（办公精品）轻松工具箱破解版简介是基于WORD的一个工具软件，专门用于编写教学文档、电子备课、试题编辑、课件制作以及办公应用的通用工具。
该工具弥补了WORD编辑过程中输入各种学科图形符号不便的遗憾，极大的方便了作图，使您不必再为输入一个很常见的学科图形符号而费尽心机，以致花费大量时间。
该工具软件包括语、数、英、理、化、生、地理及信息技术等学科，内含2000多个由作者长期积累收集及精心绘制的图形和符号，并在不断的扩充中。
另外还配有对这些图形进行处理的一套工具（图形调整工具）和一套文字处理工具，使用非常方便。
是各科教师、文字处理人员及办公应用的得力助手。
安装说明：1、首先下载完这19个分卷压缩包，全选，然后在右键菜单中将它们解压到一个文件夹，最后进行安装，具体看一下他以前帖子里面的回贴内容吧!2、补充：应该解压缩到硬盘上再安装。
绝不能双击压缩包的方式安装！（来自隐藏高人）

卷积神经网络的权值优化算法

本人利用MATLAB软件对卷积码进行了编码与译码的仿真，最后输出了误码率的改变结果比较。

自己花钱买的电子书，高清完整版！很实用的教材，读起来一点也不晦涩。
目录译者序前言第1章概论1.1推动因素1.2基本计算机组成1.3分布式系统的定义1.4我们的模型1.5互连网络1.6应用与标准1.7范围1.8参考资料来源参考文献习题第2章分布式程序设计语言2.1分布式程序设计支持的需求2.2并行/分布式程序设计语言概述2.3并行性的表示2.4进程通信与同步2.5远程过程调用2.6健壮性第3章分布式系统设计的形式方法3.1模型的介绍3.1.1状态机模型3.1.2佩特里网3.2因果相关事件3.2.1发生在先关系3.2.2时空视图3.2.3交叉视图3.3全局状态3.3.1时空视图中的全局状态3.3.2全局状态：一个形式定义3.3.3全局状态的“快照”3.3.4一致全局状态的充要条件3.4逻辑时钟3.4.1标量逻辑时钟3.4.2扩展3.4.3有效实现3.4.4物理时钟3.5应用3.5.1一个全序应用：分布式互斥3.5.2一个逻辑向量时钟应用：消息的排序3.6分布式控制算法的分类3.7分布式算法的复杂性第4章互斥和选举算法4.1互斥4.2非基于令牌的解决方案4.2.1Lamport算法的简单扩展4.2.2Ricart和Agrawala的第一个算法4.2.3Maekawa的算法4.3基于令牌的解决方案4.3.1Ricart和Agrawala的第二个算法4.3.2一个简单的基于令牌环的算法4.3.3一个基于令牌环的容错算法4.3.4基于令牌的使用其他逻辑结构的互斥4.4选举4.4.1Chang和Roberts的算法4.4.2非基于比较的算法4.5投标4.6自稳定第5章死锁的预防、避免和检测5.1死锁问题5.1.1死锁发生的条件5.1.2图论模型5.1.3处理死锁的策略5.1.4请求模型5.1.5资源和进程模型5.1.6死锁条件5.2死锁预防5.3一个死锁预防的例子：分布式数据库系统5.4死锁避免5.5一个死锁避免的例子：多机器人的灵活装配单元5.6死锁检测和恢复5.6.1集中式方法5.6.2分布式方法5.6.3等级式方法5.7死锁检测和恢复的例子5.7.1AND模型下的Chandy，Misra和Hass算法5.7.2AND模型下的Mitchell和Merritt算法5.7.3OR模型下的Chandy，Misra和Hass算法第6章分布式路由算法6.1导论6.1.1拓扑6.1.2交换6.1.3通信类型6.1.4路由6.1.5路由函数6.2一般类型的最短路径路由6.2.1Dijkstra集中式算法6.2.2Ford的分布式算法6.2.3ARPAnet的路由策略6.3特殊类型网络中的单播6.3.1双向环6.3.2网格和圆环6.3.3超立方6.4特殊类型网络中的广播6.4.1环6.4.22维网格和圆环6.4.3超立方6.5特殊类型网络中的组播6.5.1一般方法6.5.2基于路径的方法6.5.3基于树的方法