《Core Python Applications Programming, Third Edition》是一本深入且全面覆盖Python编程语言的书籍，由Wesley Chun撰写，被广泛认为是学习Python的最佳教材之一。本书不仅提供了详细的Python语法和结构讲解，还深入探讨了Python应用程序开发的关键概念和技术，使其成为课堂教育的理想选择。 在本书中，作者通过简化复杂的概念和提供丰富的历史背景来帮助读者更好地理解和掌握Python编程。书中包含了大量的实例，这些实例以简单易懂的方式呈现，使得即使是初学者也能轻松上手。此外，本书还提供了大量的练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，并将其应用于实际编程场景中。 本书的一个显著特点是其对Python语言的深度和广度的覆盖。它不仅涵盖了Python的基础知识，如变量、数据类型、控制结构等，还深入讨论了高级主题，包括函数式编程、面向对象编程、模块和包管理、网络编程、数据库交互、图形用户界面（GUI）设计等。这种全面的覆盖使读者能够从基础到高级逐步构建自己的Python技能树。 除了技术内容外，《Core Python Applications Programming, Third Edition》还注重历史背景的介绍，这在同类书籍中是较为罕见的。作者通过讲述Python的发展历程，解释了某些设计决策背后的原因，帮助读者更好地理解Python语言的哲学和理念。这种独特的视角为读者提供了更广阔的知识视野，增强了他们对Python编程的理解和兴趣。 本书得到了业界专家的高度评价。Alex Martelli，Python in a Nutshell的作者和Python Cookbook的编辑，称赞本书的深度和广度覆盖以及实用的练习，认为它能帮助读者学习并实践良好的Python编程习惯。David Mertz博士，IBM DeveloperWorks的作者，将本书视为学习Python的最佳选择，推荐它超过其他知名Python教程书籍。Richard Ozaki，Lockheed Martin的工程师，也表达了类似的观点，认为本书已成为Python入门的标准文本。Michael Baxter，在Linux Journal发表评论，称终于有一本既适合作为教科书又可作为Python语言参考书的好书出现。http://python.org书店网站的一位读者表示，如果只能拥有一本Python书籍，他会选择《Core Python Applications Programming》。 总而言之，《Core Python Applications Programming, Third Edition》是一本全面、深入且易于理解的Python编程书籍。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从这本书中获得宝贵的Python知识和技能。它不仅覆盖了Python语言的核心概念，还深入探讨了Python应用程序开发的各个方面，为读者提供了坚实的技术基础和丰富的实践机会。如果你正在寻找一本既能作为学习资源又能作为长期参考的Python书籍，《Core Python Applications Programming》无疑是最佳选择之一。

This survey provides an overview of higher-order tensor decompositions, their applications, and available software. A tensor is a multidimensional or N-way array. Decompositions of higher-order tensors (i.e., N-way arrays with N ≥ 3) have applications in psychometrics, chemometrics, signal processing, numerical linear algebra, computer vision, numerical analysis, data mining, neuroscience, graph analysis, and elsewhere. Two particular tensor decompositions can be considered to be higher-order extensions of the matrix singular value decomposition:CANDECOMP/PARAFAC (CP) decomposes a tensor as a sum of rank-one tensors, and the Tucker decomposition is a higher-order form of principal component analysis. There are many other tensor decompositions, including INDSCAL, PARAFAC2, CANDELINC, DEDICOM, and PARATUCK2 as well as nonnegative variants of all of the above. The N-way Toolbox, Tensor Toolbox, and Multilinear Engine are examples of software packages for working with tensors.

