Python學習資料高清電子書-Python核心編程第3版【中文版+高清+書簽】本書是經(jīng)典暢銷圖書《Python 核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為 3 部分。 第 1 部分講解了 Python 的一些通用應用，包括正則表達式、網(wǎng)絡編程、Internet 客戶端編程、 多線程編程、GUI 編程、數(shù)據(jù)庫編程、Microsoft Office 編程、擴展 Python 等內(nèi)容。第 2 部分 講解了與 Web 開發(fā)相關的主題，包括 Web 客戶端和服務器、CGI 和 WSGI 相關的 Web 編程、 Diango Web 框架、云計算、高級 Web 服務。第 3 部分則為一個補充/實驗章節(jié)，包括文本處 理以及一些其他內(nèi)容。 本書適合具有一定經(jīng)驗的 Python 開發(fā)人員閱讀。
標簽： python
上傳時間： 2021-10-21
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1.1 無線醫(yī)療的定義 無線醫(yī)療是指以計算機、可穿戴、物聯(lián)網(wǎng)、無線通信和云計算等 技術(shù)為依托，充分利用有限的醫(yī)療人力和設備資源，并發(fā)揮大醫(yī)院的 醫(yī)療技術(shù)優(yōu)勢，在疾病診斷、監(jiān)護和治療等方面提供的信息化、移動 化和遠程化醫(yī)療服務。1.2 無線醫(yī)療的發(fā)展背景 醫(yī)療服務關乎國計民生，為世界各國所重視并取得了舉世矚目的 建設成績。《中國健康事業(yè)的發(fā)展與人權(quán)進步》白皮書 [1] 指出，截 至 2016 年底，中國基本醫(yī)療保險參保覆蓋率達 95% 以上。2010 年 美國《患者保護與平價醫(yī)療法案》的實施，醫(yī)療保險覆蓋面從 2011 年的 84.3% 上升到 2015 年的 91.8%[2]。 全球醫(yī)療面臨醫(yī)療人力資源不足的問題，且短時間難以補足。醫(yī) 生培養(yǎng)的長周期、中美等國醫(yī)療保險惠及人數(shù)增長、發(fā)展中國家醫(yī)療 衛(wèi)生支出占 GDP 比重持續(xù)偏低以及全球老齡化趨勢加劇等因素，導 致了醫(yī)療資源短時間內(nèi)難以迅速補充。
上傳時間： 2021-12-04
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電子電氣專業(yè)畢業(yè)設計畢業(yè)論文及產(chǎn)品設計軟硬件資料文檔資料合集6（23個）:06.zip交通控制器設計資料全遙控數(shù)字音量控制的D 類功率放大器資料具有定時功能的八路數(shù)顯搶答器的設計危險氣體泄露報警器設計資料同步電機模型的MATLAB仿真資料微型打印機控制電路的設計資料搶答器proteus仿真資料數(shù)字萬年歷資料數(shù)字式秒表文檔資料數(shù)字式調(diào)頻收音機設計資料數(shù)字溫度計資料數(shù)字示波器的制作數(shù)控云臺proteus仿真+程序資料數(shù)控直流電流源資料數(shù)控直流電源數(shù)控直流穩(wěn)壓電源完整論文資料數(shù)控頻率計來水廠全自動恒壓供水監(jiān)控系統(tǒng)資料水庫控制系統(tǒng)資料汽車實驗臺電路控制系統(tǒng)汽車尾燈控制電路設計資料牧場智能擠奶與綜合信息管理系統(tǒng)資料簡易智能電動車資料量程自動切換數(shù)字電壓表proteus仿真+程序資料
上傳時間： 2021-12-08
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通過本手冊可以學會使用DigiPCBA云平臺。
標簽： digipcba
上傳時間： 2022-01-10
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此項目為stm32單片機控制的，文件為項目源碼，只要有32基礎就可以看懂。
上傳時間： 2022-02-02
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STM32F769DK云端固件升級例程分為兩部分：Bootloader和用戶應用程序。 該軟件基于STM32F7Cube庫運行在STM32F769I-DISCO探索板上，利用百度的IoT平臺實現(xiàn)了從云端更新固件的功能。 Bootloader部分主要負責將新版本用戶應用程序從QSPI Flash燒到MCU內(nèi)部Flash中，并跳轉(zhuǎn)到應用程序運行，功能相對簡單。 用戶應用程序部分除了用戶自己的功能程序外，還包括固件版本云端推送，固件文件云端下載以及斷點續(xù)傳等功能，程序結(jié)構(gòu)相對復雜。 本文檔主要介紹用戶應用程序這
