2018-2019年信息安全管理与评估大赛设备学习材料，方便学习使用大赛第一阶段要使用到的网络设备

《灰色系统理论及其应用》全面、系统地论述了灰色系统的基本理论、基本方法和应用技术，是作者长期从事灰色系统理论探索、实际应用和教学工作的结晶，同时还吸收了国内外同行近年来取得的理论和应用研究新成果，向读者展示出灰色系统理论这一新学科的概貌以及发展动态。
《灰色系统理论及其应用》共14章，包括灰色系统的基本概念和基本原理，灰色方程与灰色矩阵，序列算子与灰色序列生成，灰色关联分析，灰色聚类评估，灰色系统建模，灰色系统预测，灰色组合模型，灰色决策，灰色规划，灰色投入产出、灰矩阵博弈模型和灰色控制等内容，并附有灰色建模系统软件包。
其中序列算子，缓冲算子公理系统及系列弱化和强化算子、灰数灰度测度公理、广义灰色关联度（灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度），定权灰色聚类评估和基于三角白化权函数的灰评估新方法，lpgp漂移及定位求解，gm(1,1)模型的适用范围，以及灰色经济计量学模型(g-e)，灰色生产函数模型(g-c-d)，灰色投入产出模型(g-i-o)、灰色马尔可夫模型(g-m)和灰色博弈模型（g-g）等系作者初次提出。
作者：刘思峰，男，工学博士，1955年生于河南省平舆县，先后就读于河南大学（基础数学）、山东大学（应用数学）、华中理工大学（数量经济学、系统工程）。
曾赴美国宾州州立SR大学国际系统科学研究所任访问教授。
1994年在河南农业大学破格晋升为管理学教授。
现任南京航空航天大学特聘教授、博士生导师、经济与管理学院院长、管理科学与工程一级学科博士点及博士后科研流动站学术带头人。

基于相机的2D特征跟踪这是功能跟踪模块，用于评估自动车辆碰撞检测系统的各种检测器/描述符组合。
该项目包括四个部分：加载图像，设置数据结构并将所有内容放入环形缓冲区以优化内存负载。
集成了几个关键点检测器，例如HARRIS，FAST，BRISK和SIFT，并就关键点数量和速度进行了比较。
使用蛮力以及FLANN方法提取和匹配描述符。
以不同的组合测试各种算法，并就某些功能指标进行比较。
本地运行的依赖项cmake＞=2.8所有操作系统：make＞=4.1（Linux，Mac），3.81（Windows）Linux：大多数Linux发行版默认都安装了makeMac：Windows：OpenCV＞=4.1必须使用-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ONcmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。
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激光诱导击穿光谱已用于测量大气条件下粉煤无烟煤中的有机氧含量。
提出了特殊的光谱处理方法，包括通过与N（I）线比较光谱相关系数，选择与O（I）线的光谱相关系数，与N（I）线进行内部归一化以及温度校正来选择最佳的O（I）发射线，以满足多光谱分析线分析方法，可得出最精确的定量结果。
提出了确定煤中有机氧含量的标定方法，通过对六个无烟煤样品进行的实验评估，其精确度为1.15-1.37％，平均相对误差为19.39％。
还研究了相对测量误差分布。

采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建成绩，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。

tableau可视化分析-案例集锦-城市教育程度评估

RPLIDAR开发套装包含了方便用户对RPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDAR进行功能评估和早期开发的所需的配套工具。
用户只需要将RPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDAR模组通过USBUSB线缆与PC机连接，即可在配套的评估软件中观测RPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDARRPLIDAR工作时采集得到的环境扫描点云画面工作时采集得到的环境扫描点云画面或者使用SDK。

空间谱估计是阵列信号处理最主要的两个研究方向之一，在过去三十年得到了蓬勃发现，理论日趋成熟。
而MUSIC算法又是空间谱估计中最为经典的算法，为许多工程项目所采用。
本文首先对空间谱估计的基本原理进行了详细的论述，并在此基础上利用MUSIC算法实现了基于圆阵的二维测角。
然后，在算法功能评估方面，本文提出了一套评估方法，并对该方法的无偏性进行了验证。
利用这套评估方法，分别讨论了在单目标和双目标两种情况下，幅相误差、信噪比、阵面孔径、阵元数、信源位置及采样点数等参数对于测角结果的影响，并重点考察了双目标情况下这些参数对分辨力及分辨精度的影响。
此外，本文还对信号之间的相关性对测角结果的影响程度做了一定的研究。
在此基础上，形成了对MUSIC算法的一个比较系统的功能评估。

论企业使用的分层架构风格/论软件系统架构评估/论基于DSSA的架构设计与使用/论基于Restful的web使用设计/论软件的可靠性设计

该语料共包含中文和英文两种语言，次要是商品评论，评论篇幅都比较短，可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。
数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件，共有正向和负向两种极性。
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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。