AppImage 是一种流行的 Linux 应用程序打包格式，它允许开发者创建单一可执行文件，包含所有依赖，使得软件能在各种 Linux 发行版上无缝运行，无需安装。AppImageKit 是一个用于创建 AppImage 的工具集，它简化了打包过程。在最新的更新中，"AppImageKit-checkrt" 引入了一个关键的改进，即修补了 AppRun 二进制文件，以在运行时检查 libgcc 和 libstdc++ 的依赖项。 这个修补的目的是解决在某些系统上可能出现的问题，这些问题源于对 libgcc 和 libstdc++ 这两个关键库的依赖。libgcc 是 GCC（GNU Compiler Collection）的一部分，提供了运行时支持，包括异常处理和动态链接。libstdc++ 则是 C++ 标准库，包含各种容器、算法和 I/O 流等特性，是 C++ 开发不可或缺的部分。 在传统的 Linux 包管理方式中，这些库通常由发行版的包管理系统提供，但不同发行版或不同版本的系统可能有不同版本的库，这可能导致兼容性问题。AppImage 的目标就是避免这种问题，通过包含所有必要的依赖，使得应用可以在任何支持的 Linux 系统上运行。 AppRun 是每个 AppImage 文件的核心部分，它是第一个被加载的二进制，负责加载和启动应用程序。当 AppRun 检查 libgcc 和 libstdc++ 依赖时，它会确保在运行环境中这些库存在并且与应用程序兼容。如果检测到缺失或版本不匹配，AppRun 可能会尝试从 AppImage 包内提取合适的库版本，从而确保应用的正常运行。 这个改进对于开发者来说意味着更少的用户反馈关于依赖问题，同时也为最终用户提供更顺畅的体验。他们不再需要手动安装特定版本的库或者担心版本冲突。对于部署和分发跨发行版的 Linux 应用，AppImageKit-checkrt 的这个更新无疑是一个重大进步。 在 "AppImageKit-checkrt-master" 压缩包中，可能包含了源代码、构建脚本和其他相关文件，用于编译和测试这个修补后的 AppRun。开发者和打包者可以利用这些资源来创建自己的 AppImage，并确保它们在各种 Linux 环境下都能正确运行。 AppImageKit-checkrt 的这项更新提升了 AppImage 的健壮性和可靠性，特别是在处理系统级别的库依赖方面。这对于促进 Linux 平台上的软件互操作性和用户体验具有重要意义。随着更多开发者采用 AppImage 格式，Linux 用户将能够享受到更广泛的应用程序支持，而无需关心底层系统的具体细节。

Linear Algebra and Its Applications, Global 6th Edition

Linear Algebra and Its Applications - 5th Edition - David C. Lay《线性代数及其应用》 能复制。英文版本。

Henry Stark and John Woods -- Probability and random processes with applications to signal processing Third Edition

计算机视觉：算法和应用（第二版） 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域，旨在使计算机能够像人类一样“看到”和“理解”世界。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 本书《计算机视觉：算法和应用》（第二版）由Richard Szeliski编写，是一本深受欢迎的计算机视觉教科书。该书涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术，包括图像形成、图像处理、模型拟合、深度学习、特征检测和匹配、图像对齐和拼接、运动估计、计算摄影、结构从运动和SLAM等内容。 下面是本书的详细知识点： 1. 计算机视觉概述 计算机视觉是一门交叉学科，旨在使计算机能够“看到”和“理解”世界。它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 2. 图像形成 图像形成是计算机视觉的基础，它包括了图像的形成过程和图像的表示方式。图像的形成过程涉及到光学成像、图像传感器和图像处理等方面。图像的表示方式包括了图像的矢量表示、矩阵表示和图像的频域表示等。 3. 图像处理 图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等技术。图像处理的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 4. 模型拟合和优化 模型拟合和优化是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了散点数据插值、变分方法和正则化、马尔科夫随机场等技术。模型拟合和优化的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 5. 深度学习 深度学习是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了监督学习、无监督学习、深度神经网络、卷积神经网络等技术。深度学习的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 6. 特征检测和匹配 特征检测和匹配是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了点特征、边缘特征、线特征、角点特征等技术。特征检测和匹配的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 7. 图像对齐和拼接 图像对齐和拼接是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像配准、图像拼接、全局配准等技术。图像对齐和拼接的目的是将多个图像合并成一个完整的图像。 8. 运动估计 运动估计是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了转换对齐、参数运动、光流估计、层次运动等技术。运动估计的目的是将图像中的运动信息转换为计算机能够理解的形式。 9. 计算摄影 计算摄影是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了照明校准、高动态范围成像、超分辨率、去噪和去模糊、图像抠图和合成等技术。计算摄影的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 10. 结构从运动和SLAM 结构从运动和SLAM是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了几何校准、位姿估计、双帧结构从运动、多帧结构从运动、SLAM等技术。结构从运动和SLAM的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 《计算机视觉：算法和应用》（第二版）是一本涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术的优秀教科书，非常适合计算机视觉的初学者和研究人员。

很好的一本wpf中文版书籍，共3个部分，安装包是demo code

基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学习笔记 基于R语言开发时间序列预测 Time Series Analysis With Applications in R 学

与Keras应用程序兼容的EfficientNet噪声学生砝码。 efficientnetb0_notop.h5 efficientnetb1_notop.h5 efficientnetb2_notop.h5 efficientnetb3_notop.h5 efficientnetb4_notop.h5 efficientnetb5_notop.h5 efficientnetb6_notop.h5 efficientnetb7_notop.h5