qt做的美化界面，任意QT版本可编译通过，使用qss资源包制造。
1：无边框窗体，自定义标题栏，鼠标拖动，大小缩放，双击切换。
2：除了少量的几个图片资源外，几乎使用QSS写完所有颜色样式控制。
3：自定义一个QMessageBox对话框，自动换行显示提示信息，可以很方便的调用。
4：使用fontawesome图形字体库，将互联网的优秀资源应用于QT中。
5：彻底公开源码，可以任意随意使用。
6：QT各个版本都可以编译通过，亲测无误。
7：自带提供了四种样式黑色、蓝色、灰色、天蓝色风格供选择，可以自由更改image文件夹下的样式，也可以自己增加一些样式。

基于灰色系统理论编写的，开发软件为matlab(2010b)版。
工具箱中包括：灰色关联分析、GM(1,1)模型、GM（1，3）模型和与GM(1,1)配合使用的残差补偿程序，应用范围为需要进行灰色系统分析的数列。
使用者可以直接调用函数文件即可运转。

适用型号：通刷贝尔E-140W-P、G-140W-P，硬件为BCM6838芯片（中兴F450、中兴F650，需要先改成贝尔，硬件V2.0的中兴F450不可刷）概述：针对上海1.2S固件的区别，中国电信原先使用悦meApp，此固件开始已修改为天翼网关App，另外修正了—些bug，如设备注册成功后修正显示为灰色；
内存占用率不会疯涨至死机；
插件的应用商城修正为所在省份后台连接，不再只连接上海电信悦me后台等等，取消了迅雷近程下载插件，其它小细节修正未知！升级地址:192.168.1.1/upload.html超级密码先登入192.168.1.1，再打开升级地址！此处重要：升级过程中请勿断开电源，耐心守候光猫升级完毕后自动重启！！！！

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

现在好多软件在安装时要输入序列号才能继续，也就是说，你不输入序列号，则《下一步》这个按钮是灰色的。
你无法点他，嘿嘿，有了这玩意，XXX在你的名柄那里输入下一步，并点激活，（输入时可能显示乱码，但不理他）哈哈，你将畅通无阻！！！这玩意对付普通的软件，包括瑞星现在出的安装下载版，没有任何问题！也就是这是一个极通用的工具！！！！

C#实现灰色字体提示，选项卡切换窗体，用户成绩反馈功能

《数据结构》（C语言版）算法源码及运行演示系统使用说明一、启动演示系统双击演示系统应用程序文件“DS_VC_ALGO.EXE”启动演示系统，出现图1所示界面。
图1《数据结构》（C语言版）算法源码及运行演示系统主界面二、演示系统使用步骤除了个别算法之外，演示系统给出了《数据结构》（C语言版）书中算法对应的程序代码（CPP文件）和测试运行程序（VC++6.0的EXE文件）。
通过本系统，可以显示算法的源代码以及运行结果。
具体操作步骤如下：1．选择相应章单击演示系统界面右侧章选择按钮。
例如，要选择第6章，则单击“第6章”选择按钮。
当相应章被选择后，窗口的右侧部分将列出本章的算法选择按钮。
例如，选择第6章后，窗口的右侧部分将显示第6章中的算法6.1-6.13和6.15的选择按钮。
由于书中的算法6.14和6.16只是示意性算法，故未给出源码，其按钮上的文字为灰色，处于“无效”状态。
2．选择相应章中的算法单击窗口右侧部分所列举的本章某个算法选择按钮，被选择的算法的源码将在窗口左侧空白区域中显示。
对于较长的源码，单击显示区域后，可用键盘的光标键和翻页键浏览源码。
例如，选择了第6章中的算法6.5后界面如图2所示：图2选择算法6.53．运行测试程序单击窗口上部的“运行”按钮，将弹出运行窗口，运行所选算法的测试程序。
若运行按钮为灰色，表示该算法无单独测试程序。
例如，算法6.5的测试运行窗口如图3所示：图3测试运行窗口测试运行说明：测试运行窗口显示程序的执行过程及结果。
若在显示过程中出现运行窗口无法正常演示的情况，只需调节运行窗口大小即可正常显示（调节最小化按钮或窗口最大化/还原按钮“”）。
三、退出演示系统使用完毕后，单击窗口右上角关闭按钮“”退出演示系统。
四、测试程序示例在《数据结构》的课程教学中，各抽象数据类型的设计与实现是重要的学习和实践环节。
为此，本系统只给出了各算法源码的测试程序的可执行文件。
在此，给出算法6.5的测试程序示例，以供参考。
算法6.5是中序遍历线索二叉树的非递归算法，要对其源码进行测试，可首先调用算法6.6及6.7建立中序线索二叉树。
以下是测试程序的源码，相关类型和辅助函数定义在文件include06.h和include06.cpp中，此略。
//test0605.cpp:Definestheentrypointfortheconsoleapplication.//#include"stdafx.h"#include"include06.h"//相关类型和辅助函数的定义BiThrTreepre;//线索二叉树遍历辅助变量#include"algo0607.cpp"//算法6.7源码#include"algo0606.cpp"//算法6.6源码#include"algo0605.cpp"//算法6.5源码intmain(intargc,char*argv[]){chargl_str[64];BiThrTreeT;BiThrTreeThrt;printf("*******************************************\n");printf("*《数据结构》（C语言版）严蔚敏，吴伟民*\n");printf("*算法6.5,6.6&6.7*\n");printf("*******************************************\n");srand((unsigned)time(NULL));//随机函数初始化T=NULL;//空二叉树Tfor(intpass=0;pass＜5;pass++){//测试运行5次，第一次为空树outBiThrTree(T,gl_str);//以类广义表的方式输出二叉树T到gl_strprintf("T=%s\n",gl_str);//显示pre=NULL;Statusr=InOrderThreading(Thrt,T);//算法6.6,6.7,中序线索化printf("InOrderThreading(Thrt,T):%s\n",(r)?"OK":"ERROR");initVisitStr();//将visitStr清为空串InOrderTraverse_Thr(Thrt,v

GM（1,1）灰色预测模型y=input('请输入数据');%输入数据请用如例所示方式：[48.757.1768.7692.15]n=length(y);y0=ones(n,1);y0(1)=y(1);fori=2:ny0(i)=y0(i-1)+y(i);end

本程序使用java实现灰色关联算法，计算灰色关联度，使用者可根据本身需要进行修改

使用c语言编写的灰色预测模型。
灰色预测是就灰色系统所做的预测。
所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。
一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。
例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因而对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。

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。