神经网络设计 Martin T.Hagan (美)Howard B.Demuth Mark H.Beale 此书介绍了神经网络的基本结构和学习规划，重点是对这些神经网络的数学分析、训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用。并带有matlab代码实现及讲解。 1.绪论 2.神经网络结构 3.说明性实例 4.感知学习规划 5.信号和权值向量空间 6.神经网络中的线性变换 7.有监督的Hebb学习 8.性能曲面 9.性能优化 10.Widrow-Hoff学习算法 11.反向传播 12.反向传播的变形 13.联想学习 14.竞争网络 15.Grossberg网络 16.自适应谐振理论 17.稳定性 18.Hopfiled网络

“本书是Summit以及C FAQ在线列表的许多参与者多年心血的结晶，是C语言界最为珍贵的财富之一。我向所有C语言程序员推荐本书。” ——Francis Glassborow，著名C/C++专家，ACCU（C/C++用户协会）前主席 “本书清晰阐明了Kernighan与Ritchie《The C programming Language》一书中许多简略的地方，而且精彩地总结了C语言编程实践，强烈推荐！” ——Yechiel M. Kimchi，以色列理工学院 C是一门简洁精妙的语言，掌握基本语法容易，真正能够自如运用，就不那么简单了。你难免会遇到各种各样的问题，有些可能让你百思不得其解，甚至翻遍图书馆，也找不到问题的答案。 本书的出版，填补了这一空白。书中内容是世界各地的C语言用户多年来在新闻组comp.lang.c中讨论的结晶。作者在网络版C FAQ列表的基础上进行了大幅度的扩充和丰富，结合代码示例，权威而且详细深入地解答了实际学习和工作中最常遇到的495个C语言问题，涵盖了初始化、数组、指针、字符串、内存分配、库函数、C预处理器等各个方面的主题。许多知识点的阐述，都是其他资料中所没有的，弥足珍贵。 豆瓣评分8.2 标题中提到的《你必须知道的495个C语言问题清晰中文版PDF》是一本专门解答C语言编程中常见问题的图书，由Summit以及参与C语言FAQ在线列表的多位专家共同编写。这本书被认为是C语言编程界的重要参考资料之一，它涵盖了C语言学习和工作中最常遇到的问题，提供权威的解答和丰富的代码示例。 描述中提到，本书是在C语言FAQ在线列表基础上进行大幅度扩充和丰富的内容，不仅清晰地阐明了《The C Programming Language》一书中的许多简略之处，还总结了C语言编程实践。书中讨论的主题非常广泛，包括初始化、数组、指针、字符串、内存分配、库函数、C预处理器等各个方面。很多知识点的阐述是其他资料中所没有的，因此被认为弥足珍贵。 书籍的标签是“编程 c设计语言 pdf”，这表明书籍的性质是关于编程的，内容围绕C语言，且为PDF格式的电子书。 部分内容中，提到了大量与编程学习相关的资源，包括软考教材、视频教程、各种编程语言的学习资源（如Java、C#、***、C/C++、Python、Perl、PHP、Ruby、Ruby on Rails、HTML/CSS、JavaScript、Ajax等），以及数据库管理系统(DBMS)的学习资源（如MySQL、SQL Server、Oracle等）。此外，还涉及了Linux和UNIX操作系统的学习资料，包括CBT视频教程、系统管理员参考资料、系统编程资料、以及FreeBSD、OpenBSD、NetBSD、Solaris/OpenSolaris等操作系统的学习资源。这些资源的提供，对于希望深入学习计算机科学和软件开发的读者来说，是非常有价值的。 综合上述信息，我们可以提炼出以下知识点： 1. C语言编程的核心概念：书中系统地解答了C语言初学者和经验丰富的程序员可能遇到的495个问题，覆盖了语言的核心概念，如变量初始化、数组操作、指针使用、字符串处理、内存管理、预处理器指令等。 2. 程序设计的最佳实践：本书不仅提供了解决问题的代码示例，还总结了C语言编程的最佳实践，帮助程序员编写出高效、可维护的代码。 3. 知识点的稀缺性和价值：书中许多知识点是其他资料中所没有的，这些稀缺的内容对于深入理解C语言以及解决特定编程难题具有极高的价值。 4. 学习资源的汇总：内容部分提到了大量与编程相关的学习资源，这不仅有助于C语言学习，也对学习其他编程语言和计算机科学相关知识提供了帮助。 5. 操作系统学习资料的重要性：书中提供的Linux和UNIX操作系统的学习资料，反映了在软件开发过程中，对操作系统底层知识的理解的重要性。 通过这些知识点的深入学习和理解，程序员可以更好地掌握C语言，更高效地解决编程中遇到的问题，并提升整体的编程能力。同时，借助书中提供的资源，程序员还可以扩展自己的知识领域，为自己的职业生涯发展打下坚实的基础。

