EasyGUI是一个非常简单、非常容易用Python进行GUI编程的模块。
EasyGUI不同于其他GUI生成器，因为EasyGUI不是事件驱动的。
相反，所有GUI交互都是通过简单的函数调用的。
EasyGui为与用户进行简单的GUI交互提供了一个易于使用的界面.它不要求程序员知道任何关于tkinter、框架、小部件、回调或lambda的信息。
EasyGUI运行在Python2和3上，并且没有任何依赖关系。

本书介绍了Linux设备驱动开发理论、框架与实例，详细说明了自旋锁、信号量、完成量、中断顶/底半部、定时器、内存和I/O映射以及异步通知、阻塞I/O、非阻塞I/O等Linux设备驱动理论,以及字符设备、块设备、tty设备、I2c设备、LCD设备、音频设备、USB设备、网络设备、PCI设备等Linux设备驱动架构中各个复杂数据结构和函数的关系，并讲解了Linux驱动开发的大量实例，使读者能够独立开发各类Linux设备驱动。

icu4c-57_1(编译QtWebkit所需要的第三方库)ICU(InternationalComponentforUnicode/Unicode国际化组件)是Unicode支持、软件国际化、全球化的一个成熟的、广泛应用的库，是一个由IBM赞助、支持和使用的，基于"IBM公共许可证"，用于支持软件国际化的开源项目。
这个库为C和Java编程语言提供了一整套操作Unicode数据的函数。
这个库是在一种无限制的开放源码许可证下发布的，这使它可以在许多应用程序中使用。

STM32无刷直流电机控制，使用PWM控制方式，基于V3.5库函数版本

AWS自动修复开源应用程序可通过使用AWSConfig立即修复常见的安全问题。
目录关于自动修复通过SQS队列auto-remediate-config-compliance触发自动修复功能。
SQS队列通过CloudWatchEventauto-remediate-config-complianceremediateauto-remediate-config-compliance从AWSConfig中填充了合规性负载。
CloudWatchEvent的目的是过滤掉AWSConfig生成的所有与违规有关的消息。
触发Lambda函数后，它将尝试修复安全问题。
如果修复失败，则事件有效负载将发送到死信队列（DQL）SQS队列auto-remediate-dlq。
每次将有效负载发送到DLQ时，属性try_count都会增加到SQS消息中。
一旦该计数超过Lambda函数附加的RETRYCOUNT变量，该消息将不再发送到DLQ。
如果对传入的AWSConfig事件不存在任何补救措施，则AWSConfig有效负载将被发送到SNS主题auto-remedia

用simulink和simscape仿真直流电动机-simscape_DCmotor.rar今天我做了一个直流电动机的仿真，没敢发到powersystem模块就发到基础模块了我用了两种方法，一种是传递函数，用的是simulink另一种是simscape，直接仿真物理系统总结一下虽然看看仿真图，是传递函数比较简单，但是你要建立这个传递函数的时间远比建立simscape的时间长，simscape显得比较简单，相当于所有的传递函数都给我们写好了，看仿真图的形状很容易想到物理模型，我比较推荐这个。
为了让大家看的比较方便有个系统，机械系统和电路系统我都用的不同的颜色加以区分两个文件中，相同类型模块的颜色是一样的电路系统是粉红色，而机械系统是绿色所有的输入部分是红色的，而输出部分是蓝色的弄了一个寒假的仿真，只有两点感觉一点，matlab真的很简单很方便二点，如果原理不懂的话，matlab再好你也会觉得它很烦最后要是大家没钱的话，可以发邮件给我xukai19871105@126.com

这个帮助文档很详细,希望对大家都有很大的帮助.为了让网友们能更好的阅读和管理WindowsAPI函数，于是我将网上的资料整理成一个帮助文件。
让查阅API函数变的更简单，容易，也更有效。
本帮助文件中的WindowsAPI函数大约有774个，共分十二大类，基本上包括了大部分的常用和非常用的WindowsAPI函数

STM8S参考手册（中文版）STM8函数库中文参考STM8S003/103中文版

简单的PSO算法Python实现（包括自定义一维或高维函数）

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。