LDA从简单到复杂的学习资料整理，学术资源，从2003年提出的基础的LDA到LDA各种重要变体，理解以后能够全面对LDA提出自己的改进

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就最近，因毕设的文献需求，我特地的在google学术外下载的英文文献，并且自己翻译完成后，先将它分享给大家，这是一篇使用C++设计的关于服务器并发和并行程序的线程库。

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【内容简介】近几年来，国际学术界和IEEE标准化组织愈来愈对认知无线电（CognitiveRadio，CR）技术感兴趣，称其为未来无线通信领域的“下一个大事件”（NextBig了hing）。
本书通过5章内容来阐述认知无线电及实现认知无线电的代表性技术途径，介绍超宽带认知无线电和IEEE802.22标准。
第1章主要介绍Mitola提出的认知无线电以及当今学术界和工业界主要研究的频谱感知认知无线电；
第2章探讨了认知无线电在PHY和MAC层上感知周围无线环境的方法及算法，主要讲解动态频谱感知、频谱管理和频谱共享方面的技术；
第3章主要介绍了如何产生频谱灵活的认知无线电脉冲波，它们能够动态地对频谱分配策略和干扰要求做出反应，进而无缝地修正它的发射波形以适应特定的无线环境；
第4章介绍了认知网络中节点间的协作机制以及由多个节点构成约网络的整体优化设计技术，介绍了超宽带认知无线电网络（CognitiveUWBNetworks）节点间的合作方案等；
第5章主要介绍了IEEE802．22标准的现状及未来发展趋势。
本书内容丰富，图文并茂，可作为相关专业大学生与研究生的教材，也可供广大从事认知无线电技术研究和应用的工程技术人员参考。

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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

研究生网络学习平台，英文科技论文写作期末考试答案英文科技论文写作是进行国际学术交流必需的技能。
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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。