在IT安全领域，"加壳"技术是一种常见的代码保护手段，用于给可执行程序（如Windows平台上的PE文件）添加一层防护外壳，以防止被逆向工程分析或恶意篡改。"VC写的加密壳源码"就是使用Visual C++编写的实现这一功能的源代码，它能够对PE文件进行加密，提高程序的保护级别。 PE（Portable Executable）文件是Windows操作系统中的可执行文件格式，包括.exe和.dll等类型。加壳技术主要针对的是PE文件的结构，通过修改PE头信息、注入代码和数据，使得原始的程序代码在执行前先经过壳程序的处理。这种技术在软件版权保护、反调试和免杀等方面有广泛应用。 免杀，全称为“免杀引擎”或“防病毒软件规避”，是指通过特定的技术手段使加壳后的程序能够绕过反病毒软件的检测。这通常涉及到对病毒特征码的分析、混淆技术、动态代码生成以及对抗反调试策略等多种技术的综合应用。免杀壳的设计目标就是使加壳后的程序在运行时不容易被反病毒软件识别为恶意代码。 这个名为"mypack_b3"的压缩包可能包含以下关键组件： 1. **源代码**：这是整个项目的核心部分，展示了如何实现加密和加壳过程。通过阅读源代码，我们可以学习到如何解析PE文件结构，如何进行加密算法的实现，以及如何将壳程序与原程序融合在一起。 2. **加密算法**：源码中应包含用于加密原始PE文件的算法。这些算法可能包括对称加密（如AES）、非对称加密（如RSA）或更复杂的自定义加密方法，目的是使原始代码变得难以理解和逆向工程。 3. **PE分析**：为了正确地加壳，需要理解PE文件的结构，包括节区、导入表、导出表、资源等。源码中应有关于如何读取和处理这些信息的代码。 4. **壳程序**：壳程序是包裹在原始PE文件外部的一段代码，负责解密和加载原始程序。这部分代码通常需要考虑如何隐藏自身，防止被反调试工具检测到。 5. **免杀技术**：除了加密外，免杀壳还需要包含一些对抗反病毒软件的策略，如随机化API调用、动态生成代码、使用虚拟机等。 6. **测试样本**：可能包含一些经过加壳处理的PE文件，用于测试加壳效果和免杀能力。 深入研究这样的源代码，对于理解加壳技术、逆向工程和免杀原理都有很大的帮助。不过，需要注意的是，这些技术也可能被滥用，用于创建恶意软件，因此在学习和使用时应保持合法和道德的底线。

内容概要：本文深入解析了一款企业级扫地机器人的源代码，重点讲述了FreeRTOS实时操作系统在嵌入式系统中的应用。该源码实现了延边避障、防跌落、自动充电等多种功能。文中详细介绍了硬件驱动（如陀螺仪姿态传感器BMI160、电源管理BQ24733）和软件驱动（如IIC、PWM、SPI、多路ADC与DMA、编码器输入捕获、外部中断、通信协议、IAP升级、PID控制）。此外，还提供了清晰注释的固件及其升级版本，方便工程师理解和学习。 适合人群：具备一定嵌入式开发基础，希望深入了解实时操作系统和嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标：① 学习FreeRTOS实时操作系统在嵌入式设备中的具体应用；② 掌握扫地机器人的硬件和软件驱动实现；③ 提升对嵌入式系统的设计和优化能力。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码解析，还包括了实际应用场景和技术细节，有助于工程师快速上手并应用于实际项目中。