第7章自适应、无死锁和容错路由7.1虚信道和虚网络7.2完全自适应和无死锁路由7.2.1虚信道类7.2.2逃逸信道7.3部分自适应和无死锁路由7.4容错单播：一般方法7.52维网格和圆环中的容错单播7.5.1基于局部信息的路由7.5.2基于有限全局信息的路由7.5.3基于其他故障模型的路由7.6超立方中的容错单播7.6.1基于局部信息的模型7.6.2基于有限全局信息的模型：安全等级7.6.3基于扩展安全等级模型的路由：安全向量7.7容错广播7.7.1一般方法7.7.2使用全局信息的广播7.7.3使用安全等级进行广播7.8容错组播7.8.1一般方法7.8.2基于路径的路由7.8.3使用安全等级在超立方中进行组播第8章分布式系统的可靠性8.1基本模型8.2容错系统设计的构件模块8.2.1稳定存储器8.2.2故障-停止处理器8.2.3原子操作8.3节点故障的处理8.3.1向后式恢复8.3.2前卷式恢复8.4向后恢复中的问题8.4.1检查点的存储8.4.2检查点方法8.5处理拜占庭式故障8.5.1同步系统中的一致协议8.5.2对一个发送者的一致8.5.3对多个发送者的一致8.5.4不同模型下的一致8.5.5对验证消息的一致8.6处理通信故障8.7处理软件故障第9章静态负载分配9.1负载分配的分类9.2静态负载分配9.2.1处理器互连9.2.2任务划分9.2.3任务分配9.3不同调度模型概述9.4基于任务优先图的任务调度9.5案例学习：两种最优调度算法9.6基于任务相互关系图的任务调度9.7案例学习：域划分9.8使用其他模型和目标的调度9.8.1网络流量技术：有不同处理器能力的任务相互关系图9.8.2速率单调优先调度和期限驱动调度：带实时限制的定期任务9.8.3通过任务复制实现故障安全调度：树结构的任务优先图9.9未来的研究方向第10章动态负载分配10.1动态负载分配10.1.1动态负载分配的组成要素10.1.2动态负载分配算法10.2负载平衡设计决策10.2.1静态算法对动态算法10.2.2多样化信息策略10.2.3集中控制算法和分散控制算法10.2.4移植启动策略10.2.5资源复制10.2.6进程分类10.2.7操作系统和独立任务启动策略10.2.8开环控制和闭环控制10.2.9使用硬件和使用软件10.3移植策略：发送者启动和接收者启动10.4负载平衡使用的参数10.4.1系统大小10.4.2系统负载10.4.3系统交通强度10.4.4移植阈值10.4.5任务大小10.4.6管理成本10.4.7响应时间10.4.8负载平衡视界10.4.9资源要求10.5其他相关因素10.5.1编码文件和数据文件10.5.2系统稳定性10.5.3系统体系结构10.6负载平衡算法实例10.6.1直接算法10.6.2最近邻居算法：扩散10.6.3最近邻居算法：梯度10.6.4最近邻居算法：维交换10.7案例学习：超立方体多计算机上的负载平衡10.8未来的研究方向第11章分布式数据管理11.1基本概念11.2可串行性理论11.3并发控制11.3.1基于锁的并发控制11.3.2基于时戳的并发控制11.3.3乐观的并发控制11.4复制和一致性管理11.4.1主站点方法11.4.2活动复制11.4.3选举协议11.4.4网络划分的乐观方法：版本号向量11.4.5网络分割的悲观方法：动态选举11.5分布式可靠性协议第12章分布式系统的应用12.1分布式操作系统12.1.1服务器结构12.1.2八种服务类型12.1.3基于微内核的系统12.2分布式文件系统12.2.1文件存取模型12.2.2文件共享语义12.2.3文件系统合并12.2.4保护12.2.5命名和名字服务12.2.6加密12.2.7缓存12.3分布式共享内存12.3.1内存相关性问题12.3.2Stumm和Zhou的分类12.3.3Li和Hudak的分类12.4分布式数据库系统12.5异型处理12.6分布式系统的未来研究方向附录DCDL中的通用符号列表

