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插件大小：5kb更新日期：2020年9月8日功能特色：无需改动系统核心文件无需在后台繁琐的去自定义模板无需去后台添加自定义页面插件自动识别PC、移动端、自顺应端的XML地图格式插件自动识别数据总数并自动按设置分页生成安装方法：将压缩包liuge_sitemap.zip上传至网站目录e/下解压浏览器运行www.xxx.com/e/liuge/sitemap/install/安装即可

EESpro8.4破解版，无期限使用。
EES是工程方程解答器的英文字母的首字母缩写词。
EES的基本功能是解代数方程组。
EES也能解差分方程、有复杂变量的方程、做工程优化、提供线性和非线性回归并可绘出良好的二维图形。
EES的最早版本开发于AppleMacintosh计算机和Windows操作系统。
这本使用手册描述了基于Windows操作系统的EES版本，包括Windows95/98/2000和WindowsNT4。
EES和现有的方程组数值解程序之间有两个主要的差别。
首先，EES自动识别和求解必须同时求解的方程组。
这个特点简化了用户的工作并可使解答器永远在最佳效率下工作。
其次，EES提供了很多对工程计算非常有用的内置数学和热物性函数。
例如，EES中内置有蒸汽性质表，根据任意两个物性参数就可通过调用一个内置函数而获得其它的物性参数。
对于大多数制冷剂(包括一些新的混合制冷剂)、氨、甲烷、二氧化碳和很多其它流体，也提供了类似的功能。
空气性质表是内置的，很多常用气体的psychrometric函数和JANAF表中的数据一样也是内置的。
同样也提供了这些物质的迁移性质。
虽然EES中的数学函数和热物性函数库是强大的，但是并不能完全满足每个用户的需要。
EES允许用户用3种方式输入他/她自己的函数关系式。
首先，在EES中插入和添加表格数据非常方便，这样列表数据可以在方程组的求解过程中直接使用。
其次，EES语言支持用户用类似于Pascal和Fortran语言编写的函数和子程序。
EES也支持用户自己用EES语言编写的模块，这些模块可以被其他EES程序调用。
那些函数、子程序和模块可以当作文件储存，当启动EES时这些可自动读取。
第三，用任何一种高级语言(例如Pascal、C或者Fortran)编写的外置函数和子程序，可以通过使用Windows操作系统的动态连接程序库的功能而动态连接到EES。
添加的函数关系式的这三种方法为扩展EES的功能提供了非常强有力的手段。
提出EES的动机在于热力学和传热学的教学过程。
为了学习这些课程，学生经常需要解决问题。
对于学生来说，查找物性数据和求解决相似的方程组需要耗费大部分时间和精力，一旦学生熟悉了这些物性数据表，对这些物性数据表的进一步使用并不能对学生的能力有所帮助，对代数表达式的使用也是如此。
以通常的方式解决问题所需要的时间和精力实际上消耗了学生学习这些的学习兴味，因为它迫使学生去关心求解方程组所需要的语句（其实无关紧要）而使学习非常费力。
一些涉及到热力学和传热学的有趣的实际问题可能因为他们的数学复杂性而并没有解析解。
EES允许用户摆脱平凡杂事而集中更多心思于开发上。
对于需要确定一个或更多参数的设计问题，EES显得特别有用。
EES程序提供了物性参数表，这类似于一张电子表格。
用户需要确定独立变量并在表格里输入其数值，EES将计算出表格中其他物性参数的数值。
则表格内的参数的关系可以显示在平面图上。
EES也提供了实验数据误差引起计算变量误差的估计。
利用EES，设计问题并不比求解一个具有固定自变量的问题难。
EES的优势在于它提供一套简单而直观的命令，这样初学者能迅速掌握解决任何代数学问题的方法。
而且，这个软件的功能对于专业人员来说也是强大而实用的。
内置于EES软件中的庞大的关于热物性和迁移性质的数据库对于解决关于热力学、流体力学和传热学问题是大有裨益的。
EES可以用于很多工程问题；
尤其适用于在机械工程课程方面和解决实际工程问题的需要。

