基本信息作者：于广出版社：电子工业出版社ISBN：9787121126482上架时间：2011-3-7出版日期：2011年4月开本：16开页码：1版次：1-12内容简介《精通网络视频核心开发技术》由浅入深地讲解了visualc++在音频和视频领域的开发技术，并通过具体的实例来讲解其具体的实现流程。
全书内容分为18章，详细讲解了使用各种软件和平台进行音/视频多媒体编程的技术，以案例为对象展示实现过程、分析技术难点。
主要内容包括directsound开发音频、directshow/vfw开发视频、mmx/sse进行多媒体汇编编程、dm642dsp进行音/视频算法优化和主流视频算法mpeg-4/h.264的编码原理及工程实践。
《精通网络视频核心开发技术》系统地介绍了使用visualc++2005进行流媒体编程的基本思路和方法，采用案例为主的叙述方式，将大量的技术理论融入具体的案例剖析中。
书中采用的案例均来源于作者的实际开发工作，具有很好的实用价值，方便广大开发者在开发中进行参考或直接应用。
随书所附光盘包含书中实例源文件。
内容丰富、安排合理、工程实用性强，能够为广大数字媒体或音/视频开发人员、高等院校相关专业的课程设计、毕业设计提供参考，同时也可以作为科研单位、企业进行流媒体开发的技术指导用书。

互联网的安全问题一直存在，并且在可预见的未来中没有消弭的迹象，而在软件开发周期中，加入对产品安全问题的检测工作，将极大的提升对应安全问题解决的成本，对维护一个好的产品形象至关重，在竞争愈烈的网络应用产品中的生命力也将更长。
本文要介绍的跨站请求伪（CSRF）在众多的攻击手段中，更具备隐蔽性，同时有更高的危害性。
笔者将对其的基本特性，攻击手段，危害及防范手段，以及如何使用RationalAppScan对CSRF攻击做检测及分析做一个系统的阐述。
跨站请求伪造（CSRF）的是Web应用程序一种常见的漏洞，其攻击特性是危害性大但非常隐蔽，尤其是在大量Web2.0技术的应用的背景下，CSRF攻击完全可以在

HTML5在交通运输监控大数据可视化的应用中扮演着关键角色，为智慧云平台提供了一种高效、直观的数据展示方式。
此网站模板集成了先进的技术，旨在帮助交通管理部门和企业更好地理解和分析大量的交通数据。
HTML5是现代网页开发的基础，其核心特性包括离线存储（WebStorage）、拖放功能（DragandDrop）、媒体元素（MediaElements）以及canvas和svg等图形绘制工具。
这些特性使得在浏览器端处理和显示大数据变得更加便捷，无需过多依赖服务器资源，提高了用户体验。
在交通运输监控方面，HTML5的canvas元素尤其重要。
它可以动态绘制图形，实现实时数据更新，如车辆轨迹、交通流量图、路况热力图等。
同时，SVG（ScalableVectorGraphics）则用于创建可缩放的矢量图形，适用于地图、图标和其他需要精细控制的图形元素，保证了在不同分辨率设备上的清晰显示。
大数据可视化则是将海量的交通数据转化为易于理解的图表、图形和地图的过程。
这通常涉及使用JavaScript库，如D3.js、Highcharts或ECharts，它们与HTML5紧密结合，能够处理复杂的数据交互和动画效果。
例如，饼图可以展示不同交通方式的占比，折线图可以反映交通流量随时间的变化，而热力图则能揭示交通拥堵的热点区域。
智慧云平台在此过程中起到了数据处理和计算的核心作用。
通过云计算技术，平台可以高效地存储、处理和分析大规模的交通数据，为决策者提供实时、准确的信息。
例如，利用机器学习算法预测交通状况，或者通过数据挖掘找出交通问题的潜在模式。
此“HTML5交通运输监控大数据可视化智慧云平台网站模板”可能包含了预设的HTML、CSS和JavaScript文件，用于快速构建一个功能完备的监控系统。
开发者可以根据实际需求进行定制，比如修改图表配置、集成新的数据源，或者优化交互设计。
模板通常会提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
这个网站模板结合了HTML5的技术优势和大数据可视化的策略，为实现高效、智能的交通运输监控提供了强大的工具。
通过利用这一模板，交通管理部门可以提升数据分析能力，优化交通管理策略，最终提升城市交通的效率和安全性。

本文来自于csdn，主要讲解了对话系统技能、现状、机器学习和深度学习、对话机器人的等等。
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。
它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。
图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。
图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。
机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。
人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习

通过自旋光机械耦合的悬浮纳米金刚石的大量子叠加

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javaEE期末考试复习题内含大量题目试炼

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修正了第一版所有的已知错误，并删除了部分不经典的例题；
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本书大量例题源自MATLAB论坛读者的提问，在这里对这些读者表示诚挚的感谢。
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本书所有程序均运行于matlab2010b环境下。

MicrosoftExcel是进行数据分析的世界标准，其易用性和强大功能使得Excel电子表格成为人人使用的工具，无论分析何种信息。
在写这本书时，我们决定把重点放在概念和实例上，从零开始带你掌握DAX语言。
《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》不涵盖每个功能，也不用“单击A，然后B”的方式解释每个操作。
相反，《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》承载了大量信息，这样一旦学完《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》你在Excel新的建模选项中将有足够的背景知识。
用最后一句话来强调这本书的主要特点：它是用来学习的书，而不只是阅读。
我们向你保证这将是非常值得的。
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这个是数据模型

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。