凯威公路工程造价管理系统2008新定额综合版（含旧定额）可免费升级定额模块新旧定额均可使用估算概算预算投标新旧定额合为一体功能简介深圳市品高科技有限公司开发的新一代公路工程造价软件，软件根据交通部于2008年1月1日开始实施交通部新制定的概预算编制办法、概预算定额。
软件包含概预算、投标、新编制办法、新旧定额库等功能。
均可编制新旧定额预算书，具有方便实用的功能和美观大方的操作界面，采用标准的各类工程项目清单，最终可以输出和交通部规定的格式完全一致的报表。
可批量打印和导出报表，软件数据和MicrosoftOffice系列软件可以进行无缝连接。
功能和特点1、开放的建设项目管理1)每个建设项目可以同时建立多个不同类型的单项工程，统一管理。
2)建设项目中可以独立的建立费率文件和单价文件。
3)费率文件和单价文件可以被多个单项工程文件独立调用。
并可以在建设项目之间安全地导入和导出。
2、强大的清单编制功能1)提供国家标准的各类工程标准清单调用。
用户也可以根据需要随意加入清单中没有的非标准项。
2)提供外挂的清单编制工具。
并且可以根据企业或个人需要自定义清单标准项。
编制结果可以被软件直接调用。
3)清单项造价计算支持多种计算类型，包括定额计算类，数量单价计算类，列表计算类，每个清单项可同时使用多种类型的计算表综合计算。
4)提供方便灵活的定额调整功能。
可以方便对定额的工料机用量、混合料配比，混凝土标号等进行换算调整。
调整结果可以被保存供以后使用。
3、新、旧定额库功能1）软件输入了新、旧定额和编制办法，均可编制新旧定额预算书，用户可以根据需要来选择定额库编制预算书。
4、方便的费率设定1)系统提供了各个省市自治区的地区费率标准数据。
可以根据地区，工作条件，工程项目等属性快速获得对应的费率数据。
自动生成费率文件。
2)可以根据需要手动调整费率数据。
3)费率文件可以被独立编制和保存。
被当前的多个单项工程使用或被以后的建设项目使用。
5、灵活的单价文件编制1)单价文件独立编制。
可以被多个单项工程同时调用。
2)可以直接筛选某个单项工程中用到的所有工料机资源添加到单价表。
3)可以从建设项目用到的资源中手动选择工料机，添加到单价表。
4)可以在单价表中自定义工料机资源。
5)可以方便地通过各种标准表格设定材料的运杂费、损耗、料场单价，合成预算单价。
6)支持机械台班费用的调整。
7)所有工料机资源的价格以及价格的合成调整信息都会被独立地保存到单价文件内。
可以被其他建设项目再次调用。
6、快捷的造价分析和打印系统可以快速地将国家标准的报表数据直接统计到软件表格中，并以所见即所得的方式直接打印或者批量输出到以下多种格式：电子文档PDF文件MicrosoftExcel文件TIF图形文件RTF文档7、简单的操作方式和全面的系统兼容性拥有简单直接的操作方式，美观大方的XP风格的操作界面。
全面支持Windows98/2000系列平台，以及WindowsXP,Windows2003等新一代微软操作系统。

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摘要：此文分析了傅里叶变换在通信系统中的相关应用，通过傅里叶变换推导出信号调制解调的原理，由此引出对频分复用通信系统的组成原理的介绍。
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《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

2005年由匈牙利DepartmentofProcessEngineeringUniversityofVeszprem的BalazsBalasko,JanosAbonyiandBalazsFeil编写的模糊聚类及数据分析工具箱。
代码很全面，包括文档说明。
包括聚类算法KmeansKmedoidsFCMGKGG，聚类评价方法，聚类降维可视化方法。
其中，说明文档我做了书签，便于大家阅读。
PS：本来没打算索要资源分，因为是人家开源发布的东西。
但是，上传资源的时候点选了资源分，就没有0分的选项，最后只能选择这个最低1分了。
如果没有帐号或者资源分不够，可以联系我，我分享给你们。
或者去找原资源网站，或者去可以不收取资源分的地方下载吧！大家共同学习进步！QQ：379786867（亦可微信）

日志分析标准

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。