c#计算器：1.能实现加减乘除混合运算2.能进行平方，平方根，求倒数运算3.有记忆功能，能完好保存计算过程

用C#WinForm写的计算器，在前作基础上运用了堆栈，重写了部分代码，减少了布尔参数的数量，功能包括四则运算和存储记忆、退格、清零等，可以实现连续运算，测试基本无BUG

270个小项目，带电路图，带讲解。
DC-DC转换器12.定期开关驱蚊剂23.IR传感器（红外LED），用于制造物体检测电路34.简单的钥匙操作门锁系统45.电源箱热监控器56.汽车指示灯故障报警57.TACHOMETER68.用于汽车应用的1WLED79.玩机器人眼（红外传感器）710.来自旧石英时钟的定时器811.远离记忆效应的Ni-Cd812.水晶AM发射器913.可编程电子骰子914.本月软件：电阻计算器1.0.61015.红外控制供水1116.基于PC的蜡烛点火器1117.噪声计1118.HandyTester1219.通用线性定时器13

MicroSD卡是一种极细小的快闪存储器卡，其格式源自SanDisk创造，原本这种记忆卡称为T-Flash，及后改称为TransFlash；
而重新命名为MicroSD的原因是因为被SD协会(SDA)采立。
另一些被SDA采立的记忆卡包括MiniSD和SD卡。
其次要应用于移动电话，但因它的体积微小和储存容量的不断提高，已经使用于GPS设备、便携式音乐播放器和一些快闪存储器盘中。
它的体积为15mmx11mmx1mm，差不多相等于手指甲的大小，是现时最细小的记忆卡。
它也能通过SD转接卡来接驳于SD卡插槽中使用。
现时MicroSD卡提供128MB、256MB、512MB、1G、2G、4G、8G、16G、32G和64G的容量(MWC2014世界移动通信大会期间，SanDisk打破了储存卡最高64GB容量的传统，正式发布了一款容量高达128GB的MicroSDXC储存卡。

俞洪敏100个句子记忆7000个单词，重点单词记忆，疾速而高效

1）秒表由5位七段LED显示器显示，其中一位显示“minute”,四位显示“second”，其中显示分辩率为0.01s，计时范围是0—9分59秒99毫秒；
2）具有清零、启动计时、暂停计时及继续计时等控制功能；
3）控制开关为两个：启动（继续）/暂停计时开关和复位开关；
4）具有简单的记忆分析功能，即：能够记忆最近3次记录的工夫，并用LED显示其中最大的工夫值和最小的工夫值。

《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

内含本人的所有系统辨识的资料：书：系统辨识及应用（作者：李言俊）报告：三篇经典的实验报告程序：包含所有辨识方法，最小二乘一次递推算法，ELS,GLS,遗忘因子法，限定记忆法，最大似然法.....

Octocat游戏测试您的记忆。
来自所有图像。
这最后是在CodePen.io创建的一支笔。
您可以在找到此文件。

这是径点详细的笔试，一面，二面题，都是我回来的当天按记忆写的，希望协助你们，因为我因为外省的原因被刷了下来，很无奈，所以在这里希望这个文档帮帮你们，这个文档绝对有价值，里面不仅包含了技术类的面试，还有非技术类，像对你家庭情况，有无对象之类的问的很详细。

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。