Ksend是一个自动化工具，可以应用于自动化测试、设备维护等领域，它可以模拟后台文本消息的发送、模拟键盘和鼠标动作、并能进行简单的windows界面、IE页面的分析和控制等。 Ksend的主要功能： ² 文本发送功能：将文本分行发送至指定的一个或多个文本窗口，可以控制发送的延时； ² 支持键盘、鼠标的录制和重放； ² 支持TCL语言控制，可以利用TCL语言控制键盘、鼠标、界面及文本的发送； ² 可以利用TCL语言分析、捕获和控制窗口； ² 支持IE页面的分析和控制； 应用场景： 命令行维护、测试：可以通过TCL语言或批语句将维护或测试命令发送到telnet终端、DOS窗口、串口终端等窗口，实现自动化的配置和维护。比如添加10000条路由、10000条ACL等参数遍历的维护和测试；可以进行局域网地址的连通性遍历测试；可以用于设备的批量升级维护等等。 界面维护、测试：可以利用程序中扩展的TCL语句对界面进行控制，比如在WEB界面添加1000个用户、自动发送Notes邮件等等。
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在MATLAB中实现用主成分分析（PCA）的方法对矩阵的降维.其中包括具体程序实现代码，为了增加程序的可读性，对程序的主要步骤都进行了解释。
谱方法的数值分析 全文目录 前言 第一章 预备知识 1、1Hilbert空间和Banach空间初步 1、1、1基本概念 1、1、2投影定理 1、1、3Riesz表现定理 1、1、4线性算子 1、2Sobolev空间简介 1、2、1广义导数 1、2、2Sobolev空间 1、2、3嵌入定理 1、3紧算子与特征展开 1、3、1标准正交系 1、3、2紧算子与投影算子 1、3、3自共轭紧算子 1、4快速Fourier变换（FFT） 1、5几个常用的不等式 1、5、1Gronwall不等式（连续形式） 1、5、2Gronwall不等式（离散形式） 1、5、3Hardy型不等式 参考文献 第二章 谱方法和正交多项式 2、1谱方法的某些例子 2、1、1一阶波动方程的Fourier谱方法 2、1、2Poisson方程的LegendreTau方法 2、1、3热传导方程的Chebyshev配点法 2、2正交多项式 2、2、1Fourier系统——连续Fourier展开 2、2、2Fourier系统——离散Fourier展开 2、2、3微分 2、3Sturm—Liouville问题 2、3、1正则的Sturm—Liouvillie问题 2、3、2奇异的Sturm—Liouvilli问题 2、4其它正交多项式系统 2、4、1Gauss型求积公式和离散多项式变换 2、4、2（-1，1）上的正交多项式 2、4、3无界区间情形 参考文献 第三章 投影算子和插值算子的逼近 3、1Fourier逼近 3、2Chebyshev逼近 3、3Legendre逼近 3、4其它正交多项式逼近 3、5多维情形 3、5、1Fourier逼近 3、5、2Chebyshev逼近 3、5、3Legendre逼近 3、6Fourier逼近和Chebyshev逼近的联合 3、7带Chebyshev权的Sobolev嵌入定理 参考文献 第四章 谱方法的稳定性的收敛性理论 4、1Lax—Milgram定理和Lax—Richtmyer等价性定理 4、1、1Lax—Milgram定理和Baguska定理 4、1、2Lax—Richtmyer等价性定理 4、2线性定常问题谱逼近的一般框架 4、2、1Galerkin方法 4、2、2Tau方法 4、2、3配点法（拟谱方法） 4、3线性发展方程谱逼近的一般框架 4、3、1稳定性和收敛性条件：抛物情形 4、3、2稳定性和收敛性条件：双曲情形 参考文献 第五章 某些线性和非线性方程的谱方法 5、1二维涡度方程的Fourier谱方法 5、2KdV方程的Fourier拟谱方法 5、3二维抛物型方程的Chebyshev拟谱方法 5、3、1半离散Chebyshev拟谱方法 5、3、2全离散Chebyshev拟谱方法 5、4广义BBM方程的Chebyshev拟谱方法 5、5变系数二阶椭圆方程Dirichlet问题的Chebyshev拟谱方法 5、6定常Burgers方程的Chebyshev谱方法 参考文献 第六章 谱方法的某些新进展 6、1用Gegenbauer多项式恢复指数精度 6、1、1Gegenbauer多项式及其主要性质 6、1、2截断误差 6、1、3正则性误差 6、2区域分解法 6、3非线性Galerkin谱方法 6、4具弱阻尼的非线性Schrodinger方程的大时间误差估计 6、5时空方向的谱逼近 参考文献
资料简介： CST工作室套装-高级概念，微波仿真软件，很好的入门资料 格式： RAR PDF 其他： *资源分1分，如果评论资源的话，会返还2分，欢迎评论。我这样设置的原因是：希望您下载资源之后，能够评论一下，也好让我知道上传资源的情况。 *大家的评论，我都会一个一个看的，也正是因为评论里面的支持，让我花费时间来上传一些自己的资料。只是平时不常登录，大家的问题也就不能及时回复，也就算了。 *相信一句话：山水有相逢！
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这是一个基于使用VC连接SQL数据库的一个实例，该教材发放管理系统向初学者讲述vc如何连接SQL数据库。还可以学习到vc的界面设计。
系统的模块包括系统管理、专业设置、班级设置、学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理、用户操作七个模块。每个模块负责相应的功能。系统采用ADO.NET技术实现对数据库的访问操作，使用Microsoft Access数据库作为后台数据库。
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聚类算法——K均值算法的matlab程序，数据来源为80个平面上的点。
2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型
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