在win10环境下，亲测好用，JDK11.0.2_x64绿色免安装。

大数据的发展通过对大数据的汇集、智能分析和挖掘技术，发现数据中的潜在价值信息，帮助人们做出正确决策，这就是大数据产业的利益。
国外大数据的起步比较叮实用全科医学呀手外科杂志售额；
亚马逊公司通过大数据构建自己的推荐系统，早，比较成功的大数据应用案例有：商业龙头沃尔玛公司通过对消费者的购物数据进行分析，了解顾客的行为喜好，对超市的商品结构进行搭配重置以增加销每年可以靠此多收益20%

TheLabVIEWDatabaseConnectivityToolkitisasetofeasy-to-usetoolswithwhichyoucanquicklyconnecttolocalandremotedatabasesandperformmanycommondatabaseoperationswithouthavingtoperformstructuredquerylanguage(SQL)programming.Itreadilyconnectstopopulardatabases,suchasMicrosoftAccess,SQLServer,andOracle.Ifyouneedadvanceddatabasefunctionalityandflexibility,theDatabaseConnectivityToolkitalsoofferscompleteSQLcapabilities.CompleteSQLfunctionalityConnectiontomostpopulardatabasesthroughMicrosoftADOtechnologyDirectinteractionwithlocalorremotedatabasesHigh-level,easy-to-useVIsforcommondatabaseoperationsTheDatabaseConnectivityToolkitisalsoavailableasabundlewiththeInternetDevelopersToolkitandtheSPCToolkitintheEnterpriseConnectivityToolkit.

在当今光纤通信技术迅猛发展的进程中，既要对光纤性能不断改善，又要对光子器件性能不断改善。
在现阶段，主要是在光波工作的单模光纤，其损耗在1.3μm约为0.37dB/km，在1.55μm约为0.2dB/km，常规单模光纤的色散，在1.3μm近于零，在1.55μm约为17ps/km·nm。
长距离光纤通信系统既要通达最长的中继距离，又要载荷最大的码速容量，因而倾向于利用波长1.55μm。
如能制成色散移位光纤，1.55μm就兼有最低损耗和零色散的波长，长途系统将获得最好效果。
但如只有常规单模光纤，则必须利用单频激光管减少发射频谱，从而减少1.55μm光纤色散的影响。
在长途光纤系统中

信号源：数字基带信号、根升余弦脉冲成型（上采样8倍，即每个符号8个采样点，滚降：0.2）；
传输：AWGN信道（信噪比范围可调）接收器：匹配滤波，相关解调，判决画出接收信号的眼图、星座图；
计算误码率并与理论值比较。

重新打包编译，解决了并发生抛错问题java.util.LinkedList$ListItr.checkForComodificationQueueresponeBacklog=newConcurrentLinkedQueue();

基于UDP网上聊天程序v0.2版，只有一个界面，不区分客户端和服务器端，具有接收私聊和群聊信息、上/下线、屏蔽群聊信息等功能，用户上下线通过发送广播消息，其他正在运行的程序收到广播信息后增/删上线列表，存在bug

Chrome浏览器中的Xpath插件，可通过Chrome网上应用店下载

大数据在网易内部的应用丰富多彩，在《让机器读懂用户–大数据中的用户画像》一文中，网易工程师对用户画像进行了较为系统的介绍，并提到用户画像的一个重要作用在于个性化推荐。
但企业怎样才能正确认识和利用推荐系统来拓展业务？本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨，并介绍了网易严选的推荐系统实践，让您充分领略个性化推荐的魅力。
有资料称亚马逊的推荐系统带来的GMV占其全站总量的20%-30%。
这个数据会让人直觉地认为，电商网站只要一上好的推荐系统，就会带来相当高的GMV提升。
甚至有产品会问：我们的推荐系统GMV占全站多少？为什么亚马逊能做到30%而我们做不到？想象一下，亚马逊把推荐系统的位置全换成游戏广

图示为一位置随动系统，放大器增益为Ka=40，电桥增益,测速电机增益V.s，Ra=7Ω，La=13.25mH，J=0.007kg.m2，Ce=Cm=0.45N.m/A,f=0.18N.m.s,减速比i=0.2

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。