对于文法EE+T|E–T|TTT*F|T/F|FF(E)|i使用自下而上分析法的一种来进行构造算法目前学过的自下而上分析法有1、算符优先分析法（需要先来判断文法是否为算符优先文法）2、LR（0）分析法3、SLR（1）分析法该程序的功能为，给定输入，程序按照先后顺序将使用的产生式输出。
如，输入25.6*14.5+2（首先经过词法分析，将其转化为i*i+i），将在规约过程中使用到的产生式依次输出出来。

numpy-1.14.5单独依赖适合python3.7版本window64系统

目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

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目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

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《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。