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VB一些与Windows操作系统相关的小技巧集源码，比如删除注册表、删除快捷方式、列出环境变量、建立网络驱动器连接、建立快捷方式、定时关闭提示框、同步和异步执行程序、获得特殊目录。删除相应的键，在删除时，应先删除值，再删除项，否则就会出错，此错误发生在windows script host。 　　将网络上的主机Server1的共享驱动器Share_d映射为本机的H盘 　　对于调用外部程序。而且还要暂停VB程序的执行,等待外部程序执行完毕后,在继续执行VB程序，执行Windows下的记事本程序并使当前程序等待直到记事本程序关闭再执行下面的语句，如果不需要等待，将Run语句中的第三个参数从True改为False就可以了。 　　增加注册表键值：iw1.regWrite "注册表完整路径键值名"，键值，"键值类型" ，用RegWrite语句可以建立和修改一个项或者值，如果第一个参数字符串最后有一个“”符号的话就是操作一个项，否则就是操作一个值。注：regWrite方法的键值类型常用的有：REG_BINARY（新建或写入二进制值）、REG_DWORD（新建或写入DWORD值）、REG_SZ（新建或写入字符串值）

最好用的，一步到位的OA软件,界面非常不错，这个是最新版本-Is best to use, step in place of OA software interface is very good, this is the latest version

自己编写的C#TCP.UDP小程序，给初学者提供参考(C#TCP.UDP applet written by himself, to provide reference for beginners)

说明：  tools unpak repack squashfs file

方便计算关联维数的关于gp算法的使用，通过计算关联维数，可以获得系统的混沌特性(The calculation of correlation dimension is convenient for the use of GP algorithm. By calculating the correlation dimension, the chaotic characteristics of the system can be obtained)

胡广书的《现代信号处理教程》ppt文件，相当于电子版本了，因为很全面(Hu-book " Modern Signal Processing Guide" ppt files, the equivalent of an electronic version, because it is comprehensive)

说明：  51例程，各功能列子，教程，并包含tk函数(Routine, each function column sub, tutorial, and contains tk functions)

说明：  基于两相流的电容层析成像技术，包括三种算法的程序及运行结果。(Electrical capacitance tomography based on two-phase flow, including the programs and running results of three algorithms.)

本课件系统地讲述了几何光学的原理，对入门学者来说很有帮助(The principles of the courseware systematically describes the geometrical optics, for entry scholars helpful)

说明：  1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文件第三列的类标签，使用聚类有效性评价的外部方法Normalized Mutual Information指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。 2) 使用聚类有效性评价的内部方法Xie-Beni指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。(The main results are as follows: 1) the condensed hierarchical clustering algorithm (that is, the minimum spanning tree algorithm) is used to cluster all the data points, and finally it is grouped into three categories. Any of the single linkage,complete linkage,average linkage or average group linkage methods can be selected for the definition of dissimilarity. 2) using C-Means algorithm to cluster all data points. C = 3.)