操作系统实验指导书，一个nesC应用程序有三个部份。
:一连串的C声明和定义,一组接口类型，和一组组件。
nesC应用程序命名环境构造如下：最外层的全局命名环境，包含三个命名域:一个C变量，一个用于C声明和定义的C标签命名域，和一个用于组件和接口类型的组件和接口类型命名域。
通常，C声明和定义可以在全局命名环境内部引入自己的嵌套命名域(用于函数声明和定义的函数内部代码段，等等)。
每个接口类型引入一个命名域，用于保存接口的指令或事件。
这种命名域是嵌套于全局命名环境的，所以指令和事件定义能影响全局命名环境中的C类型和标签定义。
每个组件引入二个新命名域。
规格命名域，嵌套于全局命名环境，包含一变量命名域用于存放组件规格元素。
实现命名域,嵌套于规格命名域,包含一个变量和一个标签命名域。
对于结构，作用范围变量命名域包含组件用以引用其包含组件的名字(7.1节).对于模块,作用范围保存作业，以及模块体中的C声明和定义。
这些声明,及其它可能引入自己的嵌套在作用范围内的命名域(比如函数体，代码段等等).由于这种命名域的嵌套结构，模块中的代码可以访问全局命名环境中的C声明和定义，但是不能访问其他组件中的任何声明或定义.。
构成一个nesC应用程序的C声明和定义，接口类型和组件由一个随选的装载程序决定。
nesC编译器的输入是一个单独的组件K。
nesC编译器首先装载C文件(第9.1节),然后装载组件K(9.2节)。
程序所有代码的装载是装载这两个文件的过程的一部分。
nesC编译器假定所有对函数，指令及事件的调用不以自然的属性(第10.3节)都发生被装载的代码中(例如.,没有对非自然的函数"看不见的"调用)。
在装载文件预处理的时候，nesC定义NESC符号，用于识别nesC语言和编译器版本的数字XYZ。
对于nesC,XYZ至少为110。
装载C文件，nesC组件及接口类型的过程包括定位对应的资源文件。
文件定位的机制不是本参考手册中所要讨论的。
要详细了解通用编译器是如何作业的，请阅读《thenccmanpage.》装载C文件X如果X已经被装载,就不用再做什么。
否则,就要定位并预处理文件X.h。
C宏定义(由#define和#undef)的改变会影响到所有的后面的文件预处理。
来自被预处理的文件X.h的C声明和定义会进入C全局命名环境，因而对所有的后来的C文件加工，接口类型和组件是有影响的。

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《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

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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

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第1章绪论第一部分线性系统的时间域理论第2章线性系统的形态空间描述2.1本章的主要知识点2.2习题与解答第3章线性系统的运动分析3.1本章的主要知识点3.2习题与解答第4章线性系统的能控性和能观测性4.1本章的主要知识点4.2习题与解答第5章系统运动的稳定性5.1本章的主要知识点5.2习题与解答第6章线性反馈系统的时间域综合6.1本章的主要知识点6.2习题与解答第二部分线性系统的复频率域理论第7章数学基础：多项式矩阵理论7.1本章的主要知识点7.2习题与解答第8章传递函数矩阵的矩阵分式描述8.1本章的主要知识点8.2习题与解答第9章传递函数矩阵的结构特性9.1本章的主要知识点9.2习题与解答第10章传递函数矩阵的形态空间实现10.1本章的主要知识点10.2习题与解答第11章线性时不变系统的多项式矩阵描述11.1本章的主要知识点11.2习题与解答第12章线性时不变控制系统的复频率域分析12.1本章的主要知识点12.2习题与解答第13章线性时不变反馈系统的复频率域综合13.1本章的主要知识点13.2习题与解答第三部分新增习题第14章线性系统理论的新增习题14.1线性系统时间域理论部分的新增习题14.2线性系统复频率域理论部分的新增习题参考文献

CUCM(CiscoUnifiedCommunicationsManager）是思科统一通信处理方案中强大的呼叫处理组件。
它是一个可扩展、可分布、高度可用的企业IP语音呼叫处理处理方案。
前身为CiscoUnifiedCallManager。
本指南包括了配置与管理CUCM的指南与描述，通过本指南完成CUCM的相关管理工作。

