《大话通信：通信基础知识读本》是一本关于通信的基础知识读物，内容涉及通信的各个领域，从通信网络的基础架构到包括语音通信、数据通信、移动通信在内的各类通信技术，从通信的服务运营到通信在个人和家庭以及行业和企业中的应用，从基础设施建设到产品开发基础，通俗地诠释了通信的相关知识，并附有行业内的企事业单位和标准化组织等简要介绍。
《大话通信：通信基础知识读本》用独特的行文风格，以风趣、幽默的语言向读者讲述通信的发展历程，以独特的视角说明通信的目的和方式，用漫画式的插图帮助读者理解晦涩、枯燥的技术，向通信爱好者展示了通信高科技的巨大魅力，为初学者打开了一扇深入学习通信技术的大门。
《大话通信：通信基础知识读本》以通信行业的管理人员和市场营销人员为主要读者对象，也可作为初入通信行业或者打算进入通信领域的非通信专业人员了解通信和学习通信知识的入门书。
前言话说“通信”基本概念1第1章通信发展史9古代通信：信息沟通的起步10近现代通信：电磁通信和数字时代的起步11当代通信：移动通信和互联网时代14未来通信：大融合时代15第2章用什么实现通信17电信网中的通信工具17互联网的通信手段21专业领域的通信工具24家电中的通信工具25第3章通信到底是干嘛的27第1个问题：用什么信息格式传递给对方——编码28第2个问题：如何找到对方——寻址30第3个问题：信息传递的额外要求——网络优化31额外的一个问题——人性化33第4章说说“编码”34开场白34从声音到模拟信号35模数/数模转换(A/D和D/A)、PCM和线路编码38复用与解复用42波特率和比特率46几种典型数据技术的数据格式47数据包、帧和信元名称的统一问题56图像和视频编码57

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本书的第１章简要地介绍了MATLAB的基本知识和编程中常用的语句及函数，使者能够阅读本书各章节中的程序。
第２章系统地介绍了有限元的理论基础———微分方程的近似解法。
这部分内容在一的有限元书籍中是很少介绍的，它不仅可以使我们了解有限元的发展过程，也能够使读者加深对有限元方法的理解。
第３章介绍了广义坐标有限元方法。
它是物理坐标下的直接方法，读者可以通过该章的学习了解和掌握有限元方法的一般步骤。
第４章简要介绍了有限元编程方法。
与大多数有限元书籍不同的是，用其他高级语言编写有限元程序时所需的一般编程技巧在MATLAB中不再需要，因此，本书不再赘述。
第５章详细讨论了构造单元和插值函数的原则和方法，并着重讨论了在实际中有着广泛应用的等参数单元的构造方法和表达格式，以及与广义坐标单元的变换方法。
第６章和第７章讨论了杆系结构有限元问题。
由于杆系结构与一般的二维和三维弹性体结构有较大的区别，因此，杆系结构的单元及其插值函数是区别于一般二维和三维单元的特殊单元，同时，桁架的杆单元和框架的梁单元也是完全不同的两类单元。
第８章详细讨论了一般弹性力学问题的有限元方法，包括稳定问题和动力学问题。
第９章讨论了板问题的有限元方法，其中介绍了多种类型和不同位移模式的板单元，包括用于复合材料结构的层状单元。
第１０章介绍了系统建模、线性系统分析及结构振动控制的基础知识，并详细地介绍了如何用MATLAB来实现。

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完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

低密度校验码（LDPC码）是一种前向纠错码，LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出。
经过十几年来的研究和发展，研究人员在各方面都取得了突破性的进展，LDPC码的相关技术也日趋成熟，甚至已经开始有了商业化的应用成果，并进入了无线通信等相关领域的标准。

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非打印版，文字可选取[目录]1.Generalities.2.TheWeakTopologyandItsMetrization.3.TheBasicTypesofEstimates.4.AsymptoticMinimaxTheoryforEstimatingaLocationParameter.5.ScaleEstimates.6.MultiparameterProblems,InParticularJointEstimationofLocationandScale.7.Regression.8.RobustCovarianceandCorrelationMatrices.9.RubustnessofDesign.10.ExactFiniteSampleResults.11.MiscellaneousTopics.References.Index.

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。