为您提供ASP.NETCore跨平台框架下载，ASP.NETCore是一个开放源代码和跨平台框??架，用于构建基于现代云的互联网连接应用程序，例如Web应用程序，IoT应用程序和移动后端。
ASP.NETCore应用程序在.NETCore（一个的，跨平台的开源应用程序运行时）上运行。
它的架构旨在为部署到云或本地运行的应用程序提供优化的开发框架。
它由具有最小开销的模块化组件组成，因此您在构建解决方案时可以保持灵活性

基于matlab的单载波频域均衡代码，采用的是线性均衡中的MMSE，即最小均方误差算法，绝对有用

全国的shp图，最小到县级边界，还有铁路和水系等信息。

点击右上角关闭按钮，不会退出outlook而是最小化至任务栏。
省去重复登录。
环境：win1064位+outlook2016，亲测可用。

基于最小二乘法编写的MATLAB状态估计程序，附有14节点和30节点算例。

为解决水准网平差，利用间接平差模型，采用最小二乘进行精度评定，可直接利用VS2019以及其他版本运行运行。
程序能较好的计算出平差结果

第1章绪论1.1什么叫数理统计学1.2数理统计的若干基本概念1.3统计量习题一第2章抽样分布及若干预备知识2.1引言2.2正态总体样本均值和样本方差的分布*2.3次序统计量的分布2.4X2分布，t分布和F分布2.5统计量的极限分布*2.6指数族2.7充分统计量*2.8完全统计量习题二第3章点估计3.1引言3.2矩估计3.3极大似然估计*3.4一致最小方差无偏估计3.5Cramer-Rao不等式习题三第4章区间估计4.1区间估计的基本概念4.2枢轴变量法——正态总体参数的置信区间4.3枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间4.4Fisher的信仰推断法4.5容忍区间与容忍限习题四第5章参数假设检验5.1假设检验的若干基本概念5.2正态总体参数的假设检验5.3假设检验与区间估计*5.4一致最优检验与无偏检验5.5似然比检验

MFC自定义界面HUI，高效简单，含详细注释和示例。
HUI包括基本控件、按钮、标签、编辑框、表格、悬停提示等，可组合出更多功能。
资源占用少，效率高，能在低端机上运行，流畅不闪烁，完全满足工控等各种专业软件实现个性化要求。
本资源是“http://download.csdn.net/detail/hhhh63/6961889”的正式发布版。
包括3个项目，Hui、HuiDemo1和HuiDemo2。
一、Hui项目本项目是DLL项目，包括完整的界面库，使用双缓存，局部重画等技术，性能优异。
为保证在不同的MFC版本中使用，本次上传提供了这部分的源码，一般不要对其改动。
二、HuiDemo1简单的应用示例，包括窗口分割，控制面板和主显示区等，展示控件各方向停靠、自动充满、全屏切换、记忆窗口位置和大小、选项设置和保存注册表等功能，用户可直接以此为基础开发新项目。
如需扩展其它功能，可从HuiDemo2查找复制相应代码。
三、HuiDemo2除HuiDemo1的所有功能外，还包括界面库的全部功能和其它实用扩展功能，左中右三栏式分布，左右固定宽度，中间栏大小可变。
1、左边是属性栏，固定宽度，上边是时钟，下边是鼠标信息，当鼠标移到中间的图像区时显示鼠标位置和图像值。
2、中间是图像区，演示如何动态生存索引图像，从下向上移动，自适应大小，长宽比不变，点右边的调色板按钮改变颜色，点保存按钮把当前图像保存到桌面。
3、右边上边是控制栏，在中间的图像区中画各种几何图形，并计算几何图形包围的图像数据的最大值，最小值和平均值。
4、右边下边是表格演示，显示Windows文件夹下的文件列表，自动充满窗口区，随窗口大小改变显示项数，保证界面美观，最下面是搜索和定位功能。
四、运行环境，VC2010或更高版本。
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本文描述了一种以光声效应为基础的新型激光功率监测器,其光谱响应范围可从紫外到红外区.在可见光波段,监测器的响应率为26μV/μW,最小可探测功率达0.2μW,线性响应范围大于四个数量级.

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

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。