ESP8266参考书籍，可做为开发工具书使用，[Neil_Kolban]_Kolban's_Book_on_the_ESP8266_and_ESP(bookzz.org)英文版

传感器课程设计论文1.绪论2.硬件电路的设计3.软件的设计4.设计总结参考书籍程序附图

包含连续介质力学，大变形及小变形的相关内容，适合科研人员作为参考书籍。

近年来，异构计算得到了业界的普遍关注。
作为高性能计算的一种主流解决方案，CPU+GPU的异构计算模式已经得到了产业界和学术界的广泛关注。
从2011年Altera公司发布支持利用OpenCL来开发FPGA的SDK工具以后，采用CPU+FPGA构成异构计算系统成为另一种具有竞争力的解决方案。
本书主要介绍了FPGA异构计算系统的基本架构和开发方法，并以多个不同的案例为读者展示了如何利用几种常用的优化方法来进一步提升系统性能。
本书既可以作为高性能异构计算领域研发者的参考书籍，也可以作为有兴趣掌握这一新技术的电子工程师、软件工程师或在校学生的入门教程。

小波与傅里叶分析基础作　者：（美）AlbertBoggess,FrancisJ.Narcowich译　者：芮国胜康健等出版社：电子工业出版社出版时间：2004-1-1许多关于小波的文章和参考书籍均要求读者具有复杂的数学背景知识，本书则只要求学生具有较好的微积分以及线性代数知识，通俗易懂。
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序

嵌入式系统事件驱动编程的重要参考书籍《UML状态图的实用C、C++设计：嵌入式系统的事件驱动型编程技术（第二版）》中文版，已经创建书签，以及《PracticalUMLStatechartsinC,C++,SecondEdition》英文版，有书签。
英文好的同学可以直接阅读英文版，英文不好的同学可以阅读中文版同时参考英文版。

此书作为国家体育队赛前热身及赛后拉伸的主要参考书籍，从多个角度讲解了拉伸的技巧和注意事项。
以图片和文字的结合详细介绍各种拉伸的方法。
生命在于运动，而运动则要有活动自如的肢体。
运动的健与美都与身体的形态和姿态有密切的联系。
柔韧性是居三个基本体能素质之首。
发展柔韧性通常是要通过各种拉伸方法来达到的。
而且拉伸的理论和技术也不断的在完善和发展中，不同的拉伸方法都有他们的自身特点和使用范围。
所以，我们应该能能够根据自身需要，灵活运用不同的拉伸练习和方法。

408计算机考研的参考书籍，汤子赢主编，带有书签，可复制，很清晰！

本书为MATLAB神经网络的案例(含可运行程序）。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

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。