FacePlant员工目录概述使用React，Node，JS，JSON创建的员工目录。
用户故事作为用户，我希望能够一次查看我的整个员工目录，以便我可以快速访问他们的信息。
我希望能够对AZ进行排序并具有一个搜索功能，该功能可以在我在搜索表单中键入内容时拉动员工。
商业环境员工或经理可以查看其他员工的非敏感数据，从而从中受益匪浅。
能够按姓名筛选员工将特别有帮助。
功能性给定一组雇员，当用户加载页面时，一组雇员应呈现。
用户应该能够：按至少一个类别对员工进行排序通过至少一个属性来过滤用户。
主要依赖“react”：“^17.0.1”，“react-bootstrap”：“^1.4.0”，合作柯比·克拉夫·阿里·埃尔南德斯安装该应用程序通过GithubPages部署到。
要查看该应用程序：屏幕截图带有员工卡AZ的登录页面ZA倒序排列激活搜

G3ND-G3N游戏引擎演示G3ND是3D游戏引擎的演示。
它演示并练习了引擎的主要功能。
浏览和阅读的源代码是学习如何使用引擎的好方法。
创建一个新的演示非常容易，因为主程序负责初始化常见的对象和组件。
依存关系G3ND仅依赖于，因此与引擎本身具有相同的依赖关系。
在安装之前，请验证是否到位。
安装以下命令集将下载，编译和安装G3ND，引擎以及引擎依赖的其他Go软件包。
它还将生成g3nd二进制文件。
gitclonehttps://github.com/g3n/g3ndcdg3ndgoinstall跑步在没有任何命令行参数的情况下运行G3ND时，它将在其窗口左侧显示分类的可用演示树，并在空白区域显示演示场景。
单击树中的类别以将其展开，然后选择要显示的演示。
右上角是Control文件夹，单击该文件夹会显示一些控件，这些控件可以更改当前演示的参数。
要以全屏模式运行G3ND，请按Alt-F11或使用-fullscreen命令行标志启动它。
要退出程序，请按ESC或关闭窗口。
您可以启动G3ND以显示特定的演示，该示例在命令行中指定演示名称（类别加“

本示例主要利用QPainter实现雷达图及余晖扫描效果，不依赖其他第三方库。
显示效果流畅、平滑，不卡顿，可以直接跨平台应用Windows、Android、iMac及iOS系统。

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

此系统使用maven搭建分布式架构，blog-web项目继承blog-parent项目，依赖blog-common项目，其中blog-parent项目专门用来管理版本，blog-common专门用来管理工具类。
系统使用Spring,Springmvc及mybatis技术。
资源中包含需要的数据表sql文件

一个库，用于使用python中的预构建窗口小部件创建CUI/TUI接口。
在Linux和Windows上轻松构建基于文本的用户界面。
py_cuipy_cui是一个python库，旨在简化用python编写命令行用户界面的过程。
它依赖于curses进行终端渲染，而后者通常是unix特有的，但是，您可以使用模块在Windows上运行py_cui。
与典型的基于文本的用户界面生成器相比，py_cui的主要优点是它像大多数传统的图形用户界面一样依赖于小部件和网格布局管理器。
您可以定义网格大小，然后将预定义的小部件放到特定的网格位置上。
小部件也可以跨多个网格行和列延伸。
如果您曾

谷歌zxing二维码生成后解析所需要的依赖包javase.jar

在自动控制领域，掌握专业词汇是至关重要的，无论是学习理论知识还是进行实际操作，都需要对这些术语有清晰的理解。
这份名为“自动控制专业用词汇中英文对照”的文档，旨在为学习者提供一个全面且准确的词汇参考，方便他们在研究或工作中查找和理解相关概念。
自动控制，简单来说，是指通过某种装置或系统自动调节或操纵一个过程，使其保持在预定状态或按照预定方式运行。
这一领域的核心在于设计和分析能够自我调整并纠正偏差的系统。
以下是一些自动控制专业中的关键术语及其解释：1.**控制器（Controller）**：负责比较设定值（Setpoint）与实际测量值（ProcessVariable），并计算出必要的输出以减少误差。
2.**反馈（Feedback）**：系统中用于将输出信号反向传递回输入端的过程，有助于消除误差并稳定系统。
3.**开环控制系统（Open-LoopControlSystem）**：不依赖于反馈机制的系统，其输出不受系统实际状态影响。
4.**闭环控制系统（Closed-LoopControlSystem）**：包含反馈机制的系统，能够根据系统输出调整控制输入。
5.**比例积分微分器（PIDController）**：一种广泛应用的控制器，通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分来调整输出。
6.**稳定性（Stability）**：控制系统能够维持期望输出的能力，不受初始条件或外部扰动的影响。
7.**超调（Overshoot）**：在阶跃响应中，系统输出超过期望值的最大幅度。
8.**振荡（Oscillation）**：在系统响应中出现的周期性波动。
9.**死区（DeadBand）**：控制器在一定范围内不产生动作的输入变化范围。
10.**时间常数（TimeConstant）**：衡量系统响应速度的参数，与系统达到新稳态所需的时间相关。
11.**热控（ThermalControl）**：专门针对温度控制的技术，常见于能源、制造和环境工程等领域。
“热控专业知识网”可能是一个网络资源，提供了更多关于热控技术的信息，包括温度传感器、冷却系统、加热元件等专业知识。
学习这些词汇不仅可以帮助我们理解自动控制系统的原理，还能提高在实际应用中的效率和准确性。
无论是工程师在设计自动化设备，还是科研人员在进行控制理论研究，都离不开对这些专业词汇的深入理解和运用。
通过对照文档，可以轻松查找和学习，进一步提升专业素养。

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

Spring是一个用于Java企业开发，强大的轻量级应用开发框架。
在某种程度上，Spring可以看做是框架的框架——它可以整合多种框架，如：Struts、Hibernate等，也就有了我们所熟知SSH（Struts+Spring+Hibernate）。
Spring采用分层架构的设计，发展至今，已经包含了20多个模块，不同的模块有着不同的功能，可以选择使用

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。