配色安装使用教程： 方式1：打开易语言根目录下方的clr文件夹，将文件后缀为 *.clr 的文件放到里面，打开易语言 - 工具 - 系统配置 - 显示 - 颜色配置 选择对应配色方案，确认即可！ 方式2：也可以直接点导入按钮，选择配色文件点打开，在颜色配置里面选择导入的配色方案，确认即可！ 注：如易语言导入提示“ 指定文件不是配色文件 ” 则 该配色文件不支持您当前使用的易语言版本，请更换其他配色方案； 以下是一些颜色的含义（有利于通过颜色判断） 子程序：蓝色 操作符：红色 数字、常量： 紫色 局部_变量：灰色 程序集_变量：绿色 全局_变量：黄色 注释：底色（比底色亮一点） 差不多就是以上了，其实主要就是  3个不同类型的变量的颜色。 只要这个看习惯了，一眼就知道是什么类型变量了。嘿嘿。

深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一个重要分支，它主要关注如何通过计算机模拟人脑神经网络的方式进行学习和预测。这个压缩包包含了两份关于深度学习的重要资源：一本是中文版的《深度学习》（Deep Learning 中文版 2017.3.15.pdf），另一本是英文原版的《deep learning.pdf》。这两本书籍都是由深度学习领域的先驱者，包括Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville等人编著的。 1. **神经网络基础**：深度学习的核心是神经网络，它是由许多个处理单元（神经元）按照一定层次结构组成的计算模型。这些神经元通过权重连接，形成多层的网络结构，每一层对输入数据进行一次转换，逐层提取特征。 2. **反向传播算法**：在训练神经网络时，反向传播算法是关键。它通过计算损失函数相对于每个参数的梯度，来更新网络中的权重，以最小化预测结果与真实值之间的误差。 3. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别和计算机视觉任务中，卷积神经网络表现出色。CNN利用卷积层提取图像特征，并通过池化层降低数据维度，实现高效处理。 4. **循环神经网络（RNN）**：对于序列数据如文本和语音，循环神经网络可以捕获时间依赖性。RNN的特点在于其具有记忆单元，允许信息在时间步之间流动。 5. **长短时记忆网络（LSTM）**：为了解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失问题，提出了LSTM，它增加了门控机制，能更好地保持和遗忘长期依赖信息。 6. **生成对抗网络（GAN）**：GAN是深度学习中的创新应用，由生成器和判别器两部分组成，通过对抗性训练，可以生成逼真的新样本。 7. **深度强化学习（DRL）**：将深度学习与强化学习结合，使智能体能够通过与环境交互学习最优策略，例如在AlphaGo中击败世界围棋冠军。 8. **深度学习框架**：实现深度学习通常需要借助如TensorFlow、PyTorch或Keras等开源框架。这些框架提供了高级API，简化了模型构建和训练过程。 9. **模型优化**：深度学习模型的优化涉及超参数调整、正则化、批量归一化、学习率调度等方法，以提高模型的泛化能力和训练速度。 10. **分布式训练**：对于大规模数据集和复杂模型，分布式训练是必要的。通过多GPU或多节点并行计算，可以加速训练过程。 这两本书不仅介绍了深度学习的基本概念，还涵盖了最新的研究进展和技术应用，是初学者和专业人士深入理解深度学习的宝贵资源。阅读过程中，读者可以通过对照中文版和英文版，加深对理论的理解，同时提升英文阅读能力。

基于FPGA的FOC电流环实现：Verilog编写的电流环PI控制器与SVPWM算法，清晰代码结构，适用于BDLC和PMSM，含Simulink模型,基于FPGA的FOC电流环实现 1.仅包含基本的电流环 2.采用verilog语言编写 3.电流环PI控制器 4.采用SVPWM算法 5.均通过处理转为整数运算 6.采用ADC采样，型号为AD7928，反馈为AS5600 7.采用串口通信 8.代码层次结构清晰，可读性强 9.代码与实际硬件相结合，便于理解 10.包含对应的simulink模型（结合模型，和rtl图，更容易理解代码） 11.代码可以运行 12.适用于采用foc控制的bldc和pmsm 13.此为源码和simulink模型的价，不包含硬件的图纸 A1 不是用Matlab等工具自动生成的代码，而是基于verilog，手动编写的 A2 二电平的Svpwm算法 A3 仅包含电流闭环 A4 单采样单更新，中断频率 计算频率，可以基于自己所移植的硬件，重新设置 ,基于FPGA的FOC电流环实现; Verilog语言编写; 电流环PI控制器; SVPWM算法; 整数运算; ADC采样(A

