联想lenovo主板BIOS撑持E5400945GZT-LM和G31T-LM

先进特性可传输1080P分辨率视频流低延时，＜200ms采用标准WFI通讯协议全面支持乐关联应用技术亮点2.4G/5GHZ双频率切换，有效保证影音数据传输优化视频压缩算法，保证影音画质流畅低于200毫秒的传输延时，超过大多同类产品USB电脑回控功能，支持USB键鼠及游戏手柄处理用户核心问题点将电脑媒体娱乐从显示器无线扩展到电视屏幕（看大片，玩休闲游戏，网上音视频、图片浏览）无线影音让用户不用为繁琐连接苦恼，即插即用，简单方便

联想ThinkpadX220小黑安装黑苹果Mojave14.3引导文件！有疑问请联络Q1352146161，互相学习一下！谢谢！

Lenovo3000G430系列，PM45芯片组机型，32位Windows下刷BIOS工具，附最新v1.24固件。
不用DOS系统刷BIOS很方便，还可备份当前旧BIOS。
在联想3000G430主板JIWA1PM45芯片组机型用03PE环境下亲测完满，附送0CCN58WW_JIWA1_V1.24.WPH固件文件。

LENOVO-G490-78CN25WW(V2.03)白名单修改本人改的刷后无问题成功修改网卡7260AC通用版网卡换算硬件ID：8680B10886807044注意7260ac有几个版本ID不同8680B20886807042版本无法使用，具体ID询问购买商家刷BIOS有风险，注意备份原BIOS。

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处理联想电脑插鼠标键盘后没有反应，需要提前在bios开启虚拟鼠标

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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

分享整理一些黑苹果Clover驱动配置文件，上传这些Clover驱动配置文件仅供大家参考运用，希望大家的黑苹果上少走一些弯路。
笔记本包括:Acer、LG、华为、华硕、小米、惠普、戴尔、机械革命、神舟、联想、雷神等品牌。

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。