上傳時間： 2022-02-23
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主要功能：檢測環(huán)境中是否有煙霧及可燃氣體，如果存在上述氣體，則發(fā)送報警短信到手機上硬件介紹：主控單片機：STM32F103C8T6，煙霧傳感器：MQ-2煙霧傳感器模塊，帶比較器，靈敏度可調(diào)，使用數(shù)字輸出接口連接單片機，GSM/GPRS模塊：果云GA6-B GSM/GPRS模塊，只支持移動、聯(lián)通的電話卡原理圖：PCB：
上傳時間： 2022-02-24
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華為網(wǎng)絡安全白皮書2014-cn.pdf在我們2013年10月發(fā)布的白皮書《構(gòu)筑公司的網(wǎng)絡安全基因——一套綜合流程、政策與標準》1 中 ，我們詳細 描述了我們?nèi)娼⒍说蕉司W(wǎng)絡安全流程的方法。我們說過，我們借此機會將客戶告訴我們的與安全相關的前 100件事情記錄下來。實際上，任何人都可能向其技術(shù)供應商提出那些問題，了解他們的網(wǎng)絡安全方法。本白 皮書是一個清單，詳細講述了前100件事情，聚焦于技術(shù)購買商向其技術(shù)供應商提出的問題。 其目的是根據(jù)別人向華為提出的問題以及我們針對一系列的“標準”和最佳實踐所做的評估提出建議，讓購買 者可以在招投標時系統(tǒng)性地分析供應商的網(wǎng)絡安全能力。 為了撰寫這前100個要求，我們參考了很多的資料。 ? 首先也是最重要的是，我們認真傾聽了客戶的心聲。他們的問題和關注點是什么？他們的擔心是什么？他 們自己的要求，他們的行業(yè)或者國家的要求是什么？ ? 作為全球ICT行業(yè)的領軍企業(yè)，華為的業(yè)務遍及大規(guī)模通信基礎設施、云計算、企業(yè)和消費者解決方案等所 有東西。我們擁有來自150000員工、科學家和工程師的豐富知識——我們利用他們的知識和激情來做好這 件事。 ? 最后，我們?yōu)g覽了1200多份“標準”、文章或者“最佳實踐”，以確保一定程度的一致性。 我們認識到，在很多國家，與網(wǎng)絡安全相關的法律和行業(yè)要求越來越多。政府和規(guī)則制定者開始將網(wǎng)絡安全義 務和網(wǎng)絡安全失敗的后續(xù)責任轉(zhuǎn)嫁給國家關鍵基礎設施供應商和計算機或信息技術(shù)服務供應商，這種現(xiàn)象確實 不再罕見了。越來越多的公司不得不詳細闡述其應對網(wǎng)絡安全的方法，并詳細說明他們對其自身的技術(shù)供應商 和服務供應商所做的分析和評估。 服務供應商可以說“我不知道”或者“我原以為他們是優(yōu)秀的，有能力的”，這樣的時代正快速走向終點。技 術(shù)購買者不對其所有供應商使用一致的評估問題的時代馬上就要終結(jié)了。在一個全球相互交織的世界，威脅可 能來自任何地方，而且也確實如此。這前100個要求是一個開始，讓你開始評估供應商的網(wǎng)絡安全能力，減少 自身的風險。至關重要的是，我們相信，在要求高質(zhì)量的安全保障方面，購買者的要求越高，購買者越一致， ICT供應商對安全進行投資、提高其安全標準的可能性就越大。 本白皮書大部分篇幅闡述了根據(jù)我們的研究，我們認為你在選擇技術(shù)供應商時應該考慮的100件事情。我們把 它們分成了幾個章節(jié)，包括：戰(zhàn)略、治理與控制，標準和流程，法律法規(guī)，人力資源，研究和開發(fā)，驗證，第 三方供應商管理，制造，安全地交付服務，問題、缺陷和漏洞解決以及審計。 每個章節(jié)都詳細講述了許多你應該考慮向你的技術(shù)供應商提出的要求。我們也提供了一些額外的理據(jù)，說明為 什么這可能很重要的原因。其中一些問題可能會在以下方面對你們自己的組織有所幫助：內(nèi)部審計人員要看什 么，你自身的治理可能要考慮什么，以及你的董事會和審計委員會可能會問些什么問題。 1
標簽： 華為 網(wǎng)絡安全
上傳時間： 2022-02-28
