windowsxp下的winhlp32.exe，用于替换掉windows10下的该文件，让windows10也可以查看.hlp文件，经测试可以使用。

小程序直接生成token，并上传到七牛云的工具包。
具体的代码和使用参照对应的我的csdn博客。
比较容易引入和使用。

可直接在HBuilderX上运行，亲测可用。
实现蓝牙状态实时监控，数据的接收和发送。
外加Android原生蓝牙实现源码+串口调试工具

./工具/FLASH_DOWNLOAD_TOOLS_V3.6.4---Esp8266固件烧录工具./工具/netassist---网络调试助手./工具/sscom---串口调试助手./烧录固件/固件---待烧录的固件./烧录固件/html

HIKTOOL硬盘录像机软故障修复工具只能修复bios丢失的故障如果录像机密码忘记了也可以尝试

VOTT标注工具,windowsexe.

比较好用的json本地格式化工具，hiJson64位版，超级好用。
json解析

SQLiteStudio功能完善的sqlite2和sqlite3工具，视图编码支持utf8。
支持导出数据格式：csv、html、plain、sql、xml，可同时打开多个数据库文件支持查看和编辑二进制字段

OA（Office Automation）管理系统，全称为办公自动化系统，是企业信息化建设的重要组成部分。
它通过集成各种信息技术，旨在提升办公效率，优化工作流程，实现无纸化办公，促进组织内部的信息共享与协同工作。
本系列围绕OA管理系统展开，下面将详细探讨OA管理系统的构成、功能、实施要点以及对企业的价值。
OA管理系统的核心功能包括：1. 工作流管理：工作流是OA系统的核心，它定义了业务过程中的任务分配、审批流转和状态跟踪。
通过自定义工作流程，可以实现表单设计、流程审批、任务分配等，提高工作效率。
2. 文档管理：文档管理模块负责电子文档的创建、存储、版本控制、权限管理、检索和分享，确保信息的安全性和可访问性。
3. 协同办公：OA系统支持即时通讯、公告通知、日程管理、会议安排、任务协作等功能，加强团队间的沟通与协作。
4. 信息门户：提供个性化的信息展示，员工可以根据角色和需求定制自己的工作界面，获取相关信息。
5. 决策支持：系统通过报表和数据分析工具，为管理层提供决策支持，帮助他们了解企业运营状况，制定策略。
6. 资源管理：包括人力资源、资产管理、财务管理等，实现资源的高效配置和监控。
实施OA管理系统时，需要注意以下几点：1. 需求分析：明确企业的需求，根据业务流程进行系统规划，避免盲目引入功能，造成资源浪费。
2. 系统选型：选择适合企业规模和技术实力的OA产品，考虑系统的稳定性、扩展性和兼容性。
3. 用户培训：确保员工能熟练操作系统，减少抵触心理，提高使用率。
4. 流程优化：结合OA系统，重新审视并优化现有工作流程，实现流程的标准化和规范化。
5. 数据迁移：如有旧系统，需做好数据迁移，确保历史信息的连续性。
6. 后期维护：持续关注系统运行情况，定期升级和维护，以适应企业的发展变化。
OA管理系统为企业带来的价值主要体现在：1. 提高效率：自动化处理日常办公事务，减少人工干预，提升工作效率。
2. 降低成本：减少纸张、打印等资源消耗，降低办公成本。
3. 强化管理：规范工作流程，提升管理水平，促进企业内部的规范化运作。
4. 协同办公：打破部门间的信息壁垒，增强团队协作，提升整体执行力。
5. 决策支持：通过数据分析，为管理层提供实时、准确的决策依据。
OA管理系统是现代企业不可或缺的工具，它能够帮助企业实现信息化转型，提升竞争力。
在实际应用中，企业应结合自身特点，灵活运用OA系统，充分发挥其优势，推动企业的持续发展。

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

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。