22个爬虫项目的源码

从零开始学习音视频编程技术（二十二）FFMPEGQt视频播放器之BUG修复（升级到ffmpeg4.1）Qt的版本是5.6.2（vs2013）FFMPEG的版本是4.1SDL的版本是2.04

Activiti5是由Alfresco软件在2010年5月17日发布的业务流程管理（BPM）框架，它是覆盖了业务流程管理、工作流、服务协作等领域的一个开源的、灵活的、易扩展的可执行流程语言框架。
Activiti基于Apache许可的开源BPM平台，创始人TomBaeyens是JBossjBPM的项目架构师，它特色是提供了eclipse插件，开发人员可以通过插件直接绘画出业务流程图。
官方提供的Activiti-activiti-5.22.0源码包以及activitimodeler汉化文件

一、设计题目 2二、设计内容 2三、设计要求 21. 查看新闻功能 22. 管理员登录功能 23. 发布新闻功能 24. 新闻管理功能 2四、开发环境及需求 21. 开发目的 22. 开发环境 2五、功能模块图 3六、设计与实现 31. 安装调试ASP的环境 32. 数据库设计与实现 73. 前台的设计与实现 101) 模板设计--新闻首页 102) 模板设计--新闻显示页 113) 新闻首页的实现--index.asp 114) 显示单条新闻--show.asp 134. 后台的设计与实现 151) 管理主界面的设计 152) 框架左边的管理导航--left.asp 163) 框架右页的欢迎界面--right.asp 185. 新闻管理 191) 新闻添加 192) 新闻修改 213) 删除新闻 256. 登录模块的设计与实现 261) 新知识点 262) 业务处理流程 263) 登录首页的设计 264) 登录首页的实现--login.asp 275) 系统验证用户名和密码页的实现--check.asp 286) 退出页的实现exit.asp 287) 增加后台各页面的合法验证功能 28

第1篇基础篇第1章开发环境第2章语法基础第3章程序流程第4章数组与集合第5章字符串处理第6章数据结构与算法第7章类与结构第8章常用设计模式第2篇窗体篇第10章窗体的使用第11章控件的使用第12章组件的使用第9章鼠标与键盘第3篇应用篇第13章多线程编程第14章文件系统第15章注册表技术第16章数据库技术第17章访问Office第4篇新技术篇第18章GDI+绘图技术第19章自定义控件第20章图像处理技术第21章Areo技术第22章WPF技术第23章反射第24章网络编程技术第25章多进程编程第26章与C和C++的交互第27章系统管理第28章LINQ技术第29章并行处理技术

1需求分析11.1系统开发背景11.2系统开发目的11.3系统开发意义22概要设计32.1总体设计32.2功能设计32.2.1用户系统设计32.2.2问卷系统设计32.3数据库设计42.3交互设计63详细设计73.1用户管理系统73.1.1用户注册73.1.2用户登录93.2问卷管理系统93.2.1问卷信息管理93.2.2题目信息管理123.2.3选项信息管理143.2.4问卷结果统计173.2.5问卷生成183.2.6问卷提交194测试204.1出现的错误204.2解决方法20参考文献21附录（关键部分程序清单）221.路由文件222.用户管理后台文件233.问卷后台管理文件274.问卷生成文件415.登录界面456.注册页面467.问卷信息管理页面478.题目信息管理页面509.选项信息管理页面5310.选择题统计信息展示5511.简答题统计信息展示5812.错误页面5913.CSS文件6014.JavaScript文件76

flutter-1.22.1.zip在中国大陆地区，要想正常获取安装包列表或下载安装包，可能需要翻墙，读者也可以去Fluttergithub项目下去下载安装包

现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。

ChromeDriver-86.0.4240.22.zip

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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。