在MATLAB环境下编程实现的数字调制信号样式自动识别，可以识别出2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK和16ＱＡＭ。
程序包括４个部分，调制信号源的仿真，信道的模仿、瞬时参数的提取、样式的识别。
注意：样式识别中的门限值需要自己统计确定

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

这是一篇硕士论文，主要是用OpenCV去自动识别能否有火灾发生

首先说明该文件有安装包和完整的代码。
打开运行时需要添加（或者更新）Visio。
如果电脑没有visio可以装一个。
下载绝对超值。
本项目通过用C#进行Visio进行二次开发，实现了绘制电气接线图，并能实现潮流计算。
0前言中国电力行业属于垄断行业。
从目前来看，改革我国电力行业，打破垄断引入竞争已成为大势所趋，但是，电力行业与其他垄断行业不同，至少有三个特点：电力行业与其他垄断行业服务对象不同。
其他垄断行业服务对象都是部分群体，如民航、铁路它们的服务对象只是人们群众中的一部分，不像电力行业与所有人有关，不论城市或农村，不论生产或生活，不论信息传递或网络联系，家庭生活都离不开电，对社会是全方位的覆盖。
一个国家电气化水平越高，电力在全社会作用越大。
一旦发生问题，小则引起局部瘫痪，大则引起全社会瘫痪。
因为它既是国民经济中的骨干行业，又是全社会的吃穿住行和人们生活需要的公用产品，这是其他垄断行业无法比拟的。
电力行业另一个特点是它的产品不能储存，发电量超过需要量会形成浪费，发电量不足，会影响生产和生活的需要。
而且，社会对电量的需要是一个不定量，它会随着地区、时间、季节、气候、人们生活等方面的变化而变化。
这种不能储备，需要量又是瞬息万变的行业，就要求对供给和需求要有精确的掌握，以便及时进行调整和控制，才不至于出现象美国加州那样长期电力危机。
中国电力行业还有它自己的特点。
中国电力行业的垄断说到底是非经济型的行政性的垄断，情况非常复杂，这在国外也少见。
在所有制上，有国家所有制、地方政府所有制、合资企业、集体所有制，国家担保贷款企业、股份制，等等。
发电厂有火电、水电、核电。
区域电价上差别也相当大。
电网有国家投资，地方政府投资，企事业单位投资等等。
在进行厂网分开竞价上网过程中，必须对电力企业的产权有所界定，对不同电价有所处理，以及今后电价的监督，等等问题，都需要政府介入。
但是，电力行业不可能彻底打破垄断，完全自由竞争，这是电力行业的特点决定的，即便在西方市场经济条件下，所有的竞争也不是完全的自由竞争（美国的电力自由化程度也不高，相对来说欧洲电力市场的自由最高，但也没有完全市场化），只能是有限的竞争。
何况在我们这样大的一个国家，电力行业这么重要，政府不可能放手不管完全自由竞争，问题在于垄断和竞争的度如何掌握，二者如何结合，这是我们电力行业面临的挑战。
电力行业已经开始从生产导向型向市场导向型的巨大转变。
电力行业运作继续关注在电厂和电网方面，并面临提高运行可靠性的强烈需求。
当今，我们需要用崭新的视角来透视市场状况，一些术语，如竞争能力、产品质量、收益率、效率及客户服务等都已经被赋予了全新的理念。
只有清楚地分析、理解当前的情势并及时、勇敢地采取行动，才能应对这些挑战。
在21世纪，计算机显得越来越重要，在电力行业中，计算机也得到了越来越广泛的运用。
而且随着社会的进步，电力行业已经抛弃了手工绘制电气接线图和手工计算潮流。
本系统就是在基于以上原因，开发了一款利用Visio进行二次开发，将C#与Visio想结合，能绘制电气接线图，并能打开已有的电气接线，保存所绘制的接线图等功能，并能在接线图的基础上，进行潮流计算。
1绪论1.1课题的研究背景与意义1.1.1课题的研究背景随着国民经济的发展,我国电力系统的规模越来越庞大,其网络结构越来越复杂,因而电力系统基础分析计算的工作量也越来越大。
图形是工程中最简洁的语言,用图形来描述电力系统的网络结构,图形会起到一目了然的作用,这也逐渐成为用户对电力系统分析计算软件的基本要求。
光只能绘图并不能满足需求，将绘制接线图与潮流计算结合起来才能使软件更贴近需求。
MicrosoftVisio是当今优秀的绘图软件,也是近年国内外最流行的图形化解决方案开发平台之一,具有强大的图形操作功能,它还提供了二次开发功能。
能够建立电力系统计算软件的图形平台框架,在此平台上绘制和编辑基于电力系统电气接线图,对电网拓扑结构进行自动识别,完成了电力网络图形元件各参数输入和设置,并实现了电力网络操作的图形化模拟、仿真和潮流计算。
1.1.2课题的研究意义本项目实现的电气接线图的绘制和潮流计算。
Visio是当今最优秀的绘图软件之一，它将强大的功能和易用性完美结合，可广泛应用于电子、机械、通信、建筑、软件设计和企业管理等众多领域。
使用该软件可以完成各类专业图纸的制作，例如程序流程图、网络拓扑图、数据分布图、地图、室内布置图、规划图、线路图等，可见功能十分的强大。
Visio软件有助于学生以及各种专业人员轻松地可视化、分析和交流复杂信息。
这能够将难以理解的复杂文本和表格转换为一目了然的Visio图表，增加工作学习的效率。
1．2问题的定义及内容简介1.2.1问题

