arcgis9.3软件许可到期到2017年就过期了，在论坛上找到大神破解的新许可文件，更新文件有效期到2048年，亲测可用，希望可以帮助更多人。

苹果发布Xcode6.3Beta，更新Swift语言至1.2版本，修改OC语法，进一步提升Swift与OC代码交互性，其代码迁移工具可以帮助开发者实现代码升级。
本文作者王芳杰在第一时间对ReleaseNotes进行了完整翻译。
北京时间2月10日，苹果在面向开发者推送iOS8.3Beta的同时，还发布了版本号为6D520o的Xcode6.3Beta，其中便包含了iOS8.3Beta和OSXv10.10SDK，并进一步提升了Swift与Objective-C代码的交互性，而Swift业已更新至1.2版本。
从看出，Xcode6.3Beta包含了很多颇为值得开发者期待的改变，共计50多处改动，同时修改

本文审视XML、Web服务及SOA间的关系，并解释厂商和标准组织如何从那些持续浮现的Web服务规范中形成奇妙的竞争与协同竞技场。
然后我们从应用架构简短历史的叙述着手来对过去的二十年作一个总结。
3.SOA的根源(SOA与过去架构的比较)我们现在实际地跳回时间轴看一看过去架构与SOA的差别。
这是一项有趣的研究，我们能够看出SOA许多当代特征的起源。
3.1.什么是架构?自打有计算机处理的自动化解决方案方案起，技术架构就已存在。
然而，在较老的环境中，解决方案直接建构于抽象的任务上，并规定其架构很少被执行。
随着多层应用的崛起，应用交付的变异开始剧增。
IT部门开始认识到需要定义标准化的基线应用，作为其他应

UWB定位STM32，这是经过实测的源码，亲测可用，定位原理是使用TOF方法的6次双向双边真实测距方法，可实现多基站多信标的定位，三个基站一个信标就可以实现定位，本代码使用的是1023长符号前导码序列，可以实现200米以内的测距和高精度定位，定位精度在10-30cm以内

一个简单的图书管理系统，特别简单，基本功能不太完善。
不知为什么，下载的c币突然涨了那么多，本来是需要0的。
摘要大于50字，我只能来凑一下了

周期滑移检测是其中涉及载波相位观测的高精度GNSS数据处理的基本步骤之一，例如在精确的点定位（PPP）和精确的轨道确定（POD）中。
自1980年代开发以来，有效地处理了双频GPS。
然而，新兴的北斗导航卫星系统为这些现有算法带来了一些新的挑战，尤其是在小周跳频发的情况下。
在这项研究中，在低海拔北斗GEO载波相位观测中发现了大量的1周期滑动，这些观测是由IGS多GNSS实验的接收者收集的。
如果可能，在PPP和POD处理之前，应识别并修复这种小的周跳。
我们提出了一种基于一系列双频相位无几何组合的增强循环滑移检测方法。
采用鲁棒的多项式拟合算法和一般的自回归条件异方差建模技术来提供自适应检测阈值，从而可以以高可靠性识别出如此小的循环滑动。
仿真和实际数据测试表明，即使在电离层闪烁的情况下，该方法具有较高的灵敏度和较低的误报率。

本书精心收录了21个中国5G行业应用优秀案例，其中不少也是“绽放杯”5G应用征集大赛的获奖作品。
希望这些案例能给致力于5G产业与应用发展的朋友以借鉴和启发，并涌现出更多的创新与实践。
5G融合应用需要全球产业界的持续不断的探索，中国信息通信研究院愿与GSMA及全球各界朋友通力合作，共抓5G产业繁荣发展新机遇，共谱世界数字经济壮丽新篇章。

汇编语言是计算机专业的重要专业基础课程，也是电子、通信及自动控制等相关专业计算机技术课程的内容。
郑晓薇编著的这本《汇编语言（第2版）》以80X86系列微型计算机为基础，以MASM5.0为汇编上机实验环境，重点介绍Intel8086指令系统。
《汇编语言（第2版）》中实验练习贯穿始终，在各章中布置了实验任务模块，并在第10章专门安排了综合性、设计性实验内容，通过多层次的实验训练来加强读者对各章内容的学习理解、融会贯通。
全书结构清晰，内容丰富，例题多样，练习和习题针对性强，可以作为计算机专业汇编语言课程的教材（含实验），或者作为其他专业相关课程的参考书和自学教材。

BPNet算法是一种最有效的多层神经网络学习方法算法实现分类。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

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。