web移动开发设计类，涉及安卓Android开发设计等方面。
pt是逻辑分辨率，简单理解就是跟屏幕的尺寸有关系，是个长度跟视觉的单位。
px是物理分辨率，简单理解为像素点，跟屏幕的尺寸是没关系的。
小结：pt与px的关系是，一个单位的pt里包含几个px，包含的px越多，则越清晰。
但因为人视网膜的关系，最多只能识别单位pt里2个像素点，大于2个像素点，人眼识别不出，所以6plus看上去不会比6更清晰。

1、基本完全代替编写存储过程的工作任务。
2、让不会写存储过程的测试人员，也可顺利完成加压测试工作。
3、让会写存储过程的测试人员，短时间内完成存储过程编写。
4、可生成现行业主流的不同数据库类型的存储过程。
5、添加的数据符合项目真实客户环境，数据类型和长度和任意定制化。
6、保证添加的数据绝对正确、绝对真实。
7、后期可任意定制化项目的存储过程。
比DataFactory更好用，更智能。

从随机电磁光束的相干和偏振性的统一理论出发,利用交叉谱密度矩阵传输公式,推导出随机双曲余弦高斯(ChG)电磁光束通过透镜后2×2交叉谱密度矩阵的传输解析公式,并用以表示任意两点的互偏振度,即纵向互偏振度(LDCP)和横向互偏振度(TDCP)。
研究表明,随机ChG电磁光束的互偏振度与透镜焦距及随机ChG电磁光束的参数,例如随机ChG电磁光束系数比、离心参数和自相关长度等有关。
随机高斯谢尔模型(GSM)电磁光束通过透镜的互偏振度可作为随机ChG电磁光束离心参数为0的特例得出。
对主要结果用数值计算作了说明,并给出相应的物理解释。

voidsha256_get(uint8_thash[32],constuint8_t*message,intlength);/*此函数用于对消息计算摘要值，输入任意大小消息，输出32字节摘要值*/voidhmac_sha256_get(uint8_tdigest[32],uint8_t*message,intmessage_length,uint8_t*key,intkey_length);/*此函数用于HMAC_SHA256加密，秘钥任意长度，输出32字节*/

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

变采样和多相滤波器的实现。
本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。
其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。
接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

有向网络平均路径长度matlab代码，自己编的，希望有用

%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

设计一个SP00LING输出进程和两个请求输出的用户进程，以及一个SP00LING输出服务程序。
当请求输出的用户进程希望输出一系列信息时，调用输出服务程序，由输出服务程序将该信息送入输出井。
待遇到一个输出结束标志时，表示进程该次的输出文件输出结束。
之后，申请一个输出请求块(用来记录请求输出的用户进程的名字、信息在输出井中的位置、要输出信息的长度等)，等待SP00LING进程进行输出。
SP00LING输出进程工作时，根据请求块记录的各进程要输出的信息，将其实际输出到打印机或显示器。
这里，SP00LING输出进程与请求输出的用户进程可并发运行。
（1）功能分析当输入“第一个用户进程的请求为：”，“第二个用户进程的请求为：”后，按下“确定”键，再右侧文本区中将显示两个请求输出的用户进程请求的数据，以及SPOOLING输出进程输出的数据。
其中两个请求输出的用户进程的调度的概率各为0.45，SPOOLING输出进程的调度为0.10，该调度以随机数发生器产生的随机数来模拟。
（2）进程状态进程基本状态有3种，分别为可执行、等待和结束。
可执行态就是进程正在运行或等待调度的状态；
等待状态又分为等待状态1、等待状态2和等待状态3。
状态变化的条件为：①进程执行完成时，置为“结束”态。
②服务程序在将输出信息送输出井时，如发现输出井已满，将调用进程置为“等待状态1”。
③SP00LING进程在进行输出时，若输出井空，则进入“等待状态2”。
④SP00LING进程输出一个信息块后，应立即释放该信息块所占的输出井空间，并将正在等待输出的进程置为“可执行状态”。
⑤服务程序在输出信息到输出井并形成输出请求信息块后，若SP00LING进程处于等待态，则将其置为“可执行状态”。
⑥当用户进程申请请求输出块时，若没有可用请求块时，调用进程进人“等待状态3”。

Android的模糊基准和展示这是一个简单的基准测试和演示应用程序，它说明了Android2016中可能发生的模糊。
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力

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。