此工具的主要特色是，能够借助其官方密码破解服务器的解密密钥(因此你的电脑必须能够连接到Internet且不能被防火墙软件拦截)，在极短时间内清除Office2003系列(除PowerPoint外)的文档打开密码。
　　对于Office2003的文档格式，几乎可以解决所有的密码破解问题(局限部分请参照本文末尾的说明)。
　　对于Office2007及更高版本，除了打开密码之外，绝大部分密码都可以直接清除或者替换(局限部分请参照本文末尾的说明)。
支持格式扩展名汇总：*.docx;*.docm;*.dotx;*.dotm;*.doc;*.dot;*.xlsx;*.xlsm;*.xltx;*.xltm;*.xlam;*.xlsb;*.xls;*.xlt;*.xla;*.pptx;*.pptm;*.potx;*.potm;*.ppsx;*.ppsm;*.ppam;*.mdb;*.mdw;*.pst;*.otm;已知限制(官方原版本身所固有，非破解不完全所致)：　　1、Office2007及更高版本的打开密码目前均不支持破解或恢复，要破解此类密码请移步AdvancedOfficePasswordRecovery等支持穷举密码的破解工具。
　　2、不支持破解PowerPoint2003的密码破解(PowerPoint2003的只读密码强烈建议使用WPS演示的另存方法直接去除，或者在Office2003+2007兼容包组合条件下对文件右键另存成2007格式后即可使用本工具清除只读密码)，打开密码暂时无解，估计只能穷举了。
　　3、不支持破解使用非标准CSP(加密服务提供者)模块保护过的文档密码。
　　4、不支持破解或恢复类型的Office2007及更高版本密码。

GC2053_CSP_datasheetforrelease_Rev.1.0，1/2.9，2MegaCMOSImageSensorDataSheet

很不错的matlab代码，针对于做EEG的运动想象的CSP分解算法和特征选取，代码注释很清楚，拿到手就可以用，结合数据集。

F2823x_RevA_CSP是在css3.3下载程序到F28335flash的chipsurportpakage!

这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。
书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是有价值的东西。

一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。

算法笔记（全两本）浙大pat考试和ccf的csp认证考试。
不坑人，完整的两本书，应付浙大pat考试和ccf的csp认证考试，考研复试上机等，今年buaa的考研复试机试一百分，满分的都是靠csp置换的算法笔记

脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。
实验数据使用BCICompetition2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。
实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性

马尼科蒂:burrito:Revit加载项可基于DWG图纸自动建立建筑信息模型。
演示正在进行中。
manicotti├/Demo│├Manicotti.addin-Manifestfile│├Manicotti.dll-Add-inDLL│├*.dwg-DWGfilefortesting│├*.rfa-Revitfamilyfilefortesting│├*.dyn-Dynamofilefortesting│└*.gif-Examplemovie└/Manicotti├/Properties-AssemblyinfoXML├/ico-Buttoniconfiles├/lib-TeighaDLLfiles├Manicotti.csp

历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）历年CSP，CCF考试题目（前两题）

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。