oozie需求的jar

ArcGis9.2万能license,下载后注意修改机器名称.因部署需要，在win2003上安装ArcGIS9.2后打不开ArcMap，ArcCatalog，但是能打开ArcReader，最初反复尝试发现是License的问题，最初又从同事那边重新copy一个新的license,重新读取后设置成功。
其实安装过程时，选用的License没有提示问题，但并不能保证软件安装成功后也正常认证成功，在我的资源里提供一个万能的License，可以下载使用，只针对9.2,其他的没有测试过，其他版本请甚用，下载后注意修改机器名称

IKOSIKOS（开放静态分析器的推理内核）是基于抽象解释理论的C/C++静态分析器。
引见IKOS最初是一个C++库，旨在促进基于的声音静态分析器的开发。
对于一个应用程序或一系列应用程序，静态分析仪的专业化对于实现精度和可扩展性都至关重要。
开发这样的分析器是艰巨的，并且需要在抽象解释方面的大量专业知识。
IKOS提供了最先进的抽象解释数据结构和算法的通用且有效的实现，例如控制流图，定点迭代器，数字抽象域等。
IKOS独立于特定的编程语言。
IKOS还提供了基于的C和C++静态分析器。
它实现了可伸缩的分析，以检测和证明C和C++程序中没有运行时错误。
执照IKOS已根据NASA开源协议1.3版发布，请参阅接触发行说明见故障排除请参阅安装依存关系要构建和运行分析器，您将需要以下依赖项：支持C++14的C++编译器（gcc＞=4.9.2

豆瓣评分9.2！！《数论概论(原书第3版)》讲述了有关数论大量有趣的知识，以及数论的一般方法和应用，循序渐进地启发读者用数学方法思考问题，此外还引见了目前数论研究的某些前沿课题。
《数论概论(原书第3版)》采用轻松的写作风格，引领读者进入美妙的数论世界，不断激发读者的好奇心，并通过一些精心设计的练习来培养读者的探索精神与创新能力。

操作系统实验指导书，一个nesC应用程序有三个部份。
:一连串的C声明和定义,一组接口类型，和一组组件。
nesC应用程序命名环境构造如下：最外层的全局命名环境，包含三个命名域:一个C变量，一个用于C声明和定义的C标签命名域，和一个用于组件和接口类型的组件和接口类型命名域。
通常，C声明和定义可以在全局命名环境内部引入自己的嵌套命名域(用于函数声明和定义的函数内部代码段，等等)。
每个接口类型引入一个命名域，用于保存接口的指令或事件。
这种命名域是嵌套于全局命名环境的，所以指令和事件定义能影响全局命名环境中的C类型和标签定义。
每个组件引入二个新命名域。
规格命名域，嵌套于全局命名环境，包含一变量命名域用于存放组件规格元素。
实现命名域,嵌套于规格命名域,包含一个变量和一个标签命名域。
对于结构，作用范围变量命名域包含组件用以引用其包含组件的名字(7.1节).对于模块,作用范围保存作业，以及模块体中的C声明和定义。
这些声明,及其它可能引入自己的嵌套在作用范围内的命名域(比如函数体，代码段等等).由于这种命名域的嵌套结构，模块中的代码可以访问全局命名环境中的C声明和定义，但是不能访问其他组件中的任何声明或定义.。
构成一个nesC应用程序的C声明和定义，接口类型和组件由一个随选的装载程序决定。
nesC编译器的输入是一个单独的组件K。
nesC编译器首先装载C文件(第9.1节),然后装载组件K(9.2节)。
程序所有代码的装载是装载这两个文件的过程的一部分。
nesC编译器假定所有对函数，指令及事件的调用不以自然的属性(第10.3节)都发生被装载的代码中(例如.,没有对非自然的函数"看不见的"调用)。
在装载文件预处理的时候，nesC定义NESC符号，用于识别nesC语言和编译器版本的数字XYZ。
对于nesC,XYZ至少为110。
装载C文件，nesC组件及接口类型的过程包括定位对应的资源文件。
文件定位的机制不是本参考手册中所要讨论的。
要详细了解通用编译器是如何作业的，请阅读《thenccmanpage.》装载C文件X如果X已经被装载,就不用再做什么。
否则,就要定位并预处理文件X.h。
C宏定义(由#define和#undef)的改变会影响到所有的后面的文件预处理。
来自被预处理的文件X.h的C声明和定义会进入C全局命名环境，因而对所有的后来的C文件加工，接口类型和组件是有影响的。

