jquery-3.3.1.js最新版本，纯净正版。
JQuery是一个快速简约的JavaScript框架，使用户能更方便快捷得处理HTML文档、事件、实现动画效果，且方便地为网站提供AJAX交互。

ngx-cookieconsent-Angular的模块。
演示版查看位于的模块依存关系（需要Angular6+，是Angular<6的最新版本）（需要Cookie同意3或更高版本，已通过3.1.0测试）安装通过npm安装以上依赖项。
特别是对于CookieConsent：npminstall--savecookieconsent现在通过以下方式安装ngx-cookieconsent：npminstall--savengx-cookieconsent角度CLI留意：如果您使用angular-cli来构建应用，请确保cookieconsent被正确列出为和。
为此，请angular-cli.json如下方式编辑您的angular-cli.json："scripts":["node_modules/cookieconsent/build/cookieconsent.min.js"],"styles":["node_modules/cookiecon

echarts针对高德地图所运用的amap方法，用于echarts的地图创建；
echarts针对高德地图所运用的amap方法，用于echarts的地图创建

jsencrypt.min.js库的setPublicKey（）公钥加密、setPrivateKey（）私钥解密

已知铣床主拖动电机晶闸管供电的双闭环直流调速系统如图2-1所示，整流装置采用三相桥式电路，基本数据如下：•直流电动机：额定电枢电压=220V，额定电枢电流=55A，额定转速=1000r/min，电动机电动势系数Ce=0.1925Vmin/r，允许过载倍数λ=1.5；
•晶闸管装置放大系数：Ks=44；
整流装置平均滞后时间常数=0.00167s，•电枢回路总电阻：R=1.0Ω；
•时间常数：电枢回路电磁时间常数=0.017s，电力拖动系统机电时间常数Tm=0.075s；
•电枢电流反馈系数：β=0.121V/A（≈10V/1.5），电流滤波时间常数=0.002s；
•转速反馈系数α=0.01V.min/r（≈10V/）；
转速滤波时间常数=0.01s；
设计要求：图2-1转速电流双闭环调速系统框图(1)用工程设计法设计电流调理器，电流超调量≤5%；
(2)用工程设计法设计转速调理器，实现转速无静差，空载起动到额定转速时的转速超调量≤20%。
(3)在Matlab仿真软件中构建仿真模型；
(4)根据仿真结果修正和调整并确定转速调理器的比例增益和积分时间常数，并用Plot函数绘制理想空载转速下，设定转速800r/min下电机启动过程，转速和电枢电流波形。
(5)根据仿真结果修正和调整并确定转速调理器的比例增益和积分时间常数，在负载电流=35A下从零速启动，达到设定转速800r/min后，经过15s负载电流增大到=45A，并用Plot函数绘制此过程中转速和电枢电流波形。
(6)对仿真波形及结果进行分析。

jQuery点击弹出步骤遮罩层窗口代码基于jquery.1.7.1.min.js制造，操作窗口，操作步骤代码，点击上一步、下一步显示不同内容。

一个小工具，将TS流文件发送到以太网络上。
支持使用UDP或者RTP协议。
根据TS流的PCR值跟踪时间同步发送。
我用的GetTickCount进行发送时间同步，线程按照10毫秒进行轮回，按照Win32系统普通线程切换时间，应该可以保证到10毫秒左右的同步精度。
但听人提过使用GetTickCount进行时间同步，长时间会有时间漂移现象，而且误差会逐渐累加，直到客户端缓冲溢出。
对方提出的处理方案是使用GPS卫星时间同步...个人以为GetTickCount是使用Win32底层的某个高精度时间结果。
在微观上不是很精确，但是宏观上应该是很精确。
我实际曾经使用这个工具，发送过同一个文件三天三夜，客户端使用VideoLan进行在线播放，缓冲设置300ms，没有发现VideoLan缓冲有溢出的情况。
如果这种同步方式，长时间发送，确实有精度问题，希望有同志给出例证和处理方案(除了使用GPS卫星时间以外的方案...)。
以便我改进。
demo中根据以太网通常的MTU值直接按7个TS包进行封装：SetGetTsPacketDataCB(GetTsPacketData,NULL,TS_PACKET_SIZE_MIN*7);如果是其他网络类型，需要根据网络的MTU值调整TS包数量。

10级双速电机：n=710/1420r/minNmin=80r/minNmax=630r/min公比1.26

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

Java实现Java常用图形的绘制与填充，super("常用图形的绘制与填充");//调用父类构造器设置窗口标题栏　　DrawPaneldrawPanel=newDrawPanel();//创建DrawPanel对象用于绘制图形　　Containercontent=getContentPane();//获得窗口的内容窗格　　content.add(drawPanel,BorderLayout.CENTER);//把对象drawPanel加入内容窗格　　setSize(400,300);//设置窗口大小　　setVisible(true);//设置窗口可视　　setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);//关闭窗口时退出程序　　intcharH=16;//最大字符高度 　　intgridW=getWidth()/5;//绘图网格宽度　　intgridH=getHeight()/4;//绘图网格高度　　intposX=2;//各图形绘制地位的x坐标　　intposY=2;//各图形地位的y坐标　　intstrY=gridH-7;//字符串绘制地位的y坐标　　intw=gridW-2*posX;//图形的宽度　　inth=strY-charH-posY;//图形的高度　　intcirlceD=Math.min(w,h);//圆的直径

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。