vectorm(a,vector(b)); 这个语句中，标准vector创建了一个包含a个向量的向量， 其中每个向量中包含有b个整数。
这a*b个元素中都保存 着默认值0。
用这种方式可以轻松地返回一个数组或矩阵。

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

《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。

针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。

针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。

MATLABGUI设计学习手记（第二版）【罗华飞编著2011】电子书，以及原书配套的源程序。
=============================================编辑推荐一本广受好评的界面设计工具书！论坛答疑，包教包会，一书在手，毕业无忧。
随书附赠所有实例的程序源代码作者简介罗华飞，湖北黄冈1983年2月出生，2008年硕士毕业于哈尔滨工程大学通信与信息系统专业，现居重庆。
目前擅长MATLABGUI、WPF等界面设计，以及PIC单片机程序开发、数据库系统开发。
现在从事的是WPF软件设计工作,在四川航天电液控制有限公司从事电控产品配套软件开发工作.代表作有《MATLABGUI设计学习手记》第一版和第二版。
目录第1章GUI设计预备知识11.1知识点归纳11.1.1基本程序元素11.1.2数据类型71.1.3矩阵操作401.1.4程序设计491.2重难点讲解591.2.1矩阵、向量、标量与数组591.2.2数据类型转换611.3专题分析64专题1编程风格64专题2代码优化68专题3M文件编程小技巧72专题4正则表达式781.4精选答疑86问题1单元数组占用的内存空间如何计算86问题2如何生成指定格式的常矩阵、字符串87问题3如何生成随机矩阵90问题4如何查找或删除数据中满足条件的元素91问题5如何给数组元素排序94问题6如何从文本中查找数值96问题7如何验证邮箱名是否合法97问题8如何验证用户名或密码是否合法98问题9如何验证日期字符串是否有效99问题10如何验证身份证号是否符合指定的编码规则100问题11如何将最简多项式的字符串转换为系数向量102问题12如何抓取网页中的图片103第2章文件I／O1042.1知识点归纳1042.1.1高级文件I／O操作1042.1.2低级文件I／O操作1212.2重难点讲解1342.2.1二进制文件与文本文件1342.2.2sprintf与fprintf函数1352.2.3fscanf与textscan函数1362.2.4Excel文件操作1362.2.5图像数据的操作1362.2.6低级文件I／O操作1372.3专题分析137专题5MATLAB读写文本文件1372.4精选答疑147问题13如何提取Excel文件中的数据信息147问题14如何由图像生成字符矩阵150问题15如何循环播放WAV音乐，并可以倍速／慢速播放、暂停／继续播放和停止播放152问题16如何读取文本和数值混合的文件中的数据155问题17如何将十六进制数转换为float值155第3章二维绘图简介1573.1知识点归纳1573.1.1常用的二维绘图函数1573.1.2绘图工具1633.1.3绘图注释1663.2重难点讲解1743.2.1二维绘图的相关函数1743.2.2Tex字符1743.3精选答疑175问题18如何绘制几何曲线，例如矩形、圆、椭圆、双曲线等175问题19如何绘制数据的统计图176问题20如何绘制特殊的字符、表达式176问题21如何绘制网格图177问题22如何显示符号运算结果178第4章句柄图形系统1804.1知识点归纳1804.1.1句柄图形对象1814.1.2句柄图形对象的基本操作1824.1.3句柄图形对象的基本属性1924.1.4根对象1964.1.5图形窗口对象2004.1.6坐标轴对象2114.1.7核心图形对象2174.1.8uicontrol对象2384.1.9hggroup对象2434.1.10按钮组与面板2464.1.11自定义菜单与右键菜单2484.1.12工具栏与工具栏按钮2564.1.13uitable对象2644.2重难点分析2744.2.1句柄式图形对象的常用函数总结2744.2.2Figure对象的几个重要属性2754.2.3Axes对象的几个重要属性2764.2.4Line对象的几个重要属性2774.2.5text对象的几个重要属性2784.2.6uitable对象的几个重要属性278

这是什么？这是Omnifinity的“UnitySteamVRAPI”（测试版），使开发人员可以将HTCVive与Omnideck一起使用。
Omnideck基本上是一种模拟游戏杆，可为游戏/模拟提供3D向量，以表示角色/摄像机控制器应如何移动。
有多种方法可使用基于第三方仿真器和驱动程序的Omnideck控制游戏/模拟。
您可以在这里找到这些方法的概述：。
如果您想使用SteamVR和HTCVive触控板按钮而不是我们的UnityAPI来实现“触控板运动/平稳运动”，请查看此处的介绍：如果您想了解更多有关集成的信息，请与我们联系。
版本通知此APIv1.17.8

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。
当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。
最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。
目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。

 针对电子信息学科，分析了传统线性代数授课中存在数学与专业课、数学与工程脱节的问题，提出了进行线性代数教学改革的思想，以线性代数课程中"向量空间的基"为例，具体阐述了如何在教学中融入专业知识与工程实例的教学方法。
通过近5年的教学实践，验证了此教学方法不仅增强了学生学习数学课程的兴趣，提高了教学质量，而且还促进了相关课程建设。

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。