本教程设计了A型线圈电感，并利用该电路对厚度为2ụm、金属宽度为4μm的环形电感进行了仿真。
电感位于厚度为8um的氧化层上，在厚度为200ụm的10-Q-cm硅片上。
金属的电导率为5.8×107Siemens/m。

Linux命令行与Shell脚本编程大全LinuxCommandLineAndShellScriptingBible(2th).pdf第一部分　Linux命令行第1章　初识Linuxshell1.1　什么是Linux1.1.1　深入探究Linux内核1.1.2　GNU工具链1.1.3　Linux桌面环境1.2　Linux发行版1.2.1　核心Linux发行版1.2.2　专业Linux发行版1.2.3　LinuxLiveCD1.3　小结第2章　走进shell2.1　终端模拟2.1.1　图形功能2.1.2　键盘2.2　terminfo数据库2.3　Linux控制台2.4　xterm终端2.4.1　命令行参数2.4.2　xterm主菜单2.4.3　VT选项菜单2.4.4　VT字体菜单2.5　Konsole终端2.5.1　命令行参数2.5.2　标签式窗口会话2.5.3　配置文件2.5.4　菜单栏2.6　GNOMETerminal2.6.1　命令行参数2.6.2　标签2.6.3　菜单栏2.7　小结第3章　基本的bashshell命令3.1　启动shell3.2　shell提示符3.3　bash手册3.4　浏览文件系统3.4.1　Linux文件系统3.4.2　遍历目录3.5　文件和目录列表3.5.1　基本列表功能3.5.2　修改输出信息3.5.3　完整的参数列表3.5.4　过滤输出列表3.6　处理文件3.6.1　创建文件3.6.2　复制文件3.6.3　链接文件3.6.4　重命名文件3.6.5　删除文件3.7　处理目录3.7.1　创建目录3.7.2　删除目录3.8　查看文件内容3.8.1　查看文件统计信息3.8.2　查看文件类型3.8.3　查看整个文件3.8.4　查看部分文件3.9　小结第4章　更多的bashshell命令4.1　监测程序4.1.1　探查进程4.1.2　实时监测进程4.1.3　结束进程4.2　监测磁盘空间4.2.1　挂载存储媒体4.2.2　使用df命令4.2.3　使用du命令4.3　处理数据文件4.3.1　排序数据4.3.2　搜索数据4.3.3　压缩数据4.3.4　归档数据4.4　小结第5章　使用Linux环境变量5.1　什么是环境变量5.1.1　全局环境变量5.1.2　局部环境变量5.2　设置环境变量5.2.1　设置局部环境变量5.2.2　设置全局环境变量5.3　删除环境变量5.4　默认shell环境变量5.5　设置PATH环境变量5.6　定位系统环境变量5.6.1　登录shell5.6.2　交互式shell5.6.3　非交互式shell5.7　可变数组5.8　使用命令别名5.9　小结第6章　理解Linux文件权限6.1　Linux的安全性6.1.1　/etc/passwd文件6.1.2　/etc/shadow文件6.1.3　添加新用户6.1.4　删除用户6.1.5　修改用户6.2　使用Linux组6.2.1　/etc/group文件6.2.2　创建新组6.2.3　修改组6.3　理解文件权限6.3.1　使用文件权限符6.3.2　默认文件权限6.4　改变安全性设置6.4.1　改变权限6.4.2　改变所属关系6.5　共享文件6.6　小结第7章　管理文件系统7.1　探索Linux文件系统7.1.1　基本的Linux文件系统7.1.2　日志文件系统7.1.3　扩展的Linux日志文件系统7.2　操作文件系统7.2.1　创建分区7.2.2　创建文件系统7.2.3　如果出错了7.3　逻辑卷管理器7.3.1　逻辑卷管理布局7.3.2　Linux中的LVM7.3.3　使用LinuxLVM7.4　小结第8章　安装软件程序8.1　包管理基础8.2　基于Debian的系统8.2.1　用aptitude管理软件包8.2.2　用aptitude安装软件包8.2.3　用aptitude更新软件8.2.4　用aptitude卸载软件8.2.5　aptitude库8.3　基于RedHat的系统8.3.1　列出已安装包8.3.2　用yum安装软件8.3.3　用yum更新软件8.3.4　用yum卸载软件8.3.5　处理损坏的包依赖关系8.3.6　yum软件库8.4　从源码安装8.5　小结第9章　使用编辑器9.1　Vim编辑器9.1.1　Vim基础9.1.2　编辑数据9.1.3　复制和粘贴9.1.4　查找和替换9.2　Emacs编辑器9.2.1　在控

VMWareformac的tools，最新版本8.5.8。
解压之后把两个文件拆穿包围VMWare装置目录对于应的文件就可。
已经装置过的能够遴选重新装置就可失效。

5.8G微波感应电路，适宜进口欧美国度感应开关，感应灯。

处置qt5.8毗邻mysql的如下下场QSqlDatabase:QMYSQLdrivernotloadedQSqlDatabase:availabledrivers:QSQLITEQMYSQLQMYSQL3QPSQLQPSQL764位ubuntu下Qt5.8毗邻mysql用的mysql驱动文件使用方式下本文件，将其复制放在/opt/Qt/5.8.0/5.8/gcc_64/plugins/sqldrivers/目录下，拆穿包围原有libqsqlmysql.so（我是默许路途）我的编译方式首要参考http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138574.htm

IDM_Universal_Patch_v5.8_By_DFoX.rar

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支持IFIX5.5/5.8/5.9，支持Windows7/Windows10/WindowsServer2008/WindowsServer2012/WindowsServer2016。
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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

《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。