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華為AI安全白皮書2018-cn近年來，隨著海量數(shù)據(jù)的積累、計算能力的發(fā)展、機器學習方法與系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新與演進，諸如圖像識別、語音識 別、自然語言翻譯等人工智能技術(shù)得到普遍部署和廣泛應用。越來越多公司都將增大在AI的投入，將其作為業(yè)務發(fā)展 的重心。華為全球產(chǎn)業(yè)愿景預測：到2025年，全球?qū)崿F(xiàn)1000億聯(lián)接，覆蓋77%的人口；85%的企業(yè)應用將部署到 云上；智能家庭機器人將進入12%的家庭，形成千億美元的市場。 人工智能技術(shù)的發(fā)展和廣泛的商業(yè)應用充分預示著一個萬物智能的社會正在快速到來。1956年，麥卡錫、明斯基、 香農(nóng)等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴隨著谷歌DeepMind開發(fā)的圍棋程序AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋冠 軍，人工智能技術(shù)開始全面爆發(fā)。如今，芯片和傳感器的發(fā)展使“+智能”成為大勢所趨：交通+智能，最懂你的 路；醫(yī)療+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大學伯克利分校的學者們認為人工智能在過去二十年 快速崛起主要歸結(jié)于如下三點原因[1]：1）海量數(shù)據(jù)：隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，數(shù)據(jù)以語音、視頻和文字等形式快速增 長；海量數(shù)據(jù)為機器學習算法提供了充足的營養(yǎng)，促使人工智能技術(shù)快速發(fā)展。2）高擴展計算機和軟件系統(tǒng)：近 年來深度學習成功主要歸功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等專用硬件和相關的軟件平臺。3）已有資源的可獲得 性：大量的開源軟件協(xié)助處理數(shù)據(jù)和支持AI相關工作，節(jié)省了大量的開發(fā)時間和費用；同時許多云服務為開發(fā)者提供 了隨時可獲取的計算和存儲資源。 在機器人、虛擬助手、自動駕駛、智能交通、智能制造、智慧城市等各個行業(yè)，人工智能正朝著歷史性時刻邁進。谷 歌、微軟、亞馬遜等大公司紛紛將AI作為引領未來的核心發(fā)展戰(zhàn)略。2017年谷歌DeepMind升級版的AlphaGo Zero橫 空出世；它不再需要人類棋譜數(shù)據(jù)，而是進行自我博弈，經(jīng)過短短3天的自我訓練就強勢打敗了AlphaGo。AlphaGo Zero能夠發(fā)現(xiàn)新知識并發(fā)展出打破常規(guī)的新策略，讓我們看到了利用人工智能技術(shù)改變?nèi)祟惷\的巨大潛能。 我們現(xiàn)在看到的只是一個開始；未來，將會是一個全聯(lián)接、超智能的世界。人工智能將為人們帶來極致的體驗，將 積極影響人們的工作和生活，帶來經(jīng)濟的繁榮與發(fā)展。
上傳時間： 2022-03-06
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近些年來，云計算與移動云計算迅速發(fā)展，隨之而來出現(xiàn)的問題是由于智能終端的數(shù)量和處理器計算能力能力的增加，越來越多的計算密集型應用應用被卸載到云端，這樣就給核心網(wǎng)絡造成很大的負載，從而不能滿足那些對延遲敏感的應用，所以移動邊緣計算就因此產(chǎn)生。它通過將計算、存儲等資源部署在網(wǎng)絡的邊緣，能快速地處理任務并傳輸。但是由于用戶終端的移動性，需要考慮的一個很重要的問題就是當服務厥量受到位置影響時應當采取什么措施。合理的計算切換能夠很好地解決這個問題。在移動邊緣計算中，什么時候進行計算切換以及切換到哪里是切換問題的關鍵。本文研究了計算切換的具體過程、影響計算切換的因素及管理體系，提出了計算切換的管理框架。在考慮任務完成時間、移動終端能耗和任務完成成本這些因素影響的基礎上并根據(jù)切換管理的框架和具體的判決準則，提出了簡單加權(quán)法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計算切換筧法。最后在實驗部分對這三種多屬性決策計算切換算法進行仿真實驗，在根據(jù)實驗結(jié)果對三種算法的性能進行分析，然后再研究計算量與數(shù)據(jù)量變化對算法性能的影響。實驗結(jié)果表明：采用多屬性切換決策的方法要優(yōu)于不切換和總是發(fā)生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優(yōu)于簡單加權(quán)法和值法，并且任務的完成時間、移動終端能耗、和任務的執(zhí)行成本隨著終端移動速度的增大而有明顯減少，說明基于閾值的判決準則和多屬性切換決策算法適用于移動邊緣計算中的計算切換。關鍵詞：移動邊緣計算：計算切換：判決準則；多屬性決策
標簽： 移動邊緣計算
上傳時間： 2022-03-11
上傳用戶：ttalli
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