C语言教程（原书第4版）《c语言教程（原书第4版）》是一本优秀的c程序设计语言教材，完整描述了ansic语言及其语法特性，并对c语言的高级特性和应用作了深入阐述，介绍了从c到c++和java过渡的相关知识。
《c语言教程（原书第4版）》的一个鲜明特色就是结合大量示例描述c语言的重要特征，并对很多工作代码给出了逐步的分析，以这种独特的教学方法向读者解释新接触的编程元素及一些惯用法。
　　《c语言教程（原书第4版）》系统、完整，可作为c语言的参考手册，也非常适合作为学习c语言的入门和高级课程教材。
前言第0章从零开始0.1为什么要用c0.2ansic标准0.3从c到c++0.4从c和c++到java第1章c语言概述1.1编程和预备知识1.2程序输出1.3变量、表达式和赋值1.4使用#define和#include1.5使用printf（）和scanf（）1.6控制流1.7函数1.8数组、字符串和指针1.8.1数组1.8.2字符串1.8.3指针1.9文件1.10与操作系统有关的内容1.10.1编写和运行c程序1.10.2中断程序1.10.3输入文件尾标志1.10.4输入和输出的重定向1.11总结1.12练习第2章词法元素、操作符和c系统2.1字符和词法元素2.2语法规则2.3注释2.4关键字2.5标识符2.6常量2.7字符串常量2.8操作符和标点符号2.9操作符的优先级和结合性2.10增值操作符和减值操作符2.11赋值操作符2.12例子：计算2的乘方2.13c系统2.13.1预处理器2.13.2标准函数库2.14总结2.15练习第3章基本数据类型3.1声明、表达式和赋值3.2基本数据类型3.3字符和char数据类型3.4int数据类型3.5整数类型short、long和unsigned3.6浮点类型3.7typedef的用法3.8sizeof操作符3.9使用getchar（）和putchar（）3.10数学函数3.10.1使用abs（）和fabs（）3.10.2unix和数学函数库3.11隐式类型转换和强制类型转换3.11.1整型提升3.11.2寻常算术转换3.11.3强制类型转换3.12十六进制和八进制常量3.13总结3.14练习第4章控制流4.1关系操作符、相等操作符和逻辑操作符4.2关系操作符和表达式4.3相等操作符和表达式4.4逻辑操作符和表达式4.5复合语句4.6表达式和空语句4.7if和if-else语句4.8while语句4.9for语句4.10例子：布尔变量4.11逗号操作符4.12do语句4.13例子：斐波那契数4.14goto语句4.15break和continue语句4.16switch语句4.17条件操作符4.18总结4.19练习第5章函数5.1函数定义5.2return语句5.3函数原型5.4例子：创建乘方表5.5从编译器的角度观察函数原型5.6函数定义顺序的另一种风格5.7函数调用和传值调用5.8开发大型程序5.9使用断言5.10作用域规则5.10.1平行和嵌套代码块5.10.2以调试为目的使用代码块5.11存储类型5.11.1auto存储类型5.11.2extern存储类型5.11.3register存储类型5.11.4static存储类型5.12静态外部变量5.13默认初始化5.14递归5.15例子：汉诺塔5.16总结5.17练习第6章数组、指针和字符串6.1一维数组6.1.1初始化6.1.2下标6.2指针6.3传引用调用6.4数组和指针之间的关系6.5指针运算和元素的大小6.6数组作为函数的实参6.7例子：冒泡排序6.8用calloc（）和malloc（）进行动态内存分配6.9例子：归并和归并排序6.10字符串6.11标准函数库中的字符串处理函数6.12多维数组6.12.1二维数组6.12.2存储映射函数6.12.3形式参数声明6.12.4三维数组6.12.5初始化6.12.6使用typedef6.13指针数组6.14main（）函数的参数6.15不规则数组6.16函数作为参数6.17例子：使用二分法寻找函数的根6.18函数指针数组6.19类型限定符const和v

通达信指标，实现了和麟龙软件特定均线组一样的功能，要求通达信的指标管理器版本是4.17版本

《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

《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

CCID驱动源码ccid-1.4.17（APDU）20140628

欧几里得游戏（Euclidea）破解版，原版需求将每一题目完全解答才能进入下一章。
此版本更新了最新的题目，进入游戏直接点击下一题即可，无需通关即可解锁。

4．5喷涂机器人喷枪轨迹生成根据喷涂机器人喷涂工艺的要求，喷枪到工件表面的垂直距离为H，喷枪的运动轨迹参数可采用如下偏置算法获取：1)如图4．13所示，对采样点Q沿法矢量方向偏置距离H，可以得到采样点以的偏置点q，数学表达式如下：q咖嘣(4．17)其中。
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60

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。