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目前市面上已经绝版的书，非常经典的多线程编程书籍，非常实用，故本人整理成PDF上传来贡献给大家，觉得会对大家有帮助。
首先是中文版，其次是PDF精美版，投入一定的时间精力搞到的！对得起这些资源分了，希望尊重本人劳动。
POSIX多线程程序设计(ProgrammingwithPOSIXThreads)作者:(美)布腾霍夫(ButenhofDavidR.)译者:于磊曾刚出版社:中国电力出版社出版日期:2003年4月页数:321装帧:平装开本:开版次:1内容简介：本书深入描述了IEEE的开放系统接口标准-PWSIX线程，通常称为Ptherads标准。
本书首先解释了线程的基本概念，包括异步编程、线程的生命周期和同步机制；
然后讨论了题，并给出了避免错误和提高性等问题的有价值的建议。
本书使用了大量注释过的实例来解释实际的概念，并包括Pthreads的简装索引和对标准化的展望。
本书适合有经验的C语言程序员阅读，也适合多线程编程人员参考。
--------------------------------------------------------------------------------媒体推荐书评通过学习这本实用的参考书，你将理解有关线程的坚实基础，并学会如何将这一强大的编程模型应用到实际工作……--------------------------------------------------------------------------------目录序言第1章概述第2章线程第3章同步第4章使用线程的几种方式第5章线程高级编程第6章POSIX针对线程的调整第7章Pealcode第8章避免调试的提示第9章POSIX多线程快速参考第10章标准化过程展望参考文献因特网上的线程资源

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

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这是我根据现场调试过程写的一些记录，希望对使用ifix进行modbus通信的朋友有所帮助

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
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了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

Excel2010中文帮助文档，不是开发文档。
这是最后一个离线帮助中文版

专用集成电路设计实用教程（第1版）》讲究实用性，希望其中的内容能帮助ASIC设计工程师清楚明了IC设计的基本概念，IC设计的流程，逻辑综合的基本概念和设计方法，解决进行IC设计时和工具使用时所遇到的问题。
　　《专用集成电路设计实用教程（第1版）》共分九章，第一章概述IC设计的趋势和流程；
第二章介绍用RTL代码进行电路的高级设计和数字电路的逻辑综合；
第三章陈述了IC系统的层次化设计和模块划分；
第四章详细地说明如何设置电路的设计目标和约束；
第五章介绍综合库和静态时序分析；
第六章深入地阐述了电路的优化和优化策略；
第七章陈述物理综合和简介逻辑综合的拓扑技术；
第八章介绍可测性设计；
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　　本书的主要对象是IC设计工程师，帮助他们解决IC设计和综合过程中遇到的实际问题。
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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。