可以用来当做一个kafka项目的框架。
本项目里面简单写了单挑信息、批量信息的web接口测试音讯发送，并且注入了两个bean，实现KafkaListener两种不同模式{containerFactory="batchFactory"}，{containerFactory="batchFactoryOff"}。

基于Java的在线考试系统，考试现在分为正式考试和模仿考试两种，新增审核功能，新增人工阅卷功能，新增考试成绩统计功能，新增学习记录查询功能，新增快速考试模式，新增继续考试功能。
具体详细解释：https://blog.csdn.net/qq_41391967/article/details/114111577

Matlab代码sqrt矩阵平方根的硬件实现使用VerilogFPGA的矩阵平方根作者：钱江恒日期：2018年9月25日版本：2.0MATLAB文件：一种。
软体：MATLABR2018aVerilog文件：一种。
平台：AlteraDE2i-150FPGA板b。
模仿：AlteraModelsimC。
软体：Quartus13.0sp1该存储库负责使用有限状态机在硬件平台中实现矩阵平方根。
为了验证硬件执行的结果，使用了MATLAB代码，如在[Matrix_Square_Root.m]中所示。
涉及两种迭代方法，包括：【Mat_SQRT_Meini.v】：Meini方法，基于循环约简算法（CR）。
【Mat_SQRT_DB.v】：基于矩阵符号函数迭代的DenmanandBeavers（DB）方法。
可以参考：B.Iannazzo，“关于计算矩阵平方根的注释”，Calcolo，第1期。
40，No.4，pp.273-283，2003。

1引言　　测量温度的传感器有几种。
为具体应用选择适当的温度传感器取决于待测温度范围以及所需的精度。
系统精度取决于温度传感器的精度以及对传感器输出进行数字化的模数转换器的功能。
在多数情况下，由于传感器信号非常微弱，因此需要高分辨率模数转换器。
Σ-Δ模数转换器具有高分辨率，因而非常适合这种系统，而且这种转换器往往包含温度测量系统所需的内置电路，如激励电流源。
本应用注释主要介绍可以利用的温度传感器（热电偶、电阻温度检测器（RTD）、热敏电阻器与热敏二极管）以及连接传感器与模数转换器所需的电路，并介绍对模数转换器的功能要求。
　　热电偶　　热电偶由两种不同类型的金属组成。
当温度高于零

研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。
发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供寻食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。
在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行寻食。
这样的麻雀被称为警觉者。
麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。
本资源包含以下三部分内容：1.麻雀搜索算法的基本原理（两篇参考文献），非常适合用来学习。
2.麻雀搜索算法的matlab代码，注释详细，结构清晰。
3.五个群智能优化算法常用的测试函数。

WebView_SSLPinning绕过实例的APK，曾经编译好WebView_SSLPinning的两种证书加固（【证书文件校验】和证【书公钥校验】）的APK

用了两种算法，公式法和递归算法界面用OpenGL做的刚学，里面还有B样条没完成，哪个高手做了在把它传上来给我学习一下谢谢O(∩_∩)O~

一．Ｃ语言基础1．C语言特点（识记）；
2．C语言程序基本组成（识记）:3．基本数据类型：3.1标识符与基本数据类型（识记），3.2常量与变量（领会）3.3内存的概念（识记）4．基本输入、输出函数（领会）：5．运算符与表达式（简单应用）：5.1运算符的优先级与结合性二．程序控制结构1．C语言的语句（识记）：2．顺序结构（领会）：3．分支结构（简单应用）：4．循环结构（综合应用）：5算法特点6流程图三．构外型数据1．数组（综合应用）：1.1定义和引用1.2字符数组1.3指针和数组2．结构类型：2.1结构类型的概念2.2结构类型定义及结构变量说明2.3结构变量的初始化2.4结构数组的初始化3．联合类型（识记）：3.1联合类型的概念3.2联合类型定义和联合变量说明3.3联合类型的使用3.4Struct和Union区别4．枚举型（识记）：4.1枚举型的定义4.2使用枚举型变量5．typedef的用途（识记）：四．指针1．指针与指针变量（识记）：2．指针运算符（领会）：3.指针与函数4．指针数组与指向指针的指针（识记）：5．指针与结构（领会）：6.难点和易混淆五．函数1．常见的系统库函数（识记）：2．用户自定义函数（简单应用）：2.1函数定义2.2函数调用2.3函数声明2.4函数返回值2.5函数参数3．函数之间的数据传递（领会）：4．函数的嵌套调用及递归调用（领会）：5．局部变量与全局变量（识记）：6．变量的存储类型与变量的初始化（领会）：7．编译预处理（领会）：六．文件1．文件的基本概念，C语言中的两种文件（识记）2．文件的打开、关闭和文件结束测试，文件的读写，文件的定位（识记）2.1文件操作函数2.2文件权限七．算法与编程（综合应用）1使用TurboC集成开发环境调试程序1.1．源程序的编写、编辑与改错（领会）；
1.2．集成环境下的求助Help（识记）；
1.3．程序的编译与目标代码的生成（识记）；
1.4．程序的调试（综合应用）：1.5．了解TurboC程序的常见错误提示（识记）。
2重点编程题八位运算1.&2.|3.^4.~5.＞————————————————版权声明：本文为CSDN博主「kaikai_sk」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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1.拍照次要使用navigator.mediaDevices.getUserMedia2.扫一扫有两种实现方式：a.zepto+qrcode通过相册图片解析b.html5-qrcode通过拍照解析、获取摄像头解析、从相册中选择图片解析说明:H5调用摄像头要在Https协议下，PC端和手机端都要测试。

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

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。