最详细的资源，包括书中所有源代码、课后题答案、完整的项目实例(有数据库)

《纯数学的无穷递降》，名字很吓人，其实是一本数学基础入门书，非常清晰易读，同时不失严谨。
该书作为卡耐基-梅隆大学数学系和计算机系的基础教材，一直在根据教学需要和学生反馈修订改进，这是2018年11月26日的最新修订版。
版权模式：CCBY-NC-SA4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）

这本书是关于分布式状态估计的最为经典的书籍，基于全连通拓扑和非全连通拓扑，线性系统和非线性系统，详细介绍了信息滤波和卡尔曼滤波的过程和推导

做语音识别的很好的一本书哦。

《编译原理习题详解与考研辅导》，是清华大学版的编译原理的参考教辅，本书习题讲解很细致，是燕山大学教授张世辉写的，有完整书签。

SpringMVC4中文高清SpringMVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFlow里面。
Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。
SpringMVC4是当前zuixin的版本，在众多特性上有了进一步的提升。
,在精通SpringMVC4中，我们将会从头开始构建一个有用的Web应用。
本书共计10章，分别介绍了快速搭建SpringWeb应用、精通MVC结构、URL映射、文件上传与错误处理、创建Restful应用、保护应用、单元测试与验收测试、优化请求、将Web应用部署到云等内容，循序渐进地讲解了SpringMVC4的开发技巧。
,精通SpringMVC4zui适合已经熟悉Spring编程基础知识并迫切希望扩展其Web技能的开发人员。
通过阅读本书，读者将深度把握SpringMVC的各项特性及实用技巧。

这本书适合windows下的C程序员，增加自身系统底层功底，涉及到了windows系统下代码开发安全的方方面面，大家可以读读，看看！

CAD应用程序开发详解VisualC与OpenGL综合应用（王清辉、李静蓉）超高清PDF无忽悠，超高清复印，未经为允许，请勿商业用途。
注意这是PDF，需要随书的DEMO源码，请关注我，搜索源码，我也一并上传了！

[王淑江著][人民邮电出版社][2014.02][708页]WindowsServer2012活动目录管理实践Windows域的核心价值是身份验证系统。
域从出现（WindowsNT）到现在（WindowsServer2012ADDS域服务）已经经过了15年的时间，从初期单纯的身份验证功能到现在的企业管理中枢，域已经成为企业WindowsServer网络系统的基础架构平台，为IT人士提供了日益丰富的功能。
本书以WindowsServer2012ADDS域服务为例，详细讲解了ADDS域服务的各个功能以及在管理中遇到的问题，为读者抛砖引玉，方便读者根据各自企业的实际情况更好地运营企业网络。
本书语言流畅、通俗易懂、深入浅出、可操作性强，注重读者实战能力的培养和技术水平的提高。
本书适用于网络管理人员，以及对微软基础架构平台感兴趣的计算机爱好者，并可作为大专院校计算机专业的教材或课后辅导资料。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

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。