用MATLAB的m文件编写的一套学生信息管理系统，有一个不错的交互界面，可以轻松地输入、查询、修改、删除学生的各项信息。
这个m文件只能在MATLAB中运转。

MAK分布式交互仿真的VRLink工具包。
具有协议无关和快速开发仿真零碎的特点，使用的代码比HLA/RTI小很多。

《面向对象设计UML实践》(第2版)自第1版出版以来，深受读者喜爱。
为了适应面向对象设计发展，第2版在保留第1版特点的同时，根据当前软件工程的发展趋势和教学特点，精心选择了最主要的基本内容进行引见。
全书包括14章和3个附录，分别为UML导论，对象建模，软件开发过程，餐馆系统的业务建模、分析、设计及实现，类和对象图，交互图，状态图，构件图，约束，实现策略，原则和模式等。

交互式绘图程序(MFC)可以选择图形的品种（直线、折线、矩形、[椭]圆、多边形及对应的填充图形）、绘图颜色（使用颜色公用对话框）、笔的粗细和风格、填充模式（包括填充颜色[与图案]）、背景模式与颜色；
可以动态拖动绘图，并显示鼠标当前位置坐标以及拖动矩形的大小；
[可以用选择的字体、大小和颜色（使用字体公用对话框）在指定的位置按指定的对齐方式来输出文字串；
可以清屏（调用CWnd类的函数Invalidate()或用背景色画填充客户区矩形）、可以按Esc键取消正在进行的绘图操作；
各种操作和选择有对应的菜单项，且有对应的工具条按钮和加速键

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳功能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel

Ansible模块与VMwareWorkstation/FusionPro的RESTAPI交互简介：入门启动vmrest并运转设置您的凭据：在Windows上，将目录更改为WorkstationPro安装文件夹，然后运转vmrest.exe-C。
在Unix上，运转vmrest-C。
然后运转vmrest：在Windows上，将目录更改为WorkstationPro安装文件夹，然后运转vmrest.exe命令。
在Unix上，运转vmrest。
有关VMwareRESTAPI文档的更多信息：|安装模块从ansible-galaxy安装：ansible-galaxycollectioninstallqsypoq.vmware_desktop手动安装：将plugins/modules的内容放在~/.ansible/plugins/modules/或您的剧本旁边的library文件夹中。
资讯资讯信息检索对于仅用于检索信息的模块，必须使用详细标志设置ansible命令，例如：ansible-playboo

这是山东大学可视化课程项目，用js实现的BFS和DFS，详细的展现了BFS和DFS的运行过程，网页可交互。

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

详细的volte端到端信令分析，包括一切IMS及EPC网元之间交互流程及单条信令中封装的字段含义

页面的打开速度对网站的优化有极大的意义，如果打开一个页面不断处于白屏状态，比如TTFB超过5秒，可能大部分人都会把它关掉。
或者是页面加载出来了，但是比较慢，页面显示不完整，标签栏不断在转圈，页面长期处于不可交互的状态，这也是一种很不好的体验。
如何评价一个页面打开得快不快，可以用两个指标描述，一个是ready的时间，另一个是load的时间。
这个可以从Chrome的控制台看到，如打开stackoverflow.com网站的首页：一共是加载490KB，ready时间是7.36s，load时间是17.35s。
再来看下打开谷歌的情况：虽然两个页面的内容差别比较大，但是从时间来看的话，很明显谷歌的速度要明

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。