反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
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系统分前台和后台： 1.1前台实现： 用户登录：登陆用户信息验证。
用户注册：验证用户名，email地址是否可用。
用户信息完善：完善用户信息，降低用户前期注册的信息量。
图书分类展示：根据图书分类分页显示图书基本信息。
购物车：用户决定购买的商品可先加入购物车，之后一起结算。
下订单：用户填写收货所需的信息。
收藏夹：用户看好的图书但没想好是否要买的图书可先放入收藏夹。
图书搜索：用模糊查询实现通过书名查询图书。
1.2后台实现 用户管理：系统管理员对用户的删除、查询。
图书管理：系统管理员对图书的增删改查。
订单管理：系统管理员对订单的删除、查询。
留言管理：系统管理员对留言的删除，查询。
2.系统还进行了安全方面的处理，像MD5加密等；
用户注册：验证用户名，email地址是否可用。
用户信息完善：完善用户信息，降低用户前期注册的信息量。
图书分类展示：根据图书分类分页显示图书基本信息。
购物车：用户决定购买的商品可先加入购物车，之后一起结算。
下订单：用户填写收货所需的信息。
收藏夹：用户看好的图书但没想好是否要买的图书可先放入收藏夹。
图书搜索：用模糊查询实现通过书名查询图书。
1.2后台实现 用户管理：系统管理员对用户的删除、查询。
图书管理：系统管理员对图书的增删改查。
订单管理：系统管理员对订单的删除、查询。
留言管理：系统管理员对留言的删除，查询。
2.系统还进行了安全方面的处理，像MD5加密等；
2024/8/11 5:26:49
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动态心电图绘制，通过qt定时器，实现心电图从左往右进行绘制，到达坐标轴最大值后，再从左往右继续进行绘制。
添加了模拟数据到来的定时器，在定时器槽函数内加入队列。
这部分的函数可以用做实际工程TCP/串口数据到来加入队列缓存。
文章地址：https://blog.csdn.net/DoleH/article/details/86489639
添加了模拟数据到来的定时器，在定时器槽函数内加入队列。
这部分的函数可以用做实际工程TCP/串口数据到来加入队列缓存。
文章地址：https://blog.csdn.net/DoleH/article/details/86489639
2024/8/11 1:56:14
24.89MB
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识别并跟踪红灯，硬件利用树莓派实现。
python、opencv实现软件功能。
其中有高效扫描方法对比，场景：‘我要识别一个红灯，已经把目标准确的提取出来了，二值图像中白色为目标物，现在要算出二值图中的白色像素点的坐标。
因为之后需要移植到树莓派，所以需要高效的方法’。
https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84398229（目标识别说明）https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84317173（小工具说明）
python、opencv实现软件功能。
其中有高效扫描方法对比，场景：‘我要识别一个红灯，已经把目标准确的提取出来了，二值图像中白色为目标物，现在要算出二值图中的白色像素点的坐标。
因为之后需要移植到树莓派，所以需要高效的方法’。
https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84398229（目标识别说明）https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84317173（小工具说明）
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PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
2024/8/10 19:26:18
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实现模拟以太网的ARP欺骗攻击和IP地址冲突攻击。
此为本人早期作品，固比较简陋和不完善，漏洞及错误之处可能较多请多多包涵！开发环境为vs2005+winpcap4.0.2编译需要导入winpcap4.0.2lib库使用之前需安装winpcap4.0.2驱动包含程序及源码
此为本人早期作品，固比较简陋和不完善，漏洞及错误之处可能较多请多多包涵！开发环境为vs2005+winpcap4.0.2编译需要导入winpcap4.0.2lib库使用之前需安装winpcap4.0.2驱动包含程序及源码
2024/8/10 18:29:28
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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。
2024-04-09 15:03
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