U8+15.0官方学习材料，其中包括很多文档，全模块适用手册

已近试用过Quartus_II_15.0破解没成绩..密码12345学习使用

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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

对AD7732重点部分做了翻译，尤其是15个寄放器，还重点讲解了时序图

ArcGIS地理信息零碎

随着互联网技术的高速发展,越来越多的数据将通过互联网进行传递,目前互联网已成为了最大的信息承载体,显然互联网已经给我们的日常工作和生活带来了诸多方便但是互联网作为一个开放式的交流平台,信息容易遭到非授权用户的攻击,因此信息传递的安全性越来越遭到人们的关注。
如果不能保障信息的安全传递,信息泄露将会极大地困扰着我们,因此,能否保障信息安全势必将成为制约互联网进一步发展的一个重要因素。
数字图像因为直观性的特点,使图像成为人类数据存储的主要方式。
但是数字图像与文本数据不同,其具有的数据量比较大,因此若用传统的文本加密的方法对图像进行加密,比如DES、3DES,实时性将会变得很差,不利于图像的实时传递。
本课题主要研究的是基于混沌理论及空域变换的数字图像加密算法,在对传统的算法研究基础上,应用改进的一维Logistic混沌序列,生成置乱序列及置换序列,并采用了置乱加密与置换加密相结合的方式实现了对数字图像的加密。
本文首先www.youzhiessay.com介绍了密码学的基本概念及组成,阐述了密码编码学与密码分析学的经典算法,并简单介绍了混沌理论的起源、发展及现代混沌理论的定义,着重介绍了本文算法中应用到的混沌序列---NCA混沌序列及Arnold空域变换,并指出了NCA混沌序列所具有的优点及缺点。
然后介绍了针对近年来高分辨率图像越来越多的特点,采用了对不同类型的高分辨率图像采取不同的加密算法,总结出了两种加密算法即图像的全部加密(算法1)及图像的局部加密(算法2)。
在上述两种算法中都采用了先像素值置换加密后图像置乱加密的加密顺序,两个算法采用了相同的像素值置换算法,不同点在于当进行图像置乱时,算法1中采用了基于NCA的图像分块置乱算法,在算法2中采用了基于Arnold空域www.hudonglunwen.com变换的图像分块置乱算法；
在生成像素值置换序列时,采用了截取48位有效数字的方法替代了原有的截取15位有效数字的方法生成置换序列,仿真结果表明,改进后的方法在实时性、自相关性以及分布特性方面都有了明显的改进。
图像的加密算法与解密算法的密钥是样的,又提出了将混沌序列及空域变换的初值用RSA算法进行加密,防止密钥在互联网中传递时遭到非授权用户的窃取。
最后,借助MATLAB平台,论文网kuailelunwen.com，对算法中用到的置换乱序列及换序列进行了仿真验证,并用算法1和算法2对不同的高分辨率图像进行了加密,然后对加密后的图像进行了灰度直方图、自相关性、初值敏感性及自相关性等方面的分析,分析结果表明,本文的加密算法在保证实时性的前提下,有着良好的加密效果

这是虹软笔试题，包括14、15、17年的校招笔试，对于想进虹软算法岗的小伙伴可以参考一下，的确能碰到原题。

本书全面讲述了C语言编程的相关概念和知识。
全书共17章。
第1、2章学习C语言编程所需的预备知识。
第3到15章介绍了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入输出、运算符、表达式、流程控制语句、函数、数组和指针、字符串操作、内存管理、位操作等等，知识内容都针对C99标准；
另外，第10章强化了对指针的讨论，第12章引入了动态内存分配的概念，这些内容愈加适合读者的需求。
第16章和第17章讨论了C预处理器和C库函数、高级数据表示（数据结构）方面的内容。
附录给出了各章后面复习题、编程练习的答案和丰富的C编程参考资料。
本书适合希望系统学习C语言的读者，也适用于精通其他编程语言并希望进一步掌握和巩固C编程技术的程序员。

功能特点⑴各节电池的高精度电压检测功能；
•过充电检测电压3.6V~4.6V精度±25mV（+25℃）精度±40mV（-40℃至+85℃）•过充电滞后电压0.1V精度±50mV•过放电检测电压1.6V~3.0V精度±80mV•过放电滞后电压0/0.2/0.4V精度±100mV⑵3段放电过电流检测功能；
•过电流检测电压10.025V~0.30V(50mV步进)精度±15mV•过电流检测电压20.2/0.3/0.4/0.6V•短路检测电压0.6V/0.8/1.2V⑶充电过电流检测功能；
充电过电流检测电压-0.03/-0.05/-0.1/-0.15/-0.2V⑷可应用于3/4/5节电池组；
⑸延时外置可调；
•通过改变外接电容大小设置过充电、过放电、过电流1、过电流2检测延迟时间⑹内置平衡控制端子；
⑺可通过外部信号控制充电、放电形态；
⑻充、放电控制端子最高输出电压12V；
⑼温度保护功能；
⑽断线保护功能；
⑾低功耗；
•工作时（带温度保护）25μA典型值•工作时（无温度保护）15μA典型值•休眠时6μA典型值

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。