现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

应用随机过程，作者：刘嘉焜出版社：科学出版社出版日期：2005-01ISBN：703013006版次：2版包装：平装开本：小16开页数：355页印张：1次在本书第一版中，作者重视理论的实际背景和应用的写作风格，便许多工作在不同领域的读者能够比较容易地掌握这个困难的数学领域，因而受到欢迎。
在本书第二版中，作者继续发扬这一写作风格，并增加了一些内容，如吸收Markov链，随机微分方程在金融工程中的应用和时间序列分析等，其中包括了作者本人的研究成果。
本书主要内容包括随机过程的基本概念、马氏过程、随机分析与随机微分方程、平稳过程等。
本书读者对象为高等院校工程各专业以及数学、物理、化学、生物工程、信息管理、经济和金融等专业的研究生、教师、大学高年级学生，以及科技工作者。

我们通过实验证明了一种快速随机位发生器（RBG），它基于带光注入的光反馈激光二极管的带宽增强型混沌激光器。
对带宽增强的混沌信号进行采样，并将其实时转换为二进制序列，而无需进行离线处理编程。
在经过验证的随机性下，可获得最高速率达到2.87Gb/s的多速率比特序列。

php随机字符串函数

电梯模拟问题，模拟某校九层教学楼的电梯系统。
该楼有一个自动电梯，能在每层停留。
九个楼层由下至上依次称为地下层、第一层、第二层、……第八层，其中第一层是大楼的进出层，即是电梯的“本垒层”，电梯“空闲”时，将来到该层候命。
乘客可随机地进出于任何层。
对每个人来说，他有一个能容忍的最长等待时间，一旦等候电梯时间过长，他将放弃。
模拟时钟从0开始，时间单位为0.1秒。
人和电梯的各种动作均要消耗一定的时间单位（简记为t），比如：有人进出时，电梯每隔40t测试一次，若无人进出，则关门；
关门和开门各需要20t；
每个人进出电梯均需要25t；
如果电梯在某层静止时间超过300t，则驶回1层侯命。

本代码利用了分数阶傅里叶变换的方法，通过双随机实现图像加密的功能，并且对分数阶数的敏感度如峰值信噪比和相关系数等进行代码分析，此方法增加了密钥空间且增加了安全性，代码完全可以直接运行。

可随机抽选固定数量的题目，且不重复。
设置了两种题库加载方式，resources内部加载，和streamingAssets外部加载。
可上一题下一题，题目跳转。
题目回答错误时有提示按钮，点击可看正确答案。
记录每一题的已选选项，回看时若正确则提示正确，回看时若错误则提示正确选项。
计算正确率。

本书涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关的智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时部分章节涉及到了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。

此程序为11个随机2维数据，将他们根据可见性公式连接起来。

实施与ImageNet-预训练ResNet50图像编码器和FC/FC-UpConv解码器变化：支持以视图为中心和以形状为中心的训练（以形状为中心的效果更好）同时支持倒角距离和土方距离，因为损耗（EMD速度较慢，但​​性能要好一些）训练10,000个地面真点可提高1K/2K训练的性能（这类似于最近基于SDF的方法，其中通常会采样＞10,000个查询点）要使用，请先编译cd和emd（请参阅自述文件），然后运行bashtrain.sh要下载数据，请单击下载Chair数据（10K采样点云+24个随机视角的渲染图像）。
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲

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。