此文件包含matlab2019a的官方文档及其中文翻译，由latex排版生成。
2019年6月22日，我从辅导员那儿拿到了大学毕业证书。
回顾四年，在学习上似乎没有做过非常值得回味的事情，展望未来的研究生生活，我不希望日子继续过的迷茫，希望在学术上能有所发展。
Matlab是理工科经常用的工具，虽然市面上有各种各样的学习书籍，然而其官方的使用手册无疑是权威的入门资料，然而我却一直没找到PDF中文版，找到的也是很老版本的文档，所以我希望能够整理一下最新版文档，方便日后的使用。
当初参加美赛的时候接触到了latex，趁此机会，学习并利用latex排版此篇文档，为将来写论文打下基础。
对于未来发布的Matlab新版本文档我也会持续关注，并及时更新，以便学习。
若您发现文档中存在错误或者有其他建议，希望您能通过文档首页邮箱或者csdn留言联系我，再次感谢。

讲述挪动核心网关于程控交换、七号信令、NGN网络、SIP协议、IMS网络等方面的知识，值得一看本书根据核心网演进的脉络，采用浅显易懂的类比方式，描述了程控交换、七号信令、NGN网络、SIP协议、IMS网络、UMTSPS核心网、LTEEPC核心网、SDN网络等系统，并根据多年的技术理解，论述了核心网演进的基本规律，向读者描述了一张完整的核心网发展图。
通过回顾核心网的历史，可以更深入地理解作者对核心网发展的一些思考和结论。
本书不是关于核心网的第一本读物，但将会是核心网领域的第一幅技术地图。

由PoonamSharma和AkanshaSingh所写：深度学习在各种机器学习和计算机视觉应用中取得了显着的成功。
学习允许多个处理层自己学习功能，与传统的机器学习方法相反，而传统的机器学习方法无法以自然方式处理数据。
深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色，而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。
本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。

本书讲述了Javascript和DOM的基础知识，但重点放在DOM编程技术背后的思路和原则：预留退路、循序渐进和以用户为中心等，这些概念对于任何前端Web开发工作都非常重要。
本书将这些概念贯穿在书中的所有示例代码中，使你看到用来创建图片库页面的脚本、用来创建动画效果的脚本和用来丰富页面元素呈现效果的脚本，最后结合所讲述的内容创建了一个实际的网站。
目录第1章JavaScript简史1.1JavaScript的起源1.2浏览器战争1.2.1DHTML1.2.2浏览器之间的冲突1.3制定标准1.3.1浏览器以外的考虑1.3.2浏览器之争的结局1.3.3新的开始1.4小结第2章JavaScript语法2.1准备工作2.2语法2.3语句2.4变量2.4.1数据类型2.4.2数组2.5操作2.6条件语句2.6.1比较操作符2.6.2逻辑操作符2.7循环语句2.7.1while2.7.2do...while2.7.3for2.8函数2.9对象2.9.1内建对象2.9.2宿主对象2.10小结第3章DOM3.1文档:DOM中的"D"3.2对象:DOM中的"O"3.3模型:DOM中的"M"3.3.1节点3.3.2getElementById（）方法3.3.3getElementsByTagName（）方法3.4趁热打铁3.4.1getAttribute（）方法3.4.2setAttribute（）方法3.5小结第4章案例研究：JavaScript美术馆4.1编写标记语言文档4.2编写JavaScript函数4.2.1DOM之前的处理方案4.2.2showPic（）函数的代码清单4.3JavaScript函数的调用4.4对JavaScript函数进行功能扩展4.4.1childNodes属性4.4.2nodeType属性4.4.3在HTML文档里增加一段描述性文本4.4.4用JavaScript代码改变〈p〉元素的文本内容4.4.5nodeValue属性4.4.6firstChild和lastChild属性4.4.7利用nodeValue属性刷新〈p〉元素的文本内容4.5小结第5章JavaScript编程原则和良好习惯5.1不要误解JavaScript5.1.1不要归罪于JavaScript5.1.2Flash的遭遇5.1.3质疑5.2预留退路5.2.1“javascript:”伪协议5.2.2内嵌的事件处理函数5.2.3有何不好5.3向CSS学习5.4分离JavaScript5.5向后兼容性5.6小结第6章案例研究：JavaScript美术馆改进版6.1快速回顾6.2处理“预留退路”问题6.3处理“分离JavaScript”问题6.3.1添加事件处理函数6.3.2进行必要的检查6.3.3创建必要的变量6.3.4创建循环6.3.5完成必要的操作6.3.6完成JavaScript函数6.3.7把多个JavaScript函数绑定到onload事件处理函数上6.4JavaScript函数的优化：不要做太多的假设6.4.1不放过每个细节6.4.2键盘浏览功能6.4.3慎用onkeypress事件处理函数6.4.4把JavaScript与CSS结合起来6.5DOMCore和HTML-DOM6.6小结第7章动态创建HTML内容7.1document.write（）方法7.2innerHTML属性7.3DOM提供的方法7.3.1createElement（）方法7.3.2appendChild（）方法7.3.3createTextNode（）方法7.4重回“JavaScript美术馆”7.4.1inse