### GB 16297-1996 大气污染物综合排放标准解析 #### 一、标准背景与制定目的 《大气污染物综合排放标准》（GB 16297-1996）是一项重要的国家标准，旨在规范我国各类工业及生产活动中产生的大气污染物的排放行为，以达到保护环境质量、改善大气状况的目的。该标准于1996年4月12日由国家环境保护局批准，并于1997年1月1日正式实施。 该标准的制定依据是《中华人民共和国大气污染防治法》第七条的规定。它是在原有《工业“三废”排放试行标准》(GBJ4-73)废气部分以及其他相关行业大气污染物排放标准的基础上进行整合和修订而成的。 #### 二、标准主要内容概述 ##### 1. 标准内容与适用范围 **1.1 主题内容** - **标准内容：** 该标准规定了33种大气污染物的排放限值，这些污染物包括但不限于二氧化硫、氮氧化物等。 - **指标体系：** 最高允许排放浓度、最高允许排放速率以及无组织排放监控浓度限值。 **1.2 适用范围** - 本标准适用于现有污染源的大气污染物排放管理，同时也适用于新建项目的环境影响评价、设计、环保设施竣工验收以及投产后的管理。 - 按照综合性排放标准与行业性排放标准不交叉执行的原则，特定行业的污染源需执行各自对应的行业性排放标准，例如锅炉执行GB13271-91《锅炉大气污染物排放标准》，火电厂执行GB13223-1996《火电厂大气污染物排放标准》等。 - 对于之后发布的新行业性排放标准，相应行业的污染源将不再执行本标准。 ##### 2. 引用标准 - 本标准引用了GB3095-1996《环境空气质量标准》和GB/T16157-1996《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》作为支持标准。 ##### 3. 定义 - **标准状态：** 温度为273K、压力为101325Pa的状态。本标准的各项限值以此状态下的干空气为基准。 - **最高允许排放浓度：** 排气筒中污染物任何1小时浓度平均值不得超过的限值。 - **最高允许排放速率：** 一定高度的排气筒任何1小时内排放污染物的质量不得超过的限值。 - **无组织排放：** 大气污染物不经排气筒的无规则排放。 - **无组织排放监控点：** 为了判断无组织排放是否超标而设立的监测点。 - **无组织排放监控浓度限值：** 监控点的污染物浓度在任何1小时内的平均值不得超过的限值。 - **污染源：** 排放大气污染物的设施。 #### 三、具体实施要求 - 本标准取代了GBJ4-73等11项标准中的废气部分，这些标准在本标准实施后废止。 - 本标准对33种大气污染物设定了具体的排放限值，包括最高允许排放浓度、最高允许排放速率以及无组织排放监控浓度限值。 - 在执行过程中，对于有组织排放和无组织排放都设有明确的监控点和监控浓度限值。 #### 四、标准的重要意义 GB 16297-1996《大气污染物综合排放标准》是我国环境保护领域的一项重要法规，它的出台和完善对于加强我国大气污染防治工作、改善环境空气质量具有重要意义。通过对排放标准的明确规定，可以有效指导企业合理安排生产活动，减少污染物排放，促进环境保护与经济发展的和谐统一。