第一部分简介　　第1章简介2　　1.1概述2　　1.2进程、线程与信息共享3　　1.3IPC对象的持续性4　　1.4名字空间5　　1.5fork、exec和exit对IPC对象的影响7　　1.6出错处理：包裹函数8　　1.7Unix标准9　　1.8书中IPC例子索引表11　　1.9小结13　　习题13　　第2章PosixIPC14　　2.1概述14　　2.2IPC名字14　　2.3创建与打开IPC通道16　　2.4IPC权限18　　2.5小结19　　习题19　　第3章SystemVIPC20　　.3.1概述20　　3.2key_t键和ftok函数20　　3.3ipc_perm结构22　　3.4创建与打开IPC通道22　　3.5IPC权限24　　3.6标识符重用25　　3.7ipcs和ipcrm程序27　　3.8内核限制27　　3.9小结28　　习题29　　第二部分消息传递　　第4章管道和FIFO32　　4.1概述32　　4.2一个简单的客户-服务器例子32　　4.3管道32　　4.4全双工管道37　　4.5popen和pclose函数39　　4.6FIFO40　　4.7管道和FIFO的额外属性44　　4.8单个服务器，多个客户46　　4.9对比迭代服务器与并发服务器50　　4.10字节流与消息51　　4.11管道和FIFO限制55　　4.12小结56　　习题57　　第5章Posix消息队列58　　5.1概述58　　5.2mq_open、mq_close和mq_unlink函数59　　5.3mq_getattr和mq_setattr函数61　　5.4mq_send和mq_receive函数64　　5.5消息队列限制67　　5.6mq_notify函数68　　5.7Posix实时信号78　　5.8使用内存映射I/O实现Posix消息队列85　　5.9小结101　　习题101　　第6章SystemV消息队列103　　6.1概述103　　6.2msgget函数104　　6.3msgsnd函数104　　6.4msgrcv函数105　　6.5msgctl函数106　　6.6简单的程序107　　6.7客户-服务器例子112　　6.8复用消息113　　6.9消息队列上使用select和poll121　　6.10消息队列限制122　　6.11小结124　　习题124　　第三部分同步　　第7章互斥锁和条件变量126　　7.1概述126　　7.2互斥锁：上锁与解锁126　　7.3生产者-消费者问题127　　7.4对比上锁与等待131　　7.5条件变量：等待与信号发送132　　7.6条件变量：定时等待和广播136　　7.7互斥锁和条件变量的属性136　　7.8小结139　　习题139　　第8章读写锁140　　8.1概述140　　8.2获取与释放读写锁140　　8.3读写锁属性141　　8.4使用互斥锁和条件变量实现读写锁142　　8.5线程取消148　　8.6小结153　　习题153　　第9章记录上锁154　　9.1概述154　　9.2对比记录上锁与文件上锁157　　9.3Posixfcntl记录上锁158　　9.4劝告性上锁162　　9.5强制性上锁164　　9.6读出者和写入者的优先级166　　9.7启动一个守护进程的独一副本170　　9.8文件作锁用171　　9.9NFS上锁173　　9.10小结173　　习题174　　第10章Posix信号量175　　10.1概述175　　10.2sem_open、sem_close和sem_　　unlink函数179　　10.3sem_wait和sem_trywait函数180　　10.4sem_post和sem_getvalue函数180　　10.5简单的程序181　　10.6生产者-消费者问题186　　10.7文件上锁190　　10.8sem_init和sem_destroy函数191　　10.9多个生产者，单个消费者193　　10.10多个生产者，多个消费者19

王惠南编著简介:本书阐述了GPS导航及其应用的基本原理。
全书共分为十章。
目录:前言第一章结论1.1GPS定位技术的发展1.2GPS定位系统的组成1.3美国对GPS用户的限制性政策第二章全球定位系统(GPS)的时空参考系统2.1GPS坐标系统简介2.2天球坐标系2.3地球坐标系2.4全球定位系统(GPS)的时间参考系统第三章卫星的基本运行规律与GPS卫星位置计算3.1GPS卫星的无摄运动3.2GPS卫星无摄运动轨道描述与真近点角f的计算3.3GPS卫星的瞬时位置和速度3.4GPS卫星的受摄运动3.5GPS卫星的星历3.6由卫星预报星历计算GPS卫星坐标第四章GPS卫星的广播信号4.1GPS卫星播发的信号4.2伪随机码扩频与相关接收4.3C/A码与P码4.4GPS卫星信号的构成4.5GPS卫星的导航电文第五章GPS导航定位的观测量、观测方程以及误差分析5.1GPS导航定位的基本观测量5.2测码伪距观测方程5.3测相伪距观测方程5.4观测方程的线性化5.2关于GPS观测量的误差分析第六章GPS静态定位6.1基本概念6.2静态单点定位6.3观测卫星的几何分布及其对单点定位精度的影响6.4静态相对定位6.5静态相对定位的线性化观测方程6.6整周模糊度的确定方法第七章GPS动态定位原理7.1测码伪距动态绝对定位7.2测相伪距动态绝对定位7.3测码伪距动态相对定位7.4测相伪距动态相对定位第八章GPS的载体速度测量、姿势测量以及时间测量8.1GPS接收机的载体速度测量8.2利用GPS载波相位信号确定载体姿势8.3GPS测时第九章GPS/INS组合导航系统9.1简述9.2卡尔曼滤波技术9.3采用卡尔曼滤波器的组合方法9.4采用位置、速度组合的GPS/INS导航系统9.5采用伪距、伪距率组合的GPS/INS导航系统9.6INS速度辅助GPS接收机环路第十章GPS应用技术10.1GPS在飞机精密进场着陆中的应用10.2GPS在空中交通管制(ATC)中的应用10.3GPS在无人驾驶飞机中的应用10.4GPS在弹道轨迹测量中的应用10.5GPS在航空摄影测绘中的应用10.6GPS在自动车辆定位导航系统中的应用10.7GPS在低轨人造卫星中的应用10.8GPS在航天飞机上的应用10.9GPS在航海导航定位中的应用10.10GPS在建立地区性或全国性大地测量控制网中的应用10.11GPS技术在海洋测量中的应用10.12GPS在地球动力学方面的应用10.13GPS在精密工程测量和工程形变监测中的应用10.14GPS/GIS合成系统

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。