一、二维卷积层（用于处理图像数据）1.二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。
2.二维卷积层二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。
卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。
3.互相关运算与卷积运算卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。
我们将核数组上

C++实现LL1文法：1）在def.ll1中填写文法规则；
2）在test.free中填写识别字符串（会转换为token序列）；
3）会打印出FIRST、FOLLOW和预测表；
4）会检测出错位置；
5）文法不能出现左递归和二义性；

C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序：C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数：correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m（计算时间序列的海维赛函数值）参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数：largest_lyapunov_exponent.m（用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数）参考文献：基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数：G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)

八爪鱼采集器插件，是一个图片批量下载工具，可以根据excel里的链接批量下载图片，并且用指定名称保存在指定位置

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

functionpara=wbl3corrfit(x)%f(x)=b*a^(-b)*(x-c)^(b-1)*exp(-((x-c)/a)^b)%a------尺度参数%b------形状参数%c------位置参数%para=[a,b,c]

详细代码和详细结果，1、编写一个Java应用程序，用户从键盘输入十名学生的信息，至少包括姓名、年龄、出生年月日、java课程实验成绩，成绩使用浮点数，年龄使用整型，程序将输出年龄、java课程实验成绩的平均值。
提示：Scanner对象调用nextDouble()或nextFloat()可以获取用户从键盘输入的浮点数。
2、使用Arrays类实现数组排序：使用java.util包中的Arrays类的类方法publicstaticvoidsort(doublea[])可以把参数a指定的double类型数组按升序排序；
publicstaticvoidsort(doublea[],intstart,intend)可以把参数a指定的double类型数组中从位置start到end位置的值按升序排序。
给定数组inta[]={12,34,9,-23,45,6,90,123,19,45,34};从键盘读入一个整数，使用折半查找判断该整数是否在这个数组中，并将结果输出

OpenGL开发环境的资料，OPENGL开发必备。
1.把解压得到的glut.h放到"C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftSDKs\Windows\v7.0A\Include\gl"（与具体安装位置有关，应该是安装目录\microsoftsdks\windows\v7.0A\include\gl）2.把解压得到的glut.lib和glut32.lib放到"“Programfiles(x86)\MicrosoftVisualstudio10.0\VC\lib"中（与具体安装位置有关，同上）3.把解压得到的glut.dll放到"C:\Windows\System32"4.把glut32.dll放到“Programfiles(x86)\MicrosoftVisualstudio10.0\VC\bin”下(注意这个，网上有人说放到system32里，但是我试过，会报错)（与具体安装位置有关，同上）5.打开vs2010,随便打开或新建一个项目。
选择project-＞projectproperty-＞ConfigurationProperties-＞Linker-＞Input-＞AdditionalDependencies在其中添加opengl32.libglu32.libglut32.libglut.h--_-C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftSDKs\Windows\v7.0A\Include\glglut.dll,glut32.dll--_-C:\Windows\SysWOW64(windows764位操作系统)--_-C:\Windows\System32(windows732位操作系统)glut.lib,glut32.lib--_-C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio10.0\VC\lib

对于当前微信消息收发使用C#实现较好的一个DEMOEntities/Request*.cs用于接收微信平台自动发送到服务器的实体（发送过来的是XML），包括文本、位置、图片三类Entities/Response*.cs用于反馈给发送人的信息实体（最终会转成XML），包括文本、新闻（图文）两类Helpers/EntityHelper.cs用于实体和XML之间的转换（由于其中有许多需要特殊处理的字段和类型，这里不能简单用XML序列化）Helpers/MsgTypeHelper.cs用于获取消息类型CheckSignature.cs验证请求合法性类Enums.cs各种枚举RequestMessageFactory.cs用于自动生成不同Request类型的实体，并作必要的数据填充Senparc.Weixin.MP几个关键类及重要方法（按一般使用过程排序）生成验证字符串：Senparc.Weixin.MP.CheckSignature.GetSignature(stringtimestamp,stringnonce,stringtoken=null)，返回根据微信平台提供的数据，SHA1加密后的验证字符串（注意token必须跟公众平台的设置一直）验证请求：Senparc.Weixin.MP.CheckSignature.Check(stringsignature,stringtimestamp,stringnonce,stringtoken=null)，验证请求是否合法获取请求实体：varrequestMessage=Senparc.Weixin.MP.RequestMessageFactory.GetRequestEntity(XDocumentdoc);根据不同请求的类型，自动生成可用于操作的实体（doc只需要用XDocument.Parse(xmlString)就能生成），requestMessage.MsgType就是请求枚举类型。
进行判断及各类操作。
根据需要，创建响应类型的实体，如：varresponseMessage=ResponseMessageBase.CreateFromRequestMessage(requestMessage,ResponseMsgType.Text)asResponseMessageText;即可返回文本类型信息。
由于目前微信只接受XML的返回数据，所以在返回之前还需要做一次转换：XDocumentresponseDoc=Senparc.Weixin.MP.Helpers.EntityHelper.ConvertEntityToXml(responseMessage);varxmlString=responseDoc.ToString();至此整个微信公众账号的自动响应过程结束。
下面可以直接下载源代码及示例（示例是ASP.NETMVC4，.NET4.0，为了提高兼容性，Senparc.Weixin.MP源代码使用.NET3.5）：压缩包中包含三个文件夹：Senparc.Weixin.MP、Senparc.Weixin.MP.BuildOutPut、Senparc.Weixin.MP.Sample，分别对应Senparc.Weixin.MP.dll源代码项目、Senparc.Weixin.MP.dll输出目录、Web示例，Web示例建议放到公网测试，让公众平台自动发送

后缀树是一种数据结构，它支持有效的字符串匹配和查询。
一个具有m个词的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m个叶子，这些叶子被赋予从1到m的标号。
每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用S的一个非空子串来标识。
出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的词开始。
后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串联起来后恰好拼出S的从i位置开始的后缀，即Si,…,m。
树中节点的标识被定义为从根到该节点的所有边的标识的串联。

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。