斯图尔特微积分（第9版）习题解答是数学领域中微积分学的重要参考资料。它主要涵盖了微积分的基础知识和理论，以及相关的习题解析。本书从函数的表示方式入手，深入讲解了函数在数学分析中的重要性，特别是对等价函数的定义以及如何判断两个函数是否相等进行了详细的阐释。例如，文中提到两个函数在所有输入值上都产生相同的输出值，则这两个函数是相等的。此外，本书还对函数的增减性进行了分析，例如文中提到在区间[0, 2]上，随着自变量的增加，函数值也随之增加，从而说明函数在这个区间上是增加的。 书中不仅对函数的定义域和值域进行了讨论，还通过图示解析说明了函数值的变化情况。例如，书中通过分析函数在特定区间上的行为，得出了函数在[−4, 4]区间上始终小于或等于3的结论。此外，书中也提及了如何通过函数图像来判断函数的增减性，例如在[−4, 0]区间上，函数值随着自变量的增加而减少，说明函数在这个区间上是减少的。 除此之外，斯图尔特微积分（第9版）习题解答还对特殊点和特定值进行了求解和分析，比如，书中展示了如何通过图像来找出函数中特定值对应的点，以及如何通过代入函数求解方程，比如解出满足特定条件的自变量值。书中还讨论了函数的单调性，即在特定区间内函数值的变化趋势，这对于理解函数图像和行为模式至关重要。 通过上述内容可以看出，斯图尔特微积分（第9版）习题解答是一本集微积分知识、习题解析与图像分析于一体的综合性参考资料，尤其适用于高等教育阶段学习微积分的学生，帮助他们深化对微积分概念的理解，并掌握相关的求解技巧。

斯图尔特微积分是数学领域中微积分学的重要教材之一，本书的第9版提供了详尽的微积分知识和理论，是学习该学科的学生及专业人士的宝贵资源。本书详细介绍了微积分的多个主题，包括但不限于导数、积分、极限、级数以及它们在多个领域的应用。英文文字版的呈现方式使得国际学生和读者也能获得相应知识。 《斯图尔特微积分（第9版）》对于希望学习和深化微积分知识的读者来说，是不可多得的参考资料。书中不仅包含了基础的理论知识，还设计了大量实践练习题，帮助读者通过练习来巩固理论知识。由于该书是英文文字版，这要求读者需要具备一定的英语阅读能力。 书中强调了数学公式的应用，提供了几何、三角学的参考公式，如三角形、圆形、球体、圆柱和圆锥体的面积、周长和体积的计算公式，以及距离和中点的公式等。这些基础几何知识对于理解空间结构和解决几何问题是至关重要的。对于这些公式的学习和掌握，不仅可以加深对微积分概念的理解，还能提升解决实际问题的能力。 《斯图尔特微积分》详细阐述了函数的极限和连续性、导数和微分、积分和微积分基本定理等重要概念。这些概念是微积分学科的核心，对于工程、物理、经济等众多学科领域的深入研究都有着不可替代的作用。导数部分讲述了如何求函数的瞬时变化率，而积分则介绍了求函数累积变化量的方法。这些基本计算方法的学习是进行后续复杂问题分析的基础。 此外，本书还包含了一个在线学习平台WebAssign的介绍。WebAssign是一个为数学、统计学、物理科学和工程课程设计的在线学习工具。它提供了一个练习平台，可以即时反馈和评分，帮助学生聚焦学习时间，更好地吸收和理解所学知识。通过这个平台，学生能够针对课堂作业进行更有效的准备，从而在课堂上表现出更高的自信心。 斯图尔特微积分（第9版）英文版的非扫描版是清晰的，这表明它可能是经过高质量电子化处理的版本，具备良好的阅读体验。该书的标签是“数学微积分”，准确地标示了其内容和学习领域。书中包含几何公式的部分，如面积、周长和体积的计算，也包括了距离和中点的计算方法，为读者提供了工具和参考信息，以帮助解决涉及几何图形的各种问题。 WebAssign部分提及的电子权利和第三方内容的抑制说明了电子版权法对内容复制与使用的限制。书中还明确指出，编辑审核已确定任何被抑制的内容并不影响整体的学习体验。出版商Cengage Learning保留随时移除额外内容的权利，如果后续权利限制有此要求的话。 《斯图尔特微积分（第9版）》是一本全面且高质量的微积分教材，适合需要系统学习微积分知识的学习者使用，其英文版的高品质以及附带的在线学习工具WebAssign，为学习者提供了便利的学习条件和环境。