图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。
使用TensorFlowFramework和Keras库实现了CNN。
在GoogleColab上以60,000张图像训练模型

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

使用pytorch演示卷积，反卷积，池化等运算。
。
。
。
。
。

Java开发实例大全(提高卷)Java开发实例大全(提高卷)Java开发实例大全(提高卷)

非常好的一本vc书籍配套光盘资料。
由于资源过大解压后4g左右，所以发布的是资源链接地址注：此书前身VisualC++开发实战1200例，也就是说此书是VisualC++开发实战1200例的后600例，我空间资源中发布的有pdf，转给需要的人。
(ps:如果地址失效的话请私我，看到第一时间把资源回复给你，会经常在线)第1篇系统篇第1章Windows操作21.1　磁盘信息3实例001　获取驱动器的卷标3实例002　检测软驱是否有软盘4实例003　判断是否插入存储器5实例004　判断光驱是否有光盘6实例005　判断驱动器类型7实例006　获取磁盘序列号8实例007　获取磁盘空间信息101.2磁盘操作12实例008　格式化磁盘12实例009　关闭磁盘共享14实例010　设置磁盘卷标15实例011　整理磁盘碎片16实例012　从FAT32转换为NTFS17实例013　隐藏磁盘分区18实例014　显示被隐藏的磁盘分区19实例015　如何更改分区号20实例016　如何监视硬盘211.3系统控制与调用23实例017　调用创建快捷方式向导23实例018　访问启动控制面板中各项24实例019　控制光驱的弹开与关闭26实例020　实现关闭、重启和注销计算机27实例021　关闭和打开显示器29实例022　打开和关闭屏幕保护30实例023　关闭输入法31实例024　程序发出提示音31实例025　列举系统中的可执行文件321.4　应用程序操作34实例026　如何确定应用程序没有响应34实例027　检索任务管理器中的任务列表36实例028　判断某个程序是否运行37实例029　设计具有插件功能的应用程序39实例030　修改其他进程中窗口的标题41实例031　换肤程序42实例032　提取Word文档目录46实例033　修改应用程序图标49实例034　列举应用程序使用的DLL文件52实例035　调用具有命令行参数的应用程序54实例036　在程序中调用一个子进程直到其结束56实例037　提取并保存应用程序图标581.5系统工具60实例038　为程序添加快捷方式60实例039　用列表显示系统正在运行的程序62实例040　带毫秒的时间64实例041　注册和卸载组件65实例042　清空回收站66实例043　如何在程序中显示文件属性对话框671.6桌面相关68实例044　隐藏和显示桌面文件68实例045　隐藏和显示“开始”按钮69实例046　隐藏和显示Windows任务栏70实例047　判断屏幕保护程序是否在运行72实例048　判断系统是否使用大字体73实例049　获取任务栏属性74实例050　获取任务栏窗口句柄75实例051　隐藏任务栏时钟76实例052　改变桌面背景颜色77实例053　获取桌面列表视图句柄781.7系统信息79实例054　获取CPUID值79实例055　获取CPU时钟频率80实例056　获得Windows和System的路径81实例057　获取特殊文件夹路径82实例058　检测系统启动模式84实例059　判断操作系统类型85实例060　获取当前系统运行时间86实例061　如何获取Windows2000系统启动时间87实例062　获取处理器信息88实例063　通过内存映射实现传送数据90实例064　检测是否安装声卡92实例065　获取当前用户名93实例066　获取系统环境变量94实例067　修改计算机名称95实例068　获取当前屏幕颜色质量96实例069　获得当前屏幕的分辨率971.8消息98实例070　自定义消息98实例071　注册消息99实例072　发送WM_COPYDATA消息100实例073　使用SendMessage添加组合框内容101实例074　使用SendMessage添加列表框内容1021.9剪贴板103实例075　列举剪贴板中数据类型103实例076　监视剪贴板复制过的内容106实例077　向剪贴板中传递文字数据107实例078　显示剪贴板中的图片数据109实例079　程序间使用剪贴板传递数据110实例080　子线程

最近在做一个出卷系统，需要通过试卷模板从数据库中抽取题目，然后按照模板的样式生成完整的试卷，包括试卷格式的排版和图片的写入。
这是用docx4j生成word文档。
里面包括完整代码和所需jar包。

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。