徐士良C常用算法程序集第三版高清电子书+源代码，经典之作，算法必备参考资料第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预

用ICSS方法检测时间序列的结构突变点，以此来判断时间序列是否结构突变

小鸟飞行动画序列帧

Asp这个老古懂估计没几个人在用了。
几年没写代码了，最近要弄个小东西，给手机端提供json数据，不想麻烦别人，自己又只会asp，没办法就自己动手了。
网上找了好久都没有一个人能完整的把asp操作json说清楚。
最后还是自己搞定的。
整出来共享给大家。
（ps,还有个原因csdn的分不够用啦，大家看着给点吧。
写这个说明文档都用了我两小时。
^_^）以下是示例代码'说明：json.asp中引用了json.js.asp'其他见文档'手机很多时候不认gb2312，跳入json的坑就忘记gb2312吧,讨厌的是，如果代码报错，iis会输出gb2312，结果就是乱码，有点烦。
'自己想办法解决吧response.Charset="utf-8"dimstrJsonData,ovbJson,jdimarrTemp,varname,isetovbJson=newvbJson'asprecrodset和数组转json字符arrTemp=array("a","{""oa"":""我是oa""}","c")strJsonData=ovbjson.toJson(empty,arrTemp,true)'转换为Json格式的字符串，有兴趣可以自己输出看看是什么setj=json.parse(strJsonData)'序列化为json对象（或者是数组对象）response.Write(j.get(1)&"")'别用vb数组来存json对象，不然得每个元素去重新序列化，这里如果想j.get(1).oa就不行了。
必须对j.get(1)单独序列才行'----recrodset就不演示了，懒得连数据库'---自定义操作方法的演示---strJsonData="{a:1,b:[{c:'我是数组中的点c'}]}"setj=json.parsestr(strJsonData)response.Write(j.b.get(0).c&"")'添加节点的时候注意，如果值是null，会被忽然，这个节点会不存在的。
在添加之前记得先检查值setj=json.add(j,"new","我是新加的节点")response.Write(j.new&"")'下面这句注掉了，是因为这个操作是无效的因为j.b是数组，不能add'setj=json.add(j.b,"new1","我是加不进的节点")setj.b=j.b.put(j.b.length,j.b.get(0))response.Write(j.b.get(1).c&",我是新加的数组元素")'因为数组的get方法不允许被赋值，所以不能像下面这样写'setj.b.get(0)=json.add(j.b.get(0),"new","我会报错")json.addj.b.get(0),"new","我是新加的new我不会报错"json.addj.b.get(0),"new1","我是通过变量取出来的哦"response.Write(j.b.get(0).new&"")varname="new1"response.Write(json.byname(j.b.get(0),varname)&"")fori=0toj.b.length-1 varname="c" response.Write(json.byname(j.b.get(i),varname)&"我是循环出来的c，索引："&i&"")next'最后完整的输出给手机就这样：response.Writejson.stringify(j)

MTK6575主板序列号及IMEL生成工具v1.0绿色版

图的基本操作与实现【问题描述】：自选存储结构，实现对图的操作。
【基本要求】：(1)自选存储结构,输入含n个顶点（用字符表示顶点）和e条边的图G；
(2)求每个顶点的度,输出结果；
(3)指定任意顶点x为初始顶点,对图G作DFS遍历,输出DFS顶点序列(提示:使用一个栈实现DFS)；
(4)指定任意顶点x为初始顶点,对图G作BFS遍历,输出BFS顶点序列(提示:使用一个队列实现BFS)；
(5)输入顶点x,查找图G:若存在含x的顶点,则删除该结点及与之相关联的边,并作DFS遍历(执行操作3)；
否则输出信息“无x”；
(6)判断图G是否是连通图，输出信息“YES”/“NO”；
(7)如果选用的存储结构是邻接矩阵,则用邻接矩阵的信息生成图G的邻接表,即复制图G,然后再执行操作(2)；
反之亦然。
(8)自选图的其它任一种操作实现之。

依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。

子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动系统动态特性的时域技术。
它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型。
本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。
关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

显示具体用例（或者是用例的一部分）的详细流程。
它几乎是自描述的，并且显示了流程中中不同对象之间的调用关系，同时还可以很详细地显示对不同对象的不同调用。
序列图有两个维度：垂直维度以发生的时间顺序显示消息/调用的序列；
水平维度显示消息被发送到的对象实例。

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。