wireshark数据包分析实战详解（解压密码：CSDN），扫描版的；
有目录；
一共3篇21章。

17第14章透视图（Perspectives）.pdf18第15章对话框和向导（DialogsWizards）.pdf19第16章首选项（Preferences）.pdf20第17章帮助内容（Helpcontents）.pdf21第18章备忘单（CheatSheet）.pdf22Eclipse插件开发学习笔记第三篇高级进阶第四篇综合实例目录.pdf23第19章插件开发高级内容.pdf24第20章富客户端平台(RCP)技术.pdf24第21章Draw2d.pdf25第22章GEF介绍与实现.pdf26第23章插件开发实例.pdf27第24章GEF实例.pdf28《Eclipse插件开发学习笔记》读者交流区.pdf

书名:独立成分分析　　作　者：AapoHyvarinen　　出版社：电子工业出版社　　出版时间：2007年06月　　ISBN:9787121042935　　开本：16开　　定价:49.00元编辑本段内容简介　　《独立成分分析》分为四个部分，共24章。
第一部分（第2章至第6章）介绍了《独立成分分析》所用到的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程，第三部分（第15章至第20章）讨论了基本ICA模型的多种扩展形式，第四部分（第21章至第24章）对ICA方法在不同领域的应用做了生动的阐述。
独立成分分析(I

本书是一本内容全面的恶意代码分析技术指南，其内容兼顾理论，重在实践，从不同方面为读者讲解恶意代码分析的实用技术方法。
,本书分为21章，覆盖恶意代码行为、恶意代码静态分析方法、恶意代码动态分析方法、恶意代码对抗与反对抗方法等，并包含了shellcode分析，C++恶意代码分析，以及64位恶意代码分析方法的介绍。
本书多个章节后面都配有实验并配有实验的详细讲解与分析。
通过每章的介绍及章后的实验，本书一步一个台阶地帮助初学者从零开始建立起恶意代码分析的基本技能。
,本书获得业界的一致好评，IDAPro的作者IlfakGuilfanov这样评价本书：“一本恶意代码分析的实践入门指南，我把这本书推荐给所有希望解剖Windows恶意代码的读者”。

完全源码，方便学习，一共有21章，可用vim、Emacs、gedit、text、VisualStudio等编辑工具打开查看

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

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

《独立成分分析》分为四个部分，共24章。
第一部分（第2章至第6章）介绍了《独立成分分析》所用到的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程，第三部分（第15章至第20章）讨论了基本ICA模型的多种扩展形式，第四部分（第21章至第24章）对ICA方法在不同领域的应用做了生动的阐述。
独立成分分析(ICA)已经成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域中最令人振奋的主题之一。
ICA源自对客观物理世界的抽象，它能够有效地解决许多实际问题，具有强大的生命力和广阔的工程应用前景。
《独立成分分析》(英文原版)是国际上第一本对ICA这门新技术进行全面介绍的综合性专著，其中还包括了为理解和使用该技术的相应数学基础背景材料。
《独立成分分析》不仅介绍了ICA的基本知识与总体概况、给出了重要的求解过程及算法，而且还涵盖了图像处理、无线通信、音频信号处理以及更多其他应用。

JavaWeb开发实例大全（提高卷）筛选、汇集了JavaWeb开发从基础知识到高级应用各个层面的大量实例及源代码，共有600个左右，每个实例及源代码按实例说明、关键技术、设计过程、详尽注释、秘笈心法的顺序进行了分析解读。
全书分为7篇23章，包括流行组件应用、数据库应用、图表统计、Ajax框架应用、流行框架、网站安全与架构模式、综合应用等。
重点内容有操作XML文件、发送与接收邮件、数据库操作技术、SQL语句应用技术、复杂查询技术、数据库高级应用、JFreeChart绘图基础、基础图表技术、扩展图表技术、基于Cewolf组件的图表编程、Prototype框架、jQuery框架、Dojo框架、Struts2框架应用、Struts2框架标签应用、Hibernate框架基础、Hibernate高级话题、Spring框架基础、Spring的WebMVC框架、网站性能优化与安全策略、设计模式与架构、网站设计与网页配色、JavaWeb典型项目开发案例等。
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《JavaWeb开发实例大全（提高卷）》既适合JavaWeb程序员参考和查阅，也适合JavaWeb初学者，如高校学生、软件开发培训学员及相关求职人员学习、练习、速查使用。
目录第1篇流行组件应用篇第1章操作XML文件第2章发送与接收邮件第2篇数据库应用篇第3章数据库操作技术第4章SQL语句应用技术第5章复杂查询技术第6章数据库高级应用第3篇图表统计篇第7章JFreeChart绘图基础第8章基础图表技术第9章扩展图表技术第10章基于Cewolf组件的图表编程第4篇Ajax框架应用篇第11章Prototype框架第12章jQuery框架第13章Dojo框架第5篇流行框架篇第14章Struts2框架应用第15章Struts2框架标签应用第16章Hibernate框架基础第17章Hibernate高级话题第18章Spring框架基础第19章Spring的WebMVC框架第6篇网站安全与架构模式篇第20章网站性能优化与安全策略第21章设计模式与架构第7篇综合应用篇第22章网站设计与网页配色第23章JavaWeb典型项目开发案例

《变压器与电感器设计手册》是由作者麦克莱曼编著，中国电力出版社出版的一本书籍。
本书涉及了用于轻质量、高频率航空航天变压器和低频率、工业用变压器设计的全部关键元器件。
译者的话　　序　　前言　　感谢　　关于作者　　符号　　第1章　磁学基础　　第2章　磁性材料及其特性　　第3章　磁心　　第4章　窗口的利用、励磁导线和绝缘　　第5章　变压器的设计折中　　第6章　变压器-电感器的效率、调整率和温升　　第7章　功率变压器设计　　第8章　用开气隙的磁心设计直流（DC）电感器　　第9章　采用粉末磁心的直流（DC）电感器设计　　第10章　交流（AC）电感器的设计　　第11章　恒压变压器（CVT）　　第12章　三相变压器设计　　第13章　反激变换器及其变压器设计　　第14章　正激变换器及其变压器和输出电感器设计　　第15章　输入滤波器设计　　第16章　电流变压器设计　　第17章　绕组电容和漏感　　第18章　静音变换器设计　　第19章　旋转式变压器设计　　第20章　平面变压器　　第21章　设计公式的推导　　索引

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。