android使用AIDL实现跨进程通讯（IPC）文章的示例代码，下载解压导入AndroidStudio中使用。

jpeg压缩的matlab程序，实现bmp图像的dct变换、量化、编码的过程，编译通过。

3/8译码器，译码器是将输入的具有特定含义的二进制代码翻译成输出信号的不同组合，实现电路控制功能的逻辑电路

《实现领域驱动设计》在DDD的思想和实现之间建立起了一座桥梁，架构师和程序员均可阅读，同时也可以作为一本DDD参考书。
此版本是在高清晰英文原版的基础上，做了两个修复：1.原版封面图片太小，调整为跟其它页面一样大小；
2.中间有两页表格横着排版，会把整个PDF的宽度撑大，导致在手机上看时，两边没法完全利用。
用工具将这两页调整方向，使得总体宽度一致。
请放心下载，绝对物超所值。

实现了OPENmp的快速排序，与用了sections，不同的section对不同区域进行排序。

DES的加解密简化三轮差分攻击算法实现。
c语言实现支持分组链接模式和电码本模式

本demo分别采用动画和Matrix两种方法实现图片旋转，详情可参考文章:http://blog.csdn.net/nmyangmo/article/details/73506752

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

物联网（IOT）是当前各国政府都寄予很大希望的未来增长领域，我国政府也高度重视其发展。
2010年，国家“十二五”规划将物联网列为战略性新兴产业的重要组成部分，明确了其对加快转变经济发展方式具有重要推动作用。
2011年底，工信部发布《物联网“十二五”发展规划》，为物联网进一步发展指明了方向。
但是，物联网到底是什么，各方众说纷纭，三大运营商定义也各有侧重，总的来讲业界普遍的理解是：物联网是通过信息传感设备，按约定的协议实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络，其主要特征是通过信息传感设备等方式获取物理世界的各种信息，结合互联网、通信网等网络进行信息传送与交互，采用智能计算技术对信息进行分析处理，从

能很好的实现语音信号的端点检测,wav语音文件，16kHz采样。

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。