淘宝Fourinone2.0提供了一个4合1分布式框架和简单易用的编程API，实现对多台计算机CPU，内存，硬盘的统一利用，从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。
Fourinone框架提供了一系列并行计算模式（农民工/包工头/职介绍/手工仓库）用于利用多机多核CPU的计算能力；
提供完整的分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力；
提供像操作本地文件一样操作远程文件（访问，并行读写，拆分，排它，复制，解析，事务等）用于利用多机硬盘存储能力；
由于多计算机物理上独立，Fourinone框架也提供完整的分布式协同和锁以及简化MQ功能，用于实现多机的协作和通讯。
fourinone-2.05.28\fourinone2.0.................\............\config.xml.................\............\fourinone-2.05.28-src.jar.................\............\fourinone-2.05.28.jar.................\............\指南和demo.................\............\..........\MQdemo.................\............\..........\.......\MQdemo.txt.................\............\..........\.......\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.......\Publisher.java.................\............\..........\.......\Receiver.java.................\............\..........\.......\Sender.java.................\............\..........\.......\Subscriber.java.................\............\..........\WordCount.................\............\..........\.........\inputdata.txt.................\............\..........\.........\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.........\WordCount.txt.................\............\..........\.........\WordcountCT.java.................\............\..........\.........\WordcountWK.java.................\............\..........\分布式文件访问和操作demo.................\............\..........\........................\FttpBatchWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpOperateDemo.java.................\............\..........\........................\FttpParseDemo.java.................\............\..........\........................\FttpRo

Matlab破解中文版是2016年全新推出的一款分析数据、开发算法、创建模型的商业数学软件。
MATLAB破解中文版对工程师和科学家而言，是最易学和最高效的软件环境。
MatlabR2016b主要包括MATLAB和Simulink两大部分，有助于加快模型开发和仿真速度。
 破解方法：  1.解压“Matlab2016bWin64Crack.rar”。
  2.打开MATLAB的安装目录binwin64文件夹（如D:MATLABR2016bR2016bbinwin64），双击“activate_matlab.exe”进行激活  3.选择“在不选择Internet情况下手动激活”  4.选择“输入许可证文件的完整路径（包括文件名）”，点击“浏览”  5.选择Matlab2016bWin64Crack文件夹中的“license_standalone.lic”，点击“选择”  6.提示激活已完成，点击“完成”，但先不要打开软件。
  7.打开解压的Matlab2016bWin64Crack文件夹中的MATLABProductionServerR2016b文件夹，复制bin文件夹。
  8.将刚才复制的bin文件夹直接粘贴在MATLABR2016b的安装文件夹下（不要打开bin文件夹再粘贴）  9.提示有3个同名文件，点击“替换目标中的文件”。
（如无此提示，则是粘贴的位置不正确，请自行检查） 10.之后打开bin文件夹，双击“matlab.exe”即可启动MATLABR2016b。
为方便启动，可右单击“matlab.exe”，选择“固定到‘开始’屏幕”或“发送到→桌面快捷方式”。

小票打印机，自定义打印小票，傻瓜式操作，按照步骤复制代码即可，小票机参数配置，打印数据格式，传递参数，已经处理完成，复制即可打印小票！

2.3更新控件引用因为软件产品的更新换代，而之前的PowerSolutionDOTNetOLE控件的版本是在建立VB.NET2010项目时使用的版本。
安装并更新控件的版本对你的应用程序的应用没有不适应的错误。
使用旧版本的控件DLL，应用程序也能够正常的运行。
如果你希望能够使用新版本的DLL控件中的新功能函数，你需要做的是，打开你的VB.Net程序并正常的运行程序，该引用会自动的更新到新的控件，并把新的控件复制到当前的目录中。
2.4使用控件的类PowerSolutionDOTNetOLE类允许你通过代码连接到每一个Delcam的产品。
此外，这一个类是共享的，这表示你可以使用OLE连接到PowerMILL，项目下的所有的表格、类、模块等都可以使用同一个OLE的连接。
使用控件中的所有类，你可以每次引用全部的“命名空间”，例如：从你的应用程序的设计视图框中的主窗体中，双击标题栏。
VB.NET2010会自动进入Form_Load事件代码中。
如果你输入：PowerSolutionDOTNetOLE然后再按下.键，VB.NET会出现命令提示，如下图所示：示例中的连接PowerMILL和执行宏命令，你会使用：PrivateSubForm1_Load(ByValsenderAsSystem.Object,ByValeAsSystem.EventArgs)HandlesMyBase.LoadPowerSolutionDOTNetOLE.clsPowerMILLOLE.Connect()PowerSolutionDOTNetOLE.clsPowerMILLOLE.Execute("CREATETOOL;BALLNOSED")EndSub

Jsoncppvs2015编译之后的文件，可直接复制到项目里去

文档中介绍了对于L-edit的最基本简单的用法，在经过学习之后可以进行简单的版图设计，对图形的基本的操作，比如，图形大小的设定，移动，旋转，复制等，还有最后图形导出格式的选择。

代码自改，简单方便，亲测可用，不仅可以控制舵机，还可以直接控制Led亮度stm32_pca9685只有一个c文件和h文件，不含其他库，复制过去就可以用，代码极简只用1个函数就可以控制舵机，另1函数控制led

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

使用方法:直接复制到dev-c++目录下的Templates文件夹,新建工程之后就可以看到有Qt的选项.该资源是模仿hangxin1940上传的资源写的,不过增加了几个选项,并且让其只能创建CPP文件.

BMSurePOS300系列收款机搭配的S78A键盘的驱动1.setup.exe安装程序.2.设备管理器更新键盘驱动.3.复制MatrixMaker.exe,覆盖汉化.(汉化不太完整,大面已经完成,没有太多时间搞,应该够用了.)3.建议备份原MatrixMaker.exe,汉化只为学习交流,请勿用于商用,谢谢.

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。