毫无疑问，Git已经成为当下分布式版本控制系统的翘楚。
借助于Git强大的分支、合并、日志、历史追溯、rebase、submodule、subtree等一系列特性，开发者之间的协作变得越来越容易。
Git是由LinusTorvalds开发的；
同时，LinusTorvalds也是Linux之父。
他开发的这两款软件对于如今的互联网时代影响深远。
目前，最为流行和强大的社交化代码平台GitHub上托管着大量项目，其中既有个人开发的、也有诸多优秀的开源项目，如jQuery、React、Netty、Redis、Kafka、Zookeeper等等。
如果不充分利用这些优秀的代码宝藏，岂不是最大的遗憾。
而且，除了GitHub外，业界还有优秀的in-house代码托管平台Gitlab，这也是国内诸多互联网公司所用的Git代码托管平台，它提供了极为庞大的优秀功能集；
让我们可以将公司项目全部托管到其上，而不必担心网络速度问题或是隐私问题。
目前，已经有越来越多的项目开始或是准备开始从传统的svn向Git迁移，在这样的一个时代背景下，如果我们不去深入学习Git，将会真正错失这一切的美好。
我时常说的一句话就是：“如果你还不会Git，那就不用再写代码了”！相比于svn或是cvs等传统的集中式版本控制系统来说，Git的学习曲线是相当陡峭的。
这导致很多学习者在学习一段时间后无法深入，而且由于没有真正、彻底地理解Git的原理与模型，使得即便掌握了不少Git命令，在真正遇到问题时也是束手无策，最终导致放弃学习，而且对Git形成了心理阴影。
纵然如此，优秀的Git依然是每一个对程序开发有追求的人都应该认真且完整地学习的。
当你真正掌握了Git后，你才会真正领略到Git的美妙，以及为何有如此之多的开源项目都纷纷转向Git而抛弃svn。
不得不说的是，Git涉及到的理论与命令是相当多的，这使得很多人望而却步，不知从何开始。
鉴于此，该门课程从一开始对Git进行全面的介绍，接下来全部通过命令完成一个个Git操作，并且通过命令来阐述Git相关的理论，同时对Git涉及到的方方面面特性进行了细致而完整的介绍，最后还通过演示如何搭建内网的Gitlab平台向大家介绍Gitlab在生产系统中使用与运维的诸多细节知识。
可以这么说，学习完这门课程后，你对Git的掌握将会达到一个非常深入的水准，你对Git的理解也将会有颠覆性的认知。
值得注意的是，学习Git一定要动手敲命令而不能借助于IDE协助我们完成操作，否则你永远也无法体会到Git的强大以及为开发者所带来的便利。
对于Git常见的命令与参数，一定要通过多练习来强化记忆，将其变成自己血液的一部分。

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重归一化扰动理论参考书目回顾了重归一化的扰动理论及其在理解初始条件对宇宙大规模结构的影响方面的应用，如M.Crocce和R.Soccimarro（2006）所引见。

2018软件评测师真题及答案-凭记忆整理，该当是都对的。
可以自行对一下~

一、创设情境，导入新课。
1.小河是鱼儿的家，蓝天是白云的家，草丛是小昆虫的家，学校是学生们的家，你们知道小鸟的家在哪里吗？(树林)（课件出示2）树林和鸟的图片，鸟鸣配音。
引导学生用自己的话说说看到了什么？听到了什么？想起了哪些词语或诗句。
2.你喜欢鸟儿吗？为什么？（引导学生用“我喜欢鸟儿，因为”说话。
）3.教师导言：今天我们将在课文中接触两个人，他们和你们一样，十分喜爱鸟儿。
（课件出示1）课题：父亲、树林和鸟。
学生齐读课题。
（板书：父亲、树林和鸟）4.读了课题，你想说点儿什么？（说说读了课题你知道了什么，或是你不明白的地方，还可以是你大胆的猜疑。
）5.试着将课题中“、”换成恰当的词语，将课题连成一句话，再读一读。
（父亲一生最喜欢树林和唱歌的鸟。
）二、诵读课文，初步探究。
（一）初读课文，学习生字。
1.自在地小声朗读课文，用你喜欢的符号勾画生字新词，借助拼音自主识字。
2.学生选择自己喜欢的方式讨论，交流记字的记忆方法。
（重点交流容易混淆的字音和难写字的字形）（课件出示3）cháowùménɡbízǒnɡdǒulùshīxī朝雾蒙鼻总抖露湿吸lièchìbǎnɡzhònglínínɡchànɡshùn猎翅膀重黎凝畅瞬自在读，开火车读。
师生共同正音：注意读准平舌音“总”，翘舌音“朝、湿、翅、畅、瞬、重”，前鼻音“瞬”，后鼻音“蒙、膀、凝”等。

