3D打印基础理论介绍，适合新手学习使用，也可以作为教师介绍3D打印理论材料。
关于3D打印技术的发展，运用以及作品介绍

卡耐基梅隆大学的RichCaruana写的多任务学习方法，里面包含在图像、医疗等领域多任务学习的案例。
是机器学习领域里比较基础理论的一本书。

阐释了太赫兹技术和科学的基础理论，主要介绍了太赫兹波的产生、探测和控制

本课程教材的特点1）计算机组成原理和系统结构基础理论2）深入研究了微处理器体系结构及关键技术3）用ARM微处理器内核替代80x86系列4）嵌入式操作系统的基本原理及移植技术5）基于ARMIP内核的ASIC/SoC设计技术

《格理论与密码学》主要引见格理论中的基础理论、关键技术及其在密码学中的典型应用。
主要包括三方面内容：格理论与密码学的基础知识，包括数论基础、抽象代数基础、向量空间、对称密码体制、公钥密码体制、哈希函数等；
格理论的基础理论和关键技术，包括格的基本定义、格中的计算性难题、最短向量问题、最近向量问题、二维格中的高斯格基约减算法、LLL格基约减算法及其衍生和变形、LLL与apprCVP问题以及格基约减算法的MATLAB实现；
格理论在密码学中的典型应用，包括基于格的密码系统分析方法以及基于格理论的哈希函数。

好不容易找到的，比网上绝大部分的都清晰很多。
做了书签。
ISBN：9787040195835[十位:7040195836]作/译者：王珊萨师煊出版社：高等教育出版社出版日期：2006年05月页数：417约重：0.575Kg定价：￥33.80本书系统全面地阐述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。
全书分为4篇17章。
基础篇包括绪论、关系数据库、关系数据库标准言语SQL、数据库安全性和数据库完整性,共5章;设计与应用开发篇包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程,共3章;系统篇包括关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制和数据库管理系统,共4章;新技术篇包括数据库技术新发展、分布式数据库系统、对象关系数据库系统、XML数据库和数据仓库与联机分析处理技术,共5章。

经典教材，主要引见颜色科学的基础理论，色貌理论，颜色复现技术及应用，颜色测量技术及仪器。

本书较为系统地介绍了数字信号处理的理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。
全书共14章,内容包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散时间信号的傅里叶变换及DFT、其它常用的信号变换(DCT、DST、DWT及Hilbert变换)、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位、结构与状态变量描述、数字滤波器设计(IIR、FIR及特殊方式的滤波器)、平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、非平稳信号的时-频分布及数字信号处理的硬件实现等内容。
本书阐述了基础理论与概念,同时尽量反映数字信号处理在近20年来的新进展;在叙述方法上,努力做到说理详细、论证清楚及便于自学。
本书绝大部分章节都配有例题、习题及上机练习题,所附的40个子程序不但有利于读者学习书中的内容,而且也有利于将所学的内容用于实际。
本书可作为理工科研究生及大学本科高年级学生的教材及参考书,也可作为工程技术人员的自学参考书。
图

本书主要引见了OptiStruct和HyperStudy的理论方法、基础练习、使用技巧和工程应用。
全书分上、下两篇。
上篇是OptiStruct部分，主要引见OptiStruct的基础理论和各种优化技术，以及部分优化卡片说明；
下篇是HyperStudy部分，主要引见HyperStudy的各种系统研究和优化方法。

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。