通过时间空间datetimepicker中的年月日进行筛选，比对数据库查询出数据，只是按年月日查询，不牵扯到时分秒

基于百度AI开放平台人脸识别SDK写的C#人脸识别Demo，包含人脸注册：将人脸照片注册到百度AI开放平台人脸库中。
人脸检测：根据人脸检测年龄、性别、表情、靓丽度、人种、眼镜等特征人脸识别：识别百度AI开放平台人脸库中的照片，比对相似度百分比。
人脸检索：与百度平台人脸库中进行1：N，M：N检索识别。
未能上传运行图片，亲测可用。
程序运行须知：在百度智能云注册账号，创建对应项目，在百度智能云平台中创建人脸库，将提供对应API_KEY和SECRET_KEY替换FaceDetection.cs文件中对应内容，API_KEY对应百度云的“AccessKeyID”，SECRET_KEY对应百度云的“AccessKeySecret”。

在使用Microsoftvisualstudio2017开发串口调试工具时，使用的是mscomm控件，这个控件默认支持的串口号范围1-16，如果串口号超过16会出现Invalidportnumber。
解决这个问题是修改MSCOMM32.OCX中的一个字节（可用编辑软件与之前的进行比对）。
附加还有一个bat批处理文件(需要将注释的语句开启-_-)，使用方法：1、将MSCOMM32.OCX文件与此批处理文件放置同一个文件夹中。
2、右键以管理员身份允许此批处理文件，会自动将MSCOMM32.OCX进行安装，如果安装成功，会出现组件安装成功提示。

基于seetaface的android实现，包含检测、对齐、比对，采用NEON优化提高处理速度，提高人脸旋转角度roll,pitch,yaw，带自动遍历比对人脸

【大数据-算法在海洋平台浮托安装数值模拟研究中的应用】随着全球对油气资源的需求不断增长，海上油气资源的开发愈发重要，海洋平台在其中扮演着核心角色。
浮托安装法作为一种安全、经济且可靠的大型海洋平台安装方式，日益受到业界的关注。
然而，关于浮托安装过程中的诸多技术细节，特别是涉及大数据和算法的部分，仍有待深入研究。
浮托安装法涉及到一系列复杂的过程，包括驳船定位、驳船与导管架的对接、荷载转移等，这些步骤都需要精确的数值模拟来预测和控制。
大数据在这个过程中起到了至关重要的作用，它能够处理海量的海洋环境数据，如海浪高度、方向、周期等，为模拟提供准确的输入。
同时，通过算法分析，可以预测和优化驳船在各种环境条件下的动态响应，确保安装过程的安全和效率。
论文中，作者利用ANSYS-AQUA软件，基于三维势流理论，对浮托驳船的水动力参数进行了详细分析。
这包括附加质量和阻尼系数的计算，以及一阶和二阶波浪力（矩）传递函数的评估。
这些计算涉及到大数据的处理和算法的应用，以理解不同水深吃水比对安装过程的影响。
此外，通过时域耦合分析，作者深入探讨了驳船和上部组块在不同海况下的运动特性，以及系泊系统的性能，揭示了在特定条件下系泊力可能不满足规范要求的问题。
为解决这一问题，论文提出了优化系泊系统的方案，使得在各种工况下，驳船和上部组块的运动以及系泊力的变化都能符合安全要求。
特别地，对于船舷与导管架桩腿之间的碰撞问题，论文通过数值模拟，不仅解决了刚性碰撞的撞击力模拟，还引入了柔性碰撞的概念，进一步提高了模拟的精确度。
此外，作者还通过模拟护舷对桩腿耦合装置，测定了垂向撞击力，从而确定了安全的施工条件范围。
这些研究不仅丰富了国内浮托技术的研究内容，而且对实际工程安装提供了重要的理论依据和指导。
通过大数据分析和算法优化，论文成功解决了浮托安装过程中的撞击力模拟问题，为未来的海洋平台安装提供了更加科学和可靠的技术支持。
关键词：浮托法；
ANSYS-AQUA；
数值模拟；
耦合分析；
系泊系统；
撞击力；
大数据；
算法

通过2个指定的WAV文件进行读取并比对其相似百分比。
使用方法：1)压缩包中的2个dll解压放入bin文件夹中，且在项目中引用dll文件WAVECompare.dll2）调用代码（参数60表示，相似度达到60%则算及格，程序将正整数，否则返回负整数）WAVECompare.WAVEObjectobjWAV=newWAVECompare.WAVEObject();int_result=objWAV.ToCompare(60,@"E:\11.wav",@"E:\22.wav");Response.Write(_result.ToString());

人脸识别图片分类检索系统是利用人脸识别技术对照片中的人脸进行识别，把同一个人不同时间地点的照片提取归类。
照片按人脸进行分类，实现了人脸入库，分类检索，1:1比对和1:N比对，免费版可设置500张照片。
每秒比对人脸5-6万张。
实现了百万级数据库分秒检索完成。
正脸情况下可以达到97%以上的成功率。

”人脸识别“是识别出人脸图的算法，它的输入为一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。
将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的人脸，否则返回“不在库中”

1、人脸识别sdk功能包含：摄像头操作封装，人脸检测、特征提取、人脸特征比对、性别检测、年龄检测；
2、本sdk二次开发包提供32位和64位dll，适用于Windows7以上系统，建议配置为i3+4G，开发包打包环境vs2015；
3、在64位i5上实测性能如下：人脸检测耗时:13毫秒;年龄检测耗时:93毫秒;性别检测耗时:79毫秒;特征提取耗时:109毫秒;比对10000次用时:1063毫秒;识别率＞99.8%;

boollu(double*a,int*pivot,intn);//矩阵LU分解boolguass(doubleconst*lu,intconst*p,double*b,intn);//求线性代数方程组的解voidqr(double*a,double*d,intn);//矩阵的QR分解boolhouseholder(doubleconst*qr,doubleconst*d,double*b,intn);//求线性代数方程组的解实现两种线性方程组求解的方式，并且结果有误差的比对

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。