操作系统实验指导书，一个nesC应用程序有三个部份。
:一连串的C声明和定义,一组接口类型，和一组组件。
nesC应用程序命名环境构造如下：最外层的全局命名环境，包含三个命名域:一个C变量，一个用于C声明和定义的C标签命名域，和一个用于组件和接口类型的组件和接口类型命名域。
通常，C声明和定义可以在全局命名环境内部引入自己的嵌套命名域(用于函数声明和定义的函数内部代码段，等等)。
每个接口类型引入一个命名域，用于保存接口的指令或事件。
这种命名域是嵌套于全局命名环境的，所以指令和事件定义能影响全局命名环境中的C类型和标签定义。
每个组件引入二个新命名域。
规格命名域，嵌套于全局命名环境，包含一变量命名域用于存放组件规格元素。
实现命名域,嵌套于规格命名域,包含一个变量和一个标签命名域。
对于结构，作用范围变量命名域包含组件用以引用其包含组件的名字(7.1节).对于模块,作用范围保存作业，以及模块体中的C声明和定义。
这些声明,及其它可能引入自己的嵌套在作用范围内的命名域(比如函数体，代码段等等).由于这种命名域的嵌套结构，模块中的代码可以访问全局命名环境中的C声明和定义，但是不能访问其他组件中的任何声明或定义.。
构成一个nesC应用程序的C声明和定义，接口类型和组件由一个随选的装载程序决定。
nesC编译器的输入是一个单独的组件K。
nesC编译器首先装载C文件(第9.1节),然后装载组件K(9.2节)。
程序所有代码的装载是装载这两个文件的过程的一部分。
nesC编译器假定所有对函数，指令及事件的调用不以自然的属性(第10.3节)都发生被装载的代码中(例如.,没有对非自然的函数"看不见的"调用)。
在装载文件预处理的时候，nesC定义NESC符号，用于识别nesC语言和编译器版本的数字XYZ。
对于nesC,XYZ至少为110。
装载C文件，nesC组件及接口类型的过程包括定位对应的资源文件。
文件定位的机制不是本参考手册中所要讨论的。
要详细了解通用编译器是如何作业的，请阅读《thenccmanpage.》装载C文件X如果X已经被装载,就不用再做什么。
否则,就要定位并预处理文件X.h。
C宏定义(由#define和#undef)的改变会影响到所有的后面的文件预处理。
来自被预处理的文件X.h的C声明和定义会进入C全局命名环境，因而对所有的后来的C文件加工，接口类型和组件是有影响的。

《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

pandoc-2.9.2-windows-x86_64.zip。
Pandoc下载，官网下载实在是太慢了。
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这是我下好的，需求的可以下载使用。
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第1章绪论第一部分线性系统的时间域理论第2章线性系统的形态空间描述2.1本章的主要知识点2.2习题与解答第3章线性系统的运动分析3.1本章的主要知识点3.2习题与解答第4章线性系统的能控性和能观测性4.1本章的主要知识点4.2习题与解答第5章系统运动的稳定性5.1本章的主要知识点5.2习题与解答第6章线性反馈系统的时间域综合6.1本章的主要知识点6.2习题与解答第二部分线性系统的复频率域理论第7章数学基础：多项式矩阵理论7.1本章的主要知识点7.2习题与解答第8章传递函数矩阵的矩阵分式描述8.1本章的主要知识点8.2习题与解答第9章传递函数矩阵的结构特性9.1本章的主要知识点9.2习题与解答第10章传递函数矩阵的形态空间实现10.1本章的主要知识点10.2习题与解答第11章线性时不变系统的多项式矩阵描述11.1本章的主要知识点11.2习题与解答第12章线性时不变控制系统的复频率域分析12.1本章的主要知识点12.2习题与解答第13章线性时不变反馈系统的复频率域综合13.1本章的主要知识点13.2习题与解答第三部分新增习题第14章线性系统理论的新增习题14.1线性系统时间域理论部分的新增习题14.2线性系统复频率域理论部分的新增习题参考文献

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。