MathpixSnip这款神器只需截个图，公式会自动转化为LaTex表达式，我们只需要简单地修改就行了。
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一个自动填写网页表单并提交的工具软件，可同时监控提交后内容并报警提示。
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完全模仿手工操作，展示实时页面及整个提交过程。
程序可后台运行，完全不影响键盘鼠标操作。
程序广泛用于网站自动登录，自动注册用户，批量查询并保存信息，批量数据录入等网页自动填写操作。
1、支持各种文本框、列表框、选择框填写，多任务多操作连续提交，实现无人值守。
2、自动填写表单项，填写内容可以是固定值、也可以从文件中读取的内容。
3、支持图片验证码识别，对接远程打码模块，支持验证码快速自动识别输入4、支持手机验证码自动输入，对接手机验证码平台5、支持按钮提交、表单提交以及自定义脚本等多种提交方式交。
6、支持网页任意脚本删除、替换、注入、执行等。
7、提交时显示实时速度，自动统计提交效果与流量。
8、支持代理服务器，换IP提交。
可导入大量免费代理服务器，可随机使用或环使用代理服务器，自动对代理服务器使用情况进行统计管理。
9、支持ADSL自动重拔号更换IP。
10、支持验证码手工快速录入，支持验证码云识别自动输入。
11、网页内容变化监控，包括脚本执行产生的变化。
12、网页内容关键字监控，同时监控多个关键字。
13、网页HTML元素级监控，同时监控多个元素，进行数据比较。
14、网络故障监控，本地网络故障时报警。
15、提交失败监控，网站服务器出现问题，或网页打不开时报警。
16、监控报警处置方式：弹出提示对话框；
声音提示；
任务中止；
启动新任务；
启动外部处置程序；
保存当前页面；
程序关闭；
自动关机。
WINXP,WIN2003用户安装必须安装补丁Microsoft.NETFramework2.0ServicePack2注意是SP2补丁.声明:本软件不得用于非法用途,非法使用本软件与软件作者无关.

车牌号识别，内容包括主程序、子程序、字符模板和实验报告，采用matlab言语。

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。