第一篇　ArcGISServer基础第1章　ArcGISServer概述　21.1　ArcGISServer简介　21.2　ArcGISServer架构　31.3　ArcGISServer的功能　41.4　ArcGISServer的安装与配置　51.4.1　安装准备　51.4.2　安装　61.4.3　安装与配置说明　81.5　小结　9第2章　ArcGIS与ArcGISEngine　102.1　ArcGIS软件体系结构　102.2　组件对象模型　122.3　ArcObjects简介　132.3.1　ArcObject的组织划分　132.3.2　ArcObject的开发　142.4　ArcGISEngine　172.4.1　ArcGISEnigne构成　172.4.2　ArcGISEngine功能　192.4.3　ArcGISEngine开发环境　19.2.4.4　ArcGISEngine与ArcGISServer　242.4.5　ArcGISEngine如何调用ArcGISServer　242.5　小结　26第3章　空间数据管理　273.1　空间数据库模型Geodatabase　273.1.1　Geodatabase概念　273.1.2　Geodatabase模型　283.2　访问空间数据库　303.2.1　打开数据库工作空间　303.2.2　通过NAME对象方式　313.2.3　获得工作空间实际元素　323.3　矢量数据　333.3.1　文件数据导入Geodatabase　343.3.2　从Geodatabase复制特征数据集到个人数据库　363.3.3　编辑Geodatabase中的数据　373.3.4　空间数据拓扑检查　393.4　栅格数据　413.4.1　打开栅格工作空间　413.4.2　获得栅格数据集　423.4.3　获得栅格目录　433.4.4　栅格数据上载　443.4.5　栅格数据拼接　463.5　小结　47第二篇　ArcGISServer的开发基础第4章　ArcGISServer地图服务发布(准备开发的数据)　504.1　制作地图文档　504.1.1　获取空间数据　514.1.2　使用ArcMap编辑地图文档　514.2　用户权限设置　564.3　在ArcCatalog中发布MapService　574.4　在ArcGISServerManager中发布MapServerice　614.5　在ArcGISServerManager中发布OGC地图服务　634.6　小结　65第5章　ArcGISServer开发基础ASP.NET　665.1　ASP.NET简介　665.1.1　Web开发技术　665.1.2　ASP.NET特点　675.1.3　ASP.NET2.0　695.1.4　ASP.NET3.5　705.1.5　VisualStudio2008与ArcGISServer9.3开发环境　705.2　JavaScript和Ajax技术　735.2.1　JavaScript本质　735.2.2　JavaScript基本函数　735.2.3　理解Ajax　745.2.4　在客户端回调中使用Ajax　755.3　ASP.NETAjax　765.3.1　ASP.NETAjax简介　765.3.2　服务器回调　775.3.3　ASP.NETAjax服务器控件　795.3.4　深入客户端库　835.3.5　控件扩展器　855.4　ArcGISServerWebADF中的Ajax　865.4.1　.NETADF中Ajax的调用过程　865.4.2　WebADFAjax调用的示例详解　875.5　小结　92第6章　ArcGISServer控件介绍　936.1　资源管理控件　936.1.1　MapResourceManager控件　936.1.2　GeoprocessingResourceManager控件　976.1.3　GeocodeResourceManager控件　996.2　地图显示及其相关控件　1006.2.1　Map控件　1006.2.2　MapTips控件　1026.2.3　Maginifier控件　1036.2.4　OverviewMap控件　1046.2.5　Toolbar控件　1056.2.6　Toc控件　1076.2.7　ScaleBar控件　1086.2.8　Navigation控件　1086.2.9　ZoomLevel控件　1096.

基于栅格算法，以欧氏距离变换为基础，完成了点、线、面等任意图形的加权voronoi图生成。
相关论文地址http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm

《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。
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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

ListView单元格绑定下拉列表控件，文本框控件可以绑定文本框，下拉列表框，图像，进度条，复选框，单选择，只需是继承Control类的控件都可以绑定控件截图http://blog.csdn.net/Linux7985/archive/2008/12/20/3562745.aspx

一、情景导入同学们，明天要有很多领导和老师到我们班里来听课，一想起来老师的心呀就怦怦直跳。
老师心里有些紧张了。
我想请教请教同学们，怎样做才会让老师不紧张，不害怕呢？（学生自由发言）哦，谢谢同学们了，听你们这么一说，老师真是信心倍增，我们能做到最棒吗？看来，我以后遇到困难得多向你们请教了。
今天就让我们一起来学会如何向人请教。
（课件出示1）请教（板书：请教）二、组织游戏，学会请教1.同学们，你们喜欢玩闯关游戏吗？今天就让我们在快乐的闯关游戏中增长知识，学会本领。
（1）（课件出示2）百科知识（2）游戏中有四个字，每个字中都藏着一道题目。
在闯关的过程中，遇到难题自己不能处理时，你可以采用各种方式向人请教，当你们全部闯关成功时，你们会得到一份意外的惊喜哟。
大家想要吗？好，谁先来闯关？你想闯哪关？（3）（课件出示3）海的女儿拇指姑娘冰雪女王小锡兵灰姑娘小红帽白雪公主睡美人（4）哪些是安徒生童话，哪些是格林童话？（指名说说）你看看，你有不会的吗？（指名发言）该怎么办呢？（向别人请教）你想请教谁？（学生发言，并完成请教。
）（5）谁来评价一下刚才他们俩

运用GISArcMap从tif栅格图层提取数据信息

天创χ2卡方检验计算器是为χ2检验量身打造的一款软件，想必从事计算统计工作的朋友应该知道χ2检验应用非常的广泛，但是步骤非常的繁琐，而这款软件能够大大减少繁琐的步骤。
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最小二乘法拟合圆心，基于Hough变换的圆心检测，基于harris亚像素棋盘格检测，对三种方法角点检测进度举行对比分析。

这是一本引见格理论和密码学的中文教程，主要内容有密码学基础，数学基础，格基本理论，格理论的在密码学的应用等，讲的浅显易懂，是不错的教程。

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。