基于JAVA的考试系统中题库设计及组卷算法

《10000个科学难题》序　　前言　　奥特（Vaught）猜想与拓扑奥特猜想　　超紧基数典型内模型问题　　递归可枚举度中的格嵌入问题和双量词理论可判定性问题　　高层有限波雷尔（Borel）等价关系中的两个问题　　极小塔问题　　r=rω?及s=sω?　　连续统势确定问题　　奇异基数问题　　萨克斯（Sacks）关于波斯特（Post）问题的度不变解问题和马丁（Martin）猜想　　图灵（Turing）等价问题　　图灵（Turing）度的自同构问题　　是否存在一个稳定的一阶完全理论，它有大于一的有穷多个可数模型　　Cherlin-zilber猜想　　带指数函数的实数理论的可判定性问题　　Shelalh唯一性猜想　　微分封闭域上的平凡强极小集　　3-Calabi-Yau代数的分类　　阿廷（Artin）群的Grobner-Shirshov基　　布如意（Broue）交换亏群猜想　　布朗（Brown）问题　　凯莱（Cayley）图和相关的问题　　福克斯（Foulkes）猜想　　戈伦斯坦（Gorenstein）对称猜想　　卡普兰斯基（Kaplansky）第六猜想　　中山（Nakayama）猜想和广义中山（Nakayama）猜想　　拉姆拉斯（Ramras）问题　　Smashing子范畴上的公开问题　　巴斯-奎伦（Bass-Quillen）猜想　　非半单Brauer代数的表示理论　　非交换曲面的分类　　关于码交换等价于前缀码的猜测　　关于半群上一类重要同余的一个系列推广模式　　关于有限码具有有限完备化的判定问题　　关于正则半群的两个嵌入问题　　广义倾斜模中的两个猜想　　考克斯特群的胞腔　　满足正规子群极小条件的可解群的Fitting子群是否是幂零的?　　模代数smash积的半素性　　球极函数的提升Pieri型公式　　稳定等价猜想　　一些代数的Grobner-Shirshov基　　由导出范畴建立量子群和典范基　　有限维数猜想　　ABC猜测　　巴斯（Bass）猜想和索尔（Soule）猜想　　Lichtenbaum猜想　　里德一所罗门（Reed-Solomon）码的译码问题　　沙努尔（Schanuel）猜想　　[1]哥德巴赫（Goldbach）猜想　　关于不同模覆盖系的厄尔多斯（Erdos）问题　　关于倒数和发散序列的厄尔多斯图兰（Erdos-Turan）猜想　　关于奇数阶阿贝尔（Abel）群的Snevily猜想　　关于有限域上代数曲线点数的Drinfeld-Vladt界　　朗兰兹（Langlands）纲领　　类数1实二次域的高斯猜想　　黎曼（Riemann）zeta函数在奇正整数点处值的超越性　　黎曼（Riemann）猜想　　欧拉常数的超越性　　椭圆曲线的BSD猜想　　希尔伯特第九问题：高斯二次互反律如何推广　　希尔伯特第十二问题：构作数域的最大阿贝尔扩域　　岩泽（Iwasawa）理论的主猜想　　……　　编后记

基于MAYTLAB实现的利用FFT实现快速卷积，数字信号处理试验。

用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取文件列表：CNNCNN\cnnapplygrads.mCNN\cnnbp.mCNN\cnnff.mCNN\cnnnumgradcheck.mCNN\cnnsetup.mCNN\cnntest.mCNN\cnntrain.mCNN\expand.mCNN\flipall.mCNN\mnist_uint8.matCNN\sigm.mCNN\test_example_CNN.m

uvz格式，用unicornviewer0.12e阅读王新梅，肖国镇编著，《纠错码—原理与方法》，西安电子科技大学出版社，2001年版纠错码是门新的差错控制技术目前已广泛应用于各种通信系统和计算机系统中．本书着重阅述纠错码的基本原理和各种编、译码方法。
全书共分十三章前九章介绍各种线性分组码（如循环码BCH码RS码不等保护能力码和代数几何码等）的基本原理和必要的数学基础还介绍了各种实用的编译码技术和方法。
后四章介绍卷积码的基本概念以及代数译码和概率译码的方法和Turbo码全书对材料的阐述循序渐进号；
在内容上既有必要的数学基础又着重于物理概念的解释；
在每章之后均附有习题本书可作为高等学校本科生研究生的教材和参考书也可作为从事通信计算机等领域中工程技术人员的参考书．

为什么要对网络进行压缩和加速呢？最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？答案是肯定的，我认为对网络压缩和加速的最根本原因在于对高效率模型的追求，当前很多复杂网络中的很多参数是冗余的，对实际模型结果没什么贡献，我们怎么能容忍这些无意义的参数竟然和有意义的参数享受相同的“待遇”——相同的存储空间和计算时间。

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CNN卷积神经网络，包含数据，代码有标注，可以用来参考学习

基于全卷积网络的滚动轴承故障状态识别

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。