5.0版在操作上和4.0大多一样下面我介绍几个不一样的地方1.手动快速移动需要在软件地图上按Shift+鼠标右键这个和4.0变化很大4.0是不需要按Shift的2.快速抓取仇人名字，软件左边菜单有一个《其他》栏点出后会列出NPC人物的名字用户点一下人物名字就会自动记忆在仇人记忆栏里面这是为了方便因为很多人物名字是繁体或有符号的。
3.增加走完所有巡查点（?）次后调用后续方案这个功能很强大哟作用相信大家一看就明白了！4.区域搜寻变化很大首先用户选择后还得在修炼地图上按Shift+鼠标左键拉出一个白色小筐，在将巡查设置在白色小筐里面，达到区域搜寻效果，大家记得白色小筐以外的巡查点只巡查不打怪物，要在白色小筐范围里才打需要打的怪物。
5.隐藏热键变化也大在4.0固定热键在5.0已经演化成任意设置热键，提高了安全度，软件保密性，防止别人恶意关闭软件，防止和其他热建起冲突。
热键都是组合而成的比如Ctrl+数字，Ctrl+字母,Ctrl+小键盘,还有很多特殊热键大家自己设置吧6.设置方面大家要习惯每改完一个版面一定要记得点《应用》不然设置没有保存是无效的=============新手常见问题==========1.武功设置从左边菜单武功列表按住鼠标左键拖入设置筐，当然也可以自己手动打字不过千万别打错字了。
2.切屏不了的原因大多是因为没有指定千年客户端程序。
操作步骤--软件最上方-其他(M)-指定千年客户端，（指定千年客户端就是千年游戏的启动文件client.exe）切进游戏登陆界面选择《代理沙漠杀手》即可3.巡查点设置方法就是在软件地图上，鼠标左键点击即可出先一个(小黄点)就是巡查点了.取消巡查点就是在小黄点位置点鼠标右键，即可取消。
查看巡查编号小黄点设置好后在将鼠标在小黄点身上点一下左键地图上方3个小白筐出现巡查点编号X坐标Y坐标上面还有3个功能用户一般多试试就明白了.4.串联脚本就是1连2-2连3-3连1就连接成123个脚本串连接这一步简单大家多理解下就清楚了5.私服添加NPC对话传送员打开软件目录找到SYSNPC.INI文件gate.ini文件NPC对话传送员就是这2个文本编辑了大家仔细看看不难理解的。
6.私服添加地图打开软件目录找到map.ini文件编辑即可7.查看脱机状态下查看武器属性单点物品栏里面的物品查看信息--提示里面显示-在点提示里面信息即可复制当前信息数据，方便复制给别人看8.添加私服IP地址在软件目录下面的ADDR.txt文本里面编辑添加9.多号使用建议复制多份软件整个目录一个好单独使用一份软件主程序。
10.软件本身带有很多实用性的脚本用户只需直接调用，要求修改吃药，拾取，重新保存即可使用，方便了新手，用户多看看脚本设置很快就可以学会自己编辑脚本，了解软件可以编写出更强大更实用的脚本来

本代码主要利用MATLAB工具进行离散Hopfield神经网络的联想记忆的仿真，实现数字识别的模仿

超级数据恢复软件[superrecovery]是一款专注各类场景的数据恢复、界面清新、引导式操作的数据恢复工具。
该数据恢复软件具备丢失的文件扫描恢复、支持多种设备、常见文件预览、分区格式化后恢复功能、硬盘原始数据深度恢复、磁盘克隆、硬盘坏道检测等。
该软件支持从电脑硬盘、U盘、内存卡、CF卡、SD卡、相机、记忆棒等介质中恢复文件，支持FAT32、NTFS文件系统的存储设备。
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深度恢复：针对存储设备的原始存储数据进行深度扫描恢复;支持多系统：支持FAT32、NTFS文件系统的存储设备的恢复；
纯净软件：绿色纯净软件单独运行，不含任何插件，不涉及任何广告；
信息安全：文件扫描、恢复等功能均在本地软件进行，不会传输任何信息至服务器；
软件操作：1.首先我们打开超级数据恢复软件superrecovery的数据深度恢复功能。
2.选择我们需要进行数据深度恢复的磁盘，进行扫描。
3.选择我们需要扫描恢复的文件类型，当然全选是最好的。
反正扫描恢复很快的，选中[扫描]即可。
4.针对整个磁盘分区的数据恢复的数据文件的扫描时间，比常规恢复扫描需要的时间相

《清华大学计算机系列教材:数据结构(C++语言版)(第3版)》习题解析涵盖验证型、拓展型、反思型、实践型和研究型习题，总计290余道大题、525道小题，激发读者的求知欲，培养自学能力和独立思考习惯。
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推荐20余册经典的专著与教材，提供40余篇重点的学术论文，便于读者进一步钻研和拓展。
包含最后几个章节，有目录。

《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

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。