主要修改以下功能：1、可以设定默认的上传目录，如果在上传页面没有指定目录，则自动上传到默认的目录。
2、如果没有设定默认的目录，在上传的页面也没有指定目录，则自动上传到根目录（即和上传程序同一目录）。
3、如果在上传页面指定了目录，但目录并不存在则自动创建（会自动检测目录名称是否包含特殊字符）。
4、可设定上传文件的最大大小，默认允许上传的文件最大为2M。
5、可设定允许上传文件类型，没有设定允许上传的文件类型则不能上传。
6、可设定上传后的文件名是自动重新以当前日期命名还是保留原有的文件名。
要修改以上参数，直接用记事本打开upload.asp编辑。
特别说明：如果你指定的目录名称是aaa，如果aaa不存在，则自动创建，如果指定的目录名称是bbb/ccc，这是两层目录，如果bbb目录存在，则自动创建ccc，如果bbb不存，则程序会出错。
本机调试预览：upload.htm

实验目的1.理解路由选择算法实现原理，加深对网络层功能的理解；
2.掌握距离向量路由选择算法中路由表形成过程及其对路由选择的影响；
二、实验内容1.熟悉模拟软件的运行环境及操作方法；
2、调整参数，分析路由表变化情况，理解路由算法

利用三层架构实现的在线考试系统，希望能够好好的掌握三层！

NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe

RL78I1D独立式烟雾探测器ALTIUM设计硬件原理图PCB+BOM文件，2层板设计，大小为55x58mm,双面布局布线，可以做为你的设计参考。

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

2019年3月：Strongbox处于低维护模式;它将继续收到较小的更新，但是我们建议新用户签出（在Strongbox开源后启动）和。
Strongbox是用于管理，存储和检索机密（访问令牌，加密密钥，私有证书等）的CLI/GUI和SDK。
Strongbox是AWSKMS，DynamoDB和IAM之上的客户端便利层。
它为您管理AWS资源并以安全的方式配置它们。
自2016年年中以来，Strongbox已投入生产，现已在Schibsted内部广泛使用。
入门请访问我们的以快速入门。
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执照版权所有（c）2016SchibstedProducts＆TechnologyAS根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可；
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有关许可下特定的语言管理权限和限制，请参阅

此资源包含了用户需求说明文档、用JSP编写的WEB网页模板以及用MyEclipse6.5、Tomcat6.0S、QLServer2005、Struts2、Spring3.0、Hibernate3.3等技术编写的源代码。
整个项目采用MVC模式，应用StrutsSpringHibernate三个框架实现了一个小区管理系统。
分为View层（显示层）、Control层（控制层）、Service层（业务逻辑层）、DAO层（数据库访问对象层）。
利用Spring的依赖注入和面向切面特性，hibernate的数据持久化技术、Struts的控制器实现了楼栋管理模块，房间管理模块，业主管理模块，收费管理模块，物资设备管理，管理员管理等模块。

Hawkeye扫描仪cli是项目安全性，漏洞和常规风险突出显示工具。
它旨在集成到您的预提交钩子和管道中。
运行和配置扫描仪Hawkeye扫描器cli假定您的目录结构是这样，它将工具链的文件保留在顶层。
大致来说，这可以归结为：Node.js项目在顶层具有package.jsonRuby项目将在顶层有一个GemfilePython项目将在顶层有一个requirements.txtPHP项目将在顶层具有composer.lockJava项目将具有一个build（gradle）或target（maven）文件夹，并包含.java和.jar文件Kotlin项目将具有一个build（渐变）或target（maven）文件夹，并包含.kt和.jar文件Scala项目将有一个target文件夹（带有sbt-native-packager或sbt-assembly插件的sbt-assembly）文件夹，并包含.scala和.jar文件。
检查以获取正在运行的演示。
Rust项目将在顶层具有Cargo.toml这并不是穷尽的，因为有时工具需要其他文件才能存在。

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。