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目录　　第一章概论　　1.1fourier分析到小波分析　　1.2积分小波变换和时间-频率分析　　1.3反演公式和对偶　　1.4小波的分类　　1.5多分辨分析、样条及小波　　1.6小波分解与重构　　第二章fourier分析　　2.1fourier变换与fourier逆变换　　2.2连续时间卷积和函数　　2.3平方可积函数的fourier变换　　2.4fourier级数　　2.5基本收敛定理和poisson求和公式　　第三章小波变换和时间-频率分析　　3.1gabor变换　　3.2短时fourier变换和测不准原理　　3.3积分小波变换　　3.4二进小波和反演　　3.5框架　　3.6小波级数　　.第四章基数样条分析　　4.1基数样条空间　　4.2b-样条及其基本性质　　4.3两尺度关系和插入图形显示算法　　4.4基数样条的b-网表示与计算　　4.5样条逼近公式的构造　　4.6样条插值公式的构造　　第五章尺度函数与小波　　5.1多分辨分析　　5.2无限两尺度关系的尺度函数　　5.3l2(ir)的直接和分解　　5.4小波和它们的对偶　　5.5线性相位滤波　　5.6紧支撑小波　　第六章基数样条小波　　6.1插值样条小波　　6.2紧支撑样条小波　　6.3基数样条小波的计算　　6.4euler-frobenius多项式　　6.5样条小波分解中的误差分析　　6.6全正性、完全振荡及零交叉　　第七章正交小波和小波包　　7.1正交小波的例子　　7.2正交两尺度符号的识别　　7.3紧支撑正交小波的构造　　7.4正交小波包　　7.5小波级数的正交分解　　注解　　附录a　　参考文献　　索引

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本书可作为工科类研究生矩阵论教材，全书共分6章（约50学时），主要讲解矩阵的基本理论与方法，包括线性空间与线性变换，常见的矩阵分解，广义逆矩阵，矩阵分析，矩阵的直积与非负矩阵的引见等，各章配有相应的习题用作练习。
　　本书也可作为理工科学生及教师的教学参考书。
第2版前言第1章线性代数引论1.1线性空间1.2线性变换及矩阵1.3Jordan标准形1.4欧氏空间和酉空间第2章矩阵的分解2.1QR分解2.2正规矩阵及Schur分解2.3满秩分解2.4奇异值分解2.5单纯矩阵的谱分解第3章矩阵的广义逆3.1广义逆矩阵3.2广义逆矩阵A+3.3A+的几种基本求法3.4广义逆与线性方程组第4章矩阵分析4.1向量与矩阵的范数4.2特征值估计4.3矩阵级数4.4矩阵函数及其计算4.5矩阵函数的应用第5章矩阵的直积5.1直积的定义与性质5.2直积与特征值5.3矩阵的拉直5.4直积与矩阵方程第6章非负矩阵引见6.1非负矩阵的基本性质6.2正矩阵与Perron定理6.3不可约非负矩阵6.4素矩阵与M矩阵6.5随机矩阵6.6两个非负矩阵模型参考文献

网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

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《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。