实习课题研究的主要内容与方法办公自动化是新时期政府部门的一项重要基础性建设，是国民经济信息化在政府部门的具体体现之一，对推进政府管理现代化、决策科学化、运作高效化起着积极和重要的作用。
办公自动化系统主要是为机关工作人员处理政务提供一个办公辅助手段。
政府办公活动就是对各类办公信息（数据、文字、声音、图象、图形）进行采集、存储、处理、传送和输出的过程。
办公自动化（OfficeAutomation，OA），是利用先进的科学技术（主要是计算机、软件、网络技术），使办公室部分工作逐步物化于各种现代化设备和软件系统中，由办公室人员、设备和软件共同构成服务于某种目标的人机信息处理系统，包括自动办公辅助、报文审批、公文流转及内部交流系统等。
其目的是尽可能充分利用现代技术资源与信息资源，提高政府部门行政管理工作效率和质量，辅助决策，以取得更好的工作效果。
办公自动化系统是电子政务的基础，主要是辅助解决办公室事务的时间管理、成本管理、质量管理等三个管理要素。
特别应提出的是办公系统不单是公文管理，而是对包括业务数据资源在内的办公资源进行全面规范和利用以及提供协同办公的辅助手段。
本模块属于《国税总局综合办公平台》的“办公用品管理”子模块。
本系统的总体结构图如下：使用的主要技术：技术：JavaSwing编程,web技术；
开发工具：Jbuilder数据库：Oracle9i数据访问方式：JDBCoraclethin模式参考设计模式：单态、工厂、DAO、MVC等具体实现的功能及模块划分如下表：功能类别子功能功能描述办公用品使用浏览办公用品用户根据自己的权限，浏览可以申请的办公用品，可以查看要领用物品的详细信息及剩余数量申请办公用品填写办公用品申领单，提交申请后，即可根据该用品设定的申请流程进行申请流转查看申领单申请办公用品的用户可以看到自己的申请是否审批通过，没有申请通过的单子可以撤销或重新申请查询办公用品用户可以根据类别、办公用品名称、购入时间、使用者等进行查询办公用品审批、签发审批办公用品具有审批权限的用户，核实申请单后，可以对申领单进行审批通过或驳回申领单申请人可以看到自己申请单的状态。
查询审批单具有审批权限的用户可以根据申请人名称查询到审批单，并按时间倒排序签发办公用品具有签发权限的用户可以看到审批通过的申领单，根据申领单的内容和审批意见签发办公用品，对已经签发的办公用品添上使用者和签发时间；
查询签发单具有签发权限的用户可以查询到未签发的审批单；
可以根据使用者查询到已签发的审批单；
可以根据签发时间查询到已签发的审批单；
办公用品管理设置办公用品类别可以添加、删除、修改、查询办公用品的类别（不同的办公用品类别，拥有不同的属性）分类办公用品根据办公用品的用途、属性等，将办公用品归类，例如可分为文具类、计算机类、耗材类、外设类等登记入库根据办公用品类别的不同，选择不同的属性登记页面，并设置安全存储量（默认可以是0，表示不需要设置该值）进行登记入库统计办公用品根据使用者统计办公用品申领列表存量提醒对设置了安全存量数量的办公用品，当剩余数量小于安全存量值的时候，提示管理员该物品存量不足，并可以查看该物品的详细信息权限管理设置权限可以添加、删除、修改一个权限设置用户可以添加、删除、修改一个用户分配权限对指定用户分配权限，也可以重新分配权限

最全药品资料库，包括商品名，英文名称，生产厂家，剂型，处方分类，批准文号等信息，是做医药软件，HIS系统必备的资料库

R语言，自然分类数据包，适合低版本R语言使用。

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

使用的是Knime，完整能跑的一个实验，但是需要你自己配置数据路径，这个我没办法教你，如果你不会的话，那就一点办法也没有

数据挖掘，pyton3.6文本分类

模式分类作者:RichardO.Duda/PeterE.Hart/DavidG.Stork，李宏东翻译中文第二版

根据2020年10月15日第三次全国国土调查县级耕地资源质量分类数据库标准，制作的数据库标准空库。
1.表5、表6、表9和表10，将“c-标准制”改为“c-国际制”。
2.数据库标准要求，扩充分类单元图层是必须的，“三调”有这两类图斑的，必须有这个图层；
没有的不需要建空图层。
3.表6注15：种植属性为“即可恢复”的耕地二级地类填写“即可恢复”，“工程恢复”的填写“工程恢复”，耕地二级地类级别代码均填写小写字母k。
将“耕地二级地类级别代码均填写小写字母k”调整为“耕地二级地类级别代码分别填写小写字母k1和k2”。
4.所有的OUT丰度指数，统一改为Ace指数。

采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

SVM分类器的相关算法和matlab源码,部分内容如下，1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=zeros(n,1);%参数afori=1:n%随机初始化a,a属于[0,C]a(i)=0.2;end

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。