OpenGL开发环境的资料，OPENGL开发必备。
1.把解压得到的glut.h放到"C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftSDKs\Windows\v7.0A\Include\gl"（与具体安装位置有关，应该是安装目录\microsoftsdks\windows\v7.0A\include\gl）2.把解压得到的glut.lib和glut32.lib放到"“Programfiles(x86)\MicrosoftVisualstudio10.0\VC\lib"中（与具体安装位置有关，同上）3.把解压得到的glut.dll放到"C:\Windows\System32"4.把glut32.dll放到“Programfiles(x86)\MicrosoftVisualstudio10.0\VC\bin”下(注意这个，网上有人说放到system32里，但是我试过，会报错)（与具体安装位置有关，同上）5.打开vs2010,随便打开或新建一个项目。
选择project-＞projectproperty-＞ConfigurationProperties-＞Linker-＞Input-＞AdditionalDependencies在其中添加opengl32.libglu32.libglut32.libglut.h--_-C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftSDKs\Windows\v7.0A\Include\glglut.dll,glut32.dll--_-C:\Windows\SysWOW64(windows764位操作系统)--_-C:\Windows\System32(windows732位操作系统)glut.lib,glut32.lib--_-C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio10.0\VC\lib

OPCClientTool简单实用、轻便的绿色版OPC协议调试软件工具。
（一）OPC简介：OPC工具包产品由DELPHI语言编写，以标准动态连接库（DLL）形式提供二次开发接口，与Win98、WinNT、WINXP、WIN2000、WIN2003系统兼容，完全封装了COM技术实现细节，使二次开发的程序员无需了解COM和OPC规范底层细节，降低客户端程序开发的复杂程度和减少了熟悉OPC技术的时间。
（二）工具包的特点：数据访问服务器工具包于2004年3月开发完成，工具包提供对OPCDataAccess2.04规范（以下简称OPCDA规范）的全面支持，工具包具有以下特点：1)完全符合OPCDataAccess2.04标准，通过OPC基金会兼容性产品测试2)完全的封装使二次开发人员不需要了解COM技术和OPC规范接口细节3)工具包支持多种开发语言，如VC、BC、VB、Delphi等4)支持win98、winNT、winXP、win2000、win20035)逻辑清晰、功能明确的二次开发函数保证用户进行二次开发简单容易6)支持数据访问服务器1.0、2.0标准7)支持同步、异步数据通讯方式8)支持分布式体系结构9)支持多服务器同时连接，便于数据汇集和整合

matlab自带conv函数求代码，同样可根据卷积的性质，代码实现函数的卷积

回归分析是研究变量间函数关系的一种方法。

缩略图片函数thumb(图片id或者路径,宽度,高度,是否水印,缩放标准值,是否下载远程图片进行剪切)缩略图地址：{thumb($字段名,100,100)}缩略图带上水印地址：{thumb($字段名,100,100,1)}强制高度、强制宽度：{thumb($字段名,100,100,0)}手机绑定mobile目录友好的时间：{dr_fdate($字段名)}20210214添加开启附件上传为分站上传

用于matlab的反距离权重插值函数，是比较方便的插值方法之一

opencv2.4.9参考手册，OpenCV参考手册，包含所有OpenCV中的函数说明、OpenCV介绍、安装手册。
是OpenCV官方帮助文档

详尽搜索这个R包的目的是提供一个易于使用，快速和可扩展的穷举搜索框架。
详尽的功能选择可能需要安装和评估大量模型。
因此，执行速度和内存管理是执行此类任务的关键因素。
该软件包通过使用多线程C++后端解决了这两个问题。
通过仅存储最佳结果来保持内存使用率不变。
这样可以评估通常在标准设置中通常不可行的巨大任务。
安装您可以从CRAN安装ExhaustiveSearchR软件包的发行版：install.packages("ExhaustiveSearch")当前开发版本可以从GitHub安装：devtools::install_github("RudolfJagdhuber/ExhaustiveSearch")用法主要功能ExhaustiveSearch()使用典型的formula和data结构，您可能会对lm()或glm()等函数熟悉。
作为

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

ENV的方法可装为so中的字节码

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。