作者的话:这是年前同学托我做的一个东西,据说是公司业务需要.要求就是模仿一个叫号码魔方3.6的号码处理软件的功能与界面.所以软件里部分奇怪的需求与诡异的界面都是我不愿意看到而又不得不去实现的.-__-|||该源码基本实现了源软件的所有核心功能,而且改了一些bug,也改进了一些输入方面的缺陷.不过独一的缺点就是大数据的显示效率上无法与原版比拟.原版是用c++开发的,经研究这种差距源自于c#与c++对于图形用户界面方面的渲染.当时刚接受委托时,只觉得这种程度的软件c#可以胜任,却没有考虑这方面的问题,这是比较遗憾的事.不过想想从某公司角度上看,这么个粗制滥造的软件的仿品.其意义应该大于实际.应该也不必为此太过较真.另:软件使用VS2008开发的.软件功能:1.从文本中导入手机号码数据2.过滤非手机号码数据,清楚重号,号码排序,号码乱序.3.导入地区手机号段(软件内含各地区运营商手机号段)4.根据文本号码数据滤除已有号码5.按地区分类导出号码6.按运营商导出号码7.分批导出号码8.多个文本文件号码数据对比与合并9.一些广告性质的功能按钮没有实现.浪费时间.

为规范大数据与人工智能技术在领取风险防控领域的应用，提高领取风险防控技术的针对性和有效性，对金融从业机构的领取风险防控能力提出了规范要求。

为规范大数据与人工智能技术在领取风险防控领域的应用，提高领取风险防控技术的针对性和有效性，对金融从业机构的领取风险防控能力提出了规范要求。

网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

系统特点：1、系统是为支持在手机上运行而开发，同时也支持在电脑上运行。
2、能集成处理不限制公里数的公路的所有曲线（包括：直线正反算，圆曲线正反算，缓和曲线正反算，竖曲线，超高加宽放坡，留台等）3、能适应非公路曲线的任意具有几何曲线的建筑测量施工坐标计算。
4、提供曲线教学计划，保证用户5至8小时内能看懂公路所有曲线的计算逻辑，15至20天能融汇贯通公路曲线的计算。
5、系统计算无需卡西欧编程　　　本系统采用混沌数学的矩阵线性辐射控制法进行开发，在公路、铁路、高铁、隧道等长距离大数据的集成控制处理方面已经解决了困扰测量行业多年的难题，同时，因本系统是基于EXCEL开发，在智能手机、电脑及其他移动终端的可支持性非常强。
基于以上两点，其和卡西欧、美国德州测量计算器已经不在同一个重量级。
　　　虽本系统已经过两年多的使用，在稳定及速度方面均无可挑剔，但本系统的发展目标是为解决测量人员在研究卡西欧代码上的无辜的耗费，因而，本系统在针对方方面面的工程测量计算时，难免会显得捉襟见肘。
基于此，编者大量采纳各资深工程师及用户的意见，对系统进行不断升级，升级时间为每月月初。
升级内容包括，系统计算速度提升、新增工程案列、新增功能，系统漏洞改正等。

大数据hadoopsparkhbaseambari全套视频教程（购置的付费视频）

大数据hadoopsparkhbaseambari全套视频教程（购置的付费视频）

《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

《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。