本文实践自PabloRuiz的文章《HowToMakeaTowerDefenseGame》，文中使用Cocos2D，我在这里使用Cocos2D-x2.0.4进行学习和移植。
在这篇文章，将会学习到如何制作一个塔防游戏。
在这当中，学习如何在设定的时间内出现一波波的敌人，使这些敌人沿着指定的路点前进，如何在地图上指定的位置创建炮塔，如何使炮塔射击敌人，如何可视化调试路点和炮塔的攻击范围。
http://blog.csdn.net/akof1314/article/details/8674186

SATSOFT卫星天线设计软件是由美国SatelliteSoftware,Inc.所研发，SATSOFT可用于卫星天线设计、分析和覆盖规划，可以快速估定天线覆盖范围和增益，设计赋形天线和设计多波束天线，完成其他有关卫星载荷工程的工作。
SATSOFT主要面向系统工程师和天线专业技术人员，其图形操作界面使得软件操控简单易行，即使对天线只了解皮毛的用户也能得心应手地有效使用，而高级开发工具只面向天线专业技术人员。
[1]▪规划、设计通信卫星系统▪评估天线覆盖区域和增益大小▪设计多波束天线和赋形波束天线产品特性▪自动快速的天线设计功能▪等高线绘制▪卫星-地球形式的几何结构▪从任意高度的任意观测点观察地图▪多边形创建和编辑功能▪设计多波束天线和赋形波束天线▪多天线模式▪单元波束、合成波束同时分析▪强大的优化功能▪赋形波束天线分析与设计▪多天线、多反射器配置

利用JavaGUI、JavaGraphics和多线程技术，编写实现飞行射击游戏——雷电。
　　　背景图、敌机、敌机子弹、英雄、英雄子弹、英雄导弹、爆炸图、大爆、封面、继承画图抽象类Abtra_imag.java。
　　　move()函数确定图片的移动。
当按键时keyPressed(KeyEvente)运行，可以改变每个键对应的布尔变量的值，keyReleased(KeyEvente)消除了方向键与z键x键的影响，　　　当敌机与英雄子弹相遇两者就会同时消失，并在原地出现爆炸图片。
敌机与英雄导弹相遇会将导弹大范围内的敌机消灭，并出现大爆炸图。

