C#语言定义文档中文版(微软官网)目录1.简介 11.1Helloworld 11.2程序结构 21.3类型和变量 31.4表达式 61.5语句 81.6类和对象 121.6.1成员 121.6.2可访问性 131.6.3类型形参 131.6.4基类 141.6.5字段 141.6.6方法 151.6.6.1参数 151.6.6.2方法体和局部变量 161.6.6.3静态方法和实例方法 171.6.6.4虚方法、重写方法和抽象方法 181.6.6.5方法重载 201.6.7其他函数成员 211.6.7.1构造函数 221.6.7.2属性 231.6.7.3索引器 231.6.7.4事件 231.6.7.5运算符 241.6.7.6析构函数 251.7结构 251.8数组 261.9接口 271.10枚举 281.11委托 301.12属性 312.词法结构 332.1程序 332.2文法 332.2.1文法表示法 332.2.2词法文法 342.2.3句法文法 342.3词法分析 342.3.1行结束符 352.3.2注释 352.3.3空白 372.4标记 372.4.1Unicode字符转义序列 372.4.2标识符 382.4.3关键字 402.4.4文本 402.4.4.1布尔值 402.4.4.2整数 412.4.4.3实数 422.4.4.4字符 422.4.4.5字符串 432.4.4.6null文本 452.4.5运算符和标点符号 452.5预处理指令 452.5.1条件编译符号 472.5.2预处理表达式 472.5.3声明指令 482.5.4条件编译指令 492.5.5诊断指令 512.5.6区域指令 512.5.7行指令 522.5.8Pragma指令 522.5.8.1Pragmawarning 533.基本概念 553.1应用程序启动 553.2应用程序终止 563.3声明 563.4成员 583.4.1命名空间成员 583.4.2结构成员 583.4.3枚举成员 593.4.4类成员 593.4.5接口成员 593.4.6数组成员 593.4.7委托成员 593.5成员访问 603.5.1已声明可访问性 603.5.2可访问域 613.5.3实例成员的受保护访问 633.5.4可访问性约束 643.6签名和重载 653.7范围 663.7.1名称隐藏 683.7.1.1通过嵌套隐藏 683.7.1.2通过承继隐藏 693.8命名空间和类型名称 703.8.1完全限定名 723.9自动内存管理 733.10执行顺序 754.类型 774.1值类型 774.1.1System.ValueType类型 784.1.2默认构造函数 784.1.3结构类型 794.1.4简单类型 794.1.5整型 804.1.6浮点型 814.1.7decimal类型 824.1.8bool类型 824.1.9枚举类型 834.1.10可以为null的类型 834.2引用类型 834.2.1类类型 844.2.2对象类型 854.2.3string类型 854.2.4接口类型 854.2.5数组类型 854.2.6委托类型 854.3装箱和拆箱 854.3.1装箱转换 854.3.2拆箱转换 874.4构造类型 874.4.1类型实参 884.4.2开放和封闭类型 884.4.3绑定和未绑定类型 894.4.4满足约束 894.5类型形参 904.6表达式目录树类型 915.变量 935.1变量类别 935.1.1静态变量 935.1.2实例变量 935.1.2.1类中的实例变量 935.1.2.2结构中的实例变量 945.1.3数组元素 945.1.4值参数 945.1.5引用形参 945.1.6输出形参 945.1.7局部变量 955.2默认值 955.3明确赋值 965.3.1初始已赋值变量 965.3.2初始未赋值变量 975.3.3确定明确赋值的细则 975.3.3.1一般语句规则 975.3.3.2块语句、checked和unchecked语句

用MFC实现记事本的部分功能，包括输出，换行，统计字符、数字等个数，撤销、粘贴、查找等

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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

《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

经过数码管显示表决结果，单2票及2票以上经过时显示PASS，否则显示STOP

本压缩包包括SHA-3python源代码，和官方文档。
hash结果为标准hash值，正文详细，适合初学者。
本代码实现的是SHA-3512hash算法。
现列出本代码空字符hash值便于检验('a69f73cca23a9ac5c8b567dc185a756e97c982164fe25859e0d1dcc1475c80a615b2123af1f5f94c11e3e9402c3ac558f500199d95b6d3e301758586281dcd26')可以用python3自带hashlib类检验

utf-8ansi字符互转对象utf-8ansi字符互转对象

这个资源里面包含混淆工具和文档说明，该混淆器将代码混淆成不可阅读的字符，基本上是翻译不出来了，保证的代码的绝对安全。

stm32图像处理（数字字符识别）源码基于STM32的字符识别算法程序，内涵Prewitt卷积计算提取轮廓，二值化，字符放大，字符细化，字符匹配等图像识别算法。
注释详细，移植简单，只需拥有STM32开发板和OV7670摄像头即可实现。
本程序是车牌识别的入门学习实验代码，有了这个就能理解车牌识别的基本实现原理！不过略有差异！

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。