针对新版本的ASP.NETMVC4，深入剖析底层框架从请求接收到响应回复的整个处理流程（包括URL路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Model的绑定、Model的验证、Action的执行、View的呈现和ASP.NETWebAPI等），并在此基础上指导读者如何通过对ASP.NETMVC框架本身的扩展解决应用开发中的实际问题。

fuzzyPID_1019.mdl模型注释在运行之前需要将matlab的工作目录放在包含所有文件的文件夹里然后在commandwindow中输入下面三条语句，将模糊规则注入到模型中FuzzyKp=readfis('FuzzyKp.fis')FuzzyKi=readfis('FuzzyKi.fis')FuzzyKd=readfis('FuzzyKd.fis')具体的运行效果我没有细调，请大家自行调试。
分享这个模型就是想让大家有个model好上手好参考，大家多研究多琢磨。
PMSM1018_PI.mdl之前这个模型有错误，是我的疏忽。
里面最下面中间有个模块ADRC_w_2nd是自抗扰控制的，我没有调好。
把他删了就行了。
其他部分是正确的。

PBAN-PyTorch工作的实施。
要求PyTorch＞=0.4.0NumPy＞=1.13.3Python3.6GloVe预先训练的单词向量：下载预训练的单词向量。
将和到\glove\文件夹中。
数据集基于的餐厅和笔记本电脑数据集。
餐厅数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车2164807637测试728196196笔记本电脑数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车994870464测试341128169用法训练模型：pythontrain.py--model_namepban--datasetrestaurant显示帮助消息并退出：pythontrain.py-h实施模型LSTM唐杜玉等。
“有效的LSTM，用于目标依赖的情感分类。
”2016

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.datdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

开发环境为quartus2，采用verilog语言，详细的写出了SVM决策函数，可根据自己的要求改变输入数据类型以及SVM训练model的参数，即可输出判断结果。
供大家参考学习。

《QtQuick核心编程》起始于基础的开发环境搭建和QtCreator快速介绍，帮助读者正确使用开发环境；
着力于QML语言基础、事件、QtQuick基本元素，辅以简要的ECMAScript（JavaScript）语言介绍，使得读者能够快速熟悉QtQuick的基本知识和开发过程；
对于QtQuick中的关键主题，如动画、Model-View、Component、网络、多媒体，做了详尽入微的讲解，让读者一册在手，别无他求；
QML与C++混合编程、Canvas、定制及自定义控件等高级主题，《QtQuick核心编程》也做了详细讲解，同时提供了多个精彩的实作实例，力求概念清晰，用途明确。
《QtQuick核心编程》的内容适用于桌面与Android平台。
值得一提的是，《QtQuick核心编程》覆盖了Android开发的多个主题，如拍照、定位、录音、国际化、可伸缩界面等，也是使用QtQuick进行移动开发不可错过的。
,《QtQuick核心编程》的读者对象为：希望学习一门高效的界面编程语言的开发人员；
希望在多个移动设备（如智能手机）上构建流畅用户界面的开发人员；
有一定C/C++基础，希望快速构建应用程序界面的开发人员；
有一定Qt基础，希望快速构建界面的开发人员；
有一定QML基础，想进阶学习的朋友；
想熟悉跨平台应用开发框架的开发人员。

face_landmark_model

LibNoise分形噪声函数库的JAVA翻译版，个人开发，仅供参考。
包中包含：异常模块:noise.Exceptionnoise.ExceptionInvalidParam无效的参数异常。
noise.ExceptionNoModule无模块异常，无法检索到该源模块noise.ExceptionOutOfMemorynoise.ExceptionUnknown模型模块：noise.model.Line线noise.model.Plane平面noise.model.Sphere球体noise.model.Cylinder圆柱发生器模块：noise.module.Perlin培林噪声 noise.module.RidgedMulti脊多重分形噪声noise.module.Billow巨浪 value=|perlin_value|*2-1.0;noise.module.Voronoi细胞噪声,Voronoi图noise.module.Const常量 value=const;noise.module.Cylinders圆柱noise.module.Checkerboard棋盘格 value=(floor(x)&1^floor(y)&1^floor(z)&1)!=0?-1.0:1.0;noise.module.Spheres球体选择器模块：noise.module.Select选择noise.module.Blend混合 value=((1.0-(modules[3].value+1)/2)*modules[0].value)+((modules[3].value+1)/2*modules[1].value);修饰器模块：noise.module.Invert倒置 value=-value;noise.module.Abs绝对值 value=|value|;noise.module.Clamp截取 value=(valueupperBound?upperBound:value);lowerBound:下截取值;upperBound:上截取值noise.module.Curve曲线 value=noise.module.Curve.ControlPoint控制点noise.module.ScaleBias偏移缩放， value=value*scale+offsetnoise.module.Turbulence湍流 value=modules[0].getValue(x+modules[1].value*power,y+modules[2].value*power,z+modules[3].value*power);noise.module.Exponent指数 value=(pow(abs((value+1.0)/2.0),exponent)*2.0-1.0);组合模块：noise.module.Add添加 value=modules[0].value+modules[1].value;noise.module.Max最大值 value=max(value);noise.module.Min最小值 value=min(value);noise.module.Multiply乘法 value=modules[0].value*modules[1].value;noise.module.Power权重 value=pow(modules[0].value,modules[1].value);变压模块：noise.module.Displace位移替换，扭曲value=modules[0].getValue(x+modules[1].value,y+modules[2].value,z+modules[3].value);noise.module.RotatePoint点旋转noise.module.ScalePoint点缩放,轴缩放 value=modules[0].getValue(x*xScale,y*yScale,z*zScale);noise.module.Terrace露台，梯台noise.mod

该模型中包含了高速公路模型highway,车流模型model,车辆换道模型lane-change,车类vehicle等，一个安装过程见：http://blog.csdn.net/barcodegun/article/details/6898193请注意：由于版本不一样，环境不一样，安装的时候，您可能无法正确安装。
本代码适合研究车辆自组网的朋友及需要在ns-3中添加自己的组件的朋友进行下载。
本人已经正确安装，但不能保证您能正确安装。

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。