数据库系统（上）：模型与语言＞000-数据库系统课程简要介绍.mp4A00-本讲学习什么.mp4A01-动态SQL的概念和作用.mp4A02-动态SQL构造示例之一.mp4A03-动态SQL构造示例之二.mp4A04-动态SQL的两种执行方式.mp4A05-数据字典及其作用.mp4A06-SQLDA与数据字典的应用.mp4A07-什么是ODBC.mp4A0资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

Jbuilder是一个很好的开发工具，你可以通过它来快速创建满足要求的EJB及其部署描述文件，在《通过实例学JBuilder7》中，我们已经通过一个购买冰淇淋的实用程序向您介绍了如何用JBuilder7构造一个完整的应用。
今天，我们将以“购物车”程序为例，向您展示如何用Jbuilder7快速开发EJB。
创建新的工程1．打开Jbuilder7，选择File|NewProject，工程向导出现。
2．设置工程名为“Trader”，选择工程要保存的目录，其它选项保持不变，点击“Finish”。
图一设置应用服务器1.为了部署测试EJB，需要配置相应的应用服务器，本例采用BeaWeblogic6.1。
选择

本课程主要讲解PHP8.0新特性和新功能核心精选内容。
PHP8.0是PHP语言的一个主版本更新，它包含了很多新功能与优化项，包括命名参数、联合类型、注解、构造器属性提升、Match表达式、Nullsafe运算符、JIT，并改进了类型系统、错误处理、语法一致性。
课程配有大量代码实例，方便大家轻松学习。

完整的汉字笔画数笔顺数据库，包含ID、汉字、笔画数、笔顺、Unicode、GB码信息i。
每个汉字带有笔顺，可以通过笔顺知道汉字的构造和书写顺序；
可以通过给定一个笔顺，快速知道笔画数，比如笔顺为“34”，则笔画数为2；
可以通过用户输入一个笔顺，快速知道该汉字的结构，以得到候选的汉字，适合用来开发汉字输入法，比如：输入笔顺“34”，因3是撇4是捺，则可能的汉字为“人、八、入、乂”中的一个。
该数据库为完整的20902汉字，可以使用c、c++、C#、PHP、Delphi、Java或者Web语言如ASP、ASP.net进行汉字系统的开发。

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

此函数可以构造小波基通过小波函数找到合适的小波基

LD3320芯片原理图，包括内部构造，外部链接情况。

提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。

WPF制作的环形图。
你只需传入参数，就可以实现环形图的生成。
样式已设置好，后台逻辑也定义好。
重要的是你只需要在构造时传数值和说明，就可以生成图啦，非常方便！

在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。

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。