本课程主要讲解PHP8.0新特性和新功能核心精选内容。
PHP8.0是PHP语言的一个主版本更新，它包含了很多新功能与优化项，包括命名参数、联合类型、注解、构造器属性提升、Match表达式、Nullsafe运算符、JIT，并改进了类型系统、错误处理、语法一致性。
课程配有大量代码实例，方便大家轻松学习。

完整的汉字笔画数笔顺数据库，包含ID、汉字、笔画数、笔顺、Unicode、GB码信息i。
每个汉字带有笔顺，可以通过笔顺知道汉字的构造和书写顺序；
可以通过给定一个笔顺，快速知道笔画数，比如笔顺为“34”，则笔画数为2；
可以通过用户输入一个笔顺，快速知道该汉字的结构，以得到候选的汉字，适合用来开发汉字输入法，比如：输入笔顺“34”，因3是撇4是捺，则可能的汉字为“人、八、入、乂”中的一个。
该数据库为完整的20902汉字，可以使用c、c++、C#、PHP、Delphi、Java或者Web语言如ASP、ASP.net进行汉字系统的开发。

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

此函数可以构造小波基通过小波函数找到合适的小波基

LD3320芯片原理图，包括内部构造，外部链接情况。

提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。

WPF制作的环形图。
你只需传入参数，就可以实现环形图的生成。
样式已设置好，后台逻辑也定义好。
重要的是你只需要在构造时传数值和说明，就可以生成图啦，非常方便！

在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。

加载在微软公司(Microsoft®)的电子表格软件(Excel®)上的水晶球软件2000专业版(CrystalBall®2000ProfessionalEdition)是一个易于使用的软件。
它可以帮助你分析与你的电子表格模型相关的风险和不确定性。
这个软件包括蒙特卡洛模拟（水晶球）、时间序列预测（水晶球预言家）、最优选择（优化查询）和用来构造定制界面和程序的开发工具箱。
由于电子表格缺乏设计和分析可选方案的能力，所以仅用电子表格来估算一个事件发生的概率是不合适的。
而加载了水晶球软件的电子表格模型就能具备这样的功能，从而帮助用户洞察模型运行和结果产生的机制。
本初级教程通过一个媒体产业的实例来演示蒙特卡洛模拟和时间序列预测工具如何用于一个电子表格模型，为商业决策的内在风险提供更深入的了解和度量。

//仓库管理员类classadmin{public:admin();private:stringname;};//仓库货架类classshelf{public:shelf();private:adminmen;//管理员stringstoreNo;//仓库编号stringkinds;//商品大类stringshelfNo;//货架号};//electricalclassclassele{public:ele();private:stringname;//商品名doubleprice;//介格shelfsh;//所属货架longcount;//商品数量};//管理(组合类)classmana{public:mana();charfirst_face();//首页voidin_storage();//入库voidout_storage();//出库voidselect_ele();//查询voidselect_name();//按商品名称查询voidselect_price();//按商品价格查询voidselect_kind();//按大类查询voidcall_break();//商品报损private:eleaele;shelfashelf;adminabs;};//电器类默认构造函数ele::ele():sh(){name="xxx";//商品名price=0.0;//介格count=0;//商品数量}////仓库货架类默认构造函数shelf::shelf():men(){storeNo="xxx";//仓库编号kinds="xxx";//商品大类shelfNo="xxx";;//货架号}//仓库管理员类admin::admin(){name="xxx";}//管理类默认构造函数mana::mana():aele(),ashelf(),abs(){}

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。