第一部分Python语言第1章Python简介1.1运行Python1.2变量和算术表达式1.3条件语句1.4文件输入和输出1.5字符串1.6列表1.7元组1.8集合1.9字典1.10迭代与循环1.11函数1.12生成器1.13协程1.14对象与类1.15异常1.16模块1.17获得帮助第2章词汇和语法约定2.1行结构和缩进2.2标识符和保留字2.3数字字面量2.4.字符串字面量2.5容器2.6运算符、分隔符及特殊符号2.7文档字符串2.8装饰器2.9源代码编码第3章类型与对象3.1术语3.2对象的身份与类型3.3引用计数与垃圾收集3.4引用与复制3.5第一类对象3.6表示数据的内置类型3.6.1None类型3.6.2数字类型3.6.3序列类型3.6.4映射类型3.6.5集合类型3.7表示程序结构的内置类型3.7.1可调用类型3.7.2类、类型与实例3.7.3模块3.8解释器内部使用的内置类型3.8.1代码对象3.8.2帧对象3.8.3跟踪对象3.8.4生成器对象3.8.5切片对象3.8.6Ellipsis对象3.9对象行为与特殊方法3.9.1对象的创建与销毁3.9.2对象字符串表示3.9.3对象比较与排序3.9.4类型检查3.9.5属性访问3.9.6属性包装与描述符3.9.7序列与映射方法3.9.8迭代3.9.9数学操作3.9.10可调用接口3.9.11上下文管理协议3.9.12对象检查与dir()第4章运算符与表达式4.1数字操作4.2序列操作4.3字符串格式化4.4高级字符串格式化4.5字典操作4.6集合操作4.7增量赋值4.8属性(.)运算符4.9函数调用()运算符4.10转换函数4.11布尔表达式与真值4.12对象的比较与身份4.13运算优先级4.14条件表达式第5章程序结构与控制流5.1程序结构与执行5.2执行条件语句5.3循环与迭代5.4异常5.4.1内置异常5.4.2定义新异常5.5上下文管理器与with语句5.6断言与__debug__第6章函数与函数编程6.1函数6.2参数传递与返回值6.3作用域规则6.4函数对象与闭包6.5装饰器6.6生成器与yield6.7协程与yield表达式6.8使用生成器与协程6.9列表包含6.10生成器表达式6.11声明式编程6.12lambda运算符6.13递归6.14文档字符串6.15函数属性6.16eval()、exec()和compile()函数第7章类与面向对象编程7.1class语句7.2类实例7.3范围规则7.4继承7.5多态动态绑定和鸭子类型7.6静态方法和类方法7.7特性7.8描述符7.9数据封装和私有属性7.10对象内存管理7.11对象表示和属性绑定7.12__slots__7.13运算符重载7.14类型和类成员测试7.15抽象基类7.16元类7.17类装饰器第8章模块、包与分发8.1模块与import语句8.2从模块导入选定符号8.3以主程序的形式执行8.4模块搜索路径8.5模块加载和编译8.6模块重新加载和卸载8.7包8.8分发Python程序和库8.9安装第三方库第9章输入与输出9.1读取命令行选项9.2环境变量9.3文件和文件对象9.4标准输入、输出和错误9.5print语句9.6print()函数9.7文本输出中的变量插入9.8生成输出9.9Unicode字符串处理9.10UnicodeI／O9.10.1Unicode数据编码9.10.2Unicode字符特性9.11对象持久性与pickle模块第10章执行环境10.1解释器选项与环境10.2交互式会话10.3启动python应用程序10.4站点配置文件10.5用户站点包10.6启用新功能10.7程序终止第11章测试、调试、探查与调优11.1文档字符串和doctest模块11.2单元测试和unittest模块11.3Python调试器和pdb模块11.3.1调试器命令11.3.2从命令行进行调试11.3.3配置调试器11.4程序探查11.5

运筹学全国精品课程课件山东大学数学与系统科学学院是山东大学历史最悠久的学院之一。
其前身是成立于1930年的“国立青岛大学理学院数学系”。
运筹学与控制论专业是1981年国家首批设立的博士学位授权点，现为国家重点学科，以培养运筹学与控制论专业博士生为目标，学术带头人为（“长江学者”）彭实戈、刘桂真教授。
业务范围包括规划论、图论与组合优化、随机控制、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、金融管理与金融工程等。

有详细的arcgis自动分幅的步骤，并且可以根据范围坐标信息生成图幅号

通过高频等离子体增强化学气相沉积（HFPECVD）在低温下沉积氢化非晶硅氮化物膜（SiNx：H）。
主要工作是研究等离子体频率和等离子体功率密度在确定薄膜特性（尤其是应力）中的作用。
通过傅立叶变换红外光谱（FTIR）获得有关膜中化学键的信息。
SiNx：H膜中的应力由衬底曲率测量确定。
结果表明，等离子体频率在控制SiNx：H薄膜的应力中起着重要作用。
对于以40.68MHz的等离子体频率生长的氮化硅层，观察到初始拉伸应力在400MPa-700MPa的范围内。
氮化硅膜的固有应力的测量结果表明，该应力量足够用于应变硅光子学中的膜应用。

资源除了串口通讯方面的示例程序，分库函数和寄存器两个版本，以实现hc05与STM32的通讯。
HC05模块，是ALIENTEK生成的一款高性能主从一体蓝牙串口模块，可以同各种带蓝牙功能的电脑、蓝牙主机、手机、PDA、PSP等智能终端配对，该模块支持非常宽的波特率范围：4800~1382400，并且模块兼容5V或3.3V单片机系统，可以很方便与您的产品进行连接。

自定义日期滚动选择控件，代码使用方便，而且可以通过修改自定义Dialog中代码控制日期可选范围和添加时间选择功能等。

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

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。