本文首先回顾了空间谱估计技术的发展过程及现状；
比较详细的介绍了空间谱估计基础；
分析了DOA估计超分辨算法中的MUSIC算法和ESPRIT算法这两个经典代表，并通过Matlab仿真实验，对MUSIC算法与ESPRIT算法进行了对比功能分析，得出了算法的优缺点。

Content1.回顾deeplearning在图像上的经典应用1.1Autoencoder1.2MLP1.3CNN2.deeplearning处理语音等时序信号2.1对什么时序信号处理什么问题2.2准备知识2.2.1HiddenMarkovModel(HMM)2.2.2GMM-HMMforSpeechRecognition2.2.3RestrictedBoltzmannMachine（RBM）3.DBN和RNN在语音上的应用3.1DBN3.1.1DBN架构3.1.2DBN-DNNforSpeechRecognition3.2RNN3.2.1RNN种类3.2.2RNN-RBMforSequentialsignalPrediction

在电力系统的历史回顾和未来趋势的展望的序言后，第二章协助学生对之前的术语进行了一个简要的回顾。
本章回顾了相位的概念、功率、以及单相和三相电路。
第3章到第5章研究了电力变压器，包括独立系统、传输线参数以及传输线的稳态运行。
第6章研究了潮流计算，包括牛顿-拉夫逊法、风力发电的潮流建模、经济调度以及优化潮流。
这几章提供了对电力系统在三相平衡、稳态和正常运行下的基本理解。
第7章到第10章则介绍了在常规电力系统短路保护下的对称故障、对称参数、不对称故障以及系统保护。
第11章研究了暂态稳定性，包括摇摆方程式、等面积法则、以及考虑风力发电系统的多机稳定性。
第12章介绍了电力系统控制，包括发电机电压控制、涡轮调速机控制、以及载荷频率控制。

一、读懂要求，明确目标1.我们的活动可以说是丰富多彩，让人回味无穷，你还记得都参加过哪些活动？（学生自在交流）2.阅读习作要求。
请以“那次玩得真高兴”为话题写一篇作文，题目自拟。
（课件出示1）那次玩得真高兴（板书：那次玩得真高兴）二、回顾交流，选择材料1.引导学生回顾活动的情景，试着从活动中选材。
校园生活丰富多彩，课堂上有故事，下课后也有故事。
有些故事与老师有关，有些故事中只有学生，有些故事发生在集体活动之中，有些故事发生在一两个人之间。
2.小组交流。
3.代表发言。
4.教师小结，引导学生学会选材：（课件出示2）（1）地点：校园、家里、野外、公园……（2）空间：教室内、操场上、动物园、游戏厅……（3）时间：课堂上、活动课、课间、周末、假期……（4）人物：同学、老师、家长、陌生人……（5）事件：讲故事、猜谜语、书法比赛、歌咏比赛、掰手腕、拔河比赛、踢毽子比赛、运动会、旅游、野炊……（6）感受：开心、悲伤、喜悦、明白了……

对关系抽取技术研讨概况进行总结。
在回顾关系抽取发展历史的基础上，将关系抽取研讨划分为两个阶段:面向特定领域的关系抽取研讨和面向开放互联网文本的关系抽取研讨。
在分析相关文献的基础上，总结出两个研讨阶段的技术路线:面向特定领域的关系抽取技术以基于标注语料的机器学习方法为主;面向开放互联网文本的关系抽取则根据不同任务需要，采取基于启发式规则的方法或者基于背景知识库实例的机器学习方法。

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。