做一个拼车网站，让苦哈哈的挤公交车上班一族能够舒服而又相对经济的出行，还能减轻公共交通压力和节能环保，这是一种典型的“正能量”。
该拼车网站，包括车主线路和乘客线路，既可以为车主提供拼车需求，又可为上班族提供更省心拼车方式，实现省钱、省时、舒适的拼车上下班生活。
爱拼车，爱生活，爱上拼车生活。
本项目是拼车类型的网站，本项目的主要针对人群是车主和乘客两类人群，车主可以在该网站发布自己的行车线路，查询需要拼车的乘客信息邀请加入；
乘客可以在该网站发布自己的拼车需求，查询车主的行车路线申请加入。
而且，对于同类型的网站，搜索线路或者发布信息时，用户对于实际地名没有概念，本网站加入了百度地图功能，可以通过地图来查询筛选，方便快捷。
如果需要实际运营该项目，可以增加汽车以及旅游类型的广告投入，增加盈利。
同时，网站用户上去了，可以相应增加车主的竞价排行。
但是，也需要明白政府和执法部门对于拼车的误判为黑车的风险。
所以，为了规避这一风险，需要了解国家的对与黑车的评判标准：1）是运输服务行为还是合伙使用/租赁行为；
2）是否有租赁或者合伙使用汽车的协议；
3）是否以盈利为目的；
4）是否主动招揽乘客；
5）是否扰乱正常的客运市场秩序。
后期维护需要增加实名制拼车，签订具有法律效应的拼车合同等等。

神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab程序

 模板名称：营销型机械设备制造网站织梦模板(带手机端)+PC+移动端+利于SEO优化模板介绍：织梦最新内核开发的模板，该模板属于营销型机械电子设备、机械制造设备类企业使用，一款适用性很强的模板，基本可以适合各行业的企业网站！自带最新的手机移动端，同一个后台，数据即时同步，简单适用！原创设计、手工书写DIV+CSS，完美兼容IE7+、Firefox、Chrome、360浏览器等；
主流浏览器；
页面简洁简单，容易管理，DEDE内核都可以使用；
附带测试数据！手机预览请扫描二维码：模板特点： 1.织梦内核最新版支持，含有筛选搜索，tag标签，网站地图利于优化。
2.一款利于SEO的模板，手工CSS+DIV，图片ALT，H系列标签已合理运用。
3.同步手机站功能，手机站很强大。
4.广告位完美布局，网站颜色搭配清晰，利于用户体验，利于SEO排名。
5.带测试数据，带返回顶部，带同步数据手机站，带HTML网站地图。
6.图片列表采用了图集，简单、大方，抛开了传统的普通文章展示模式。
7.后台可直接修改联系电话、在线QQ、联系地址、邮箱等。
 使用程序：

DataGridView列标头带数据筛选功能(含C#源码DEMO))，类似Excel筛选功能的DataGridView源代码，调用简单，功能好用，C#示例都有。
筛选后状态栏显示过滤后的条数及显示全部的HPLINK标签按钮。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第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——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

Android列表筛选器，本资源只是一个demo,还可以进一步优化（需要自己下来改造成实际产品ui效果），使其更接近原作。

研究过程中实现的，分享出来。
是一种多种分析图绘制合一的完整函数并对生成谱进行自动的peaks筛选输出。
已经形成自定义函数，放到特定路径下即可直接调用，配有较详细的使用说明style=1,plotamplitudevaluespectrumï¼›%style=2,plotpowerspectrum;%style=3,plotloglogPSD%style=4,pwelchwithsegementsnumber此绘图函数可以输入多种调用参数，如'FrequencyBan'，'Findpeaks'，'MinPeakHeight','MinPeakProminence'，'MinPeakDistance','Threshold','WindowNum','Overlap','Nfft','ustar'等参数控制

埃拉托色尼法筛选素数

使用EditText和ListView实现的可输入筛选的Spinner，输入后触发自动搜索，搜索支持原字符，汉字支持拼音全拼和首字母。
代码为demo使用示例，可直接在AndroidStudio中打开使用。

用MFC做的一个简单学生信息管理系统，有增加、删除、排序、筛选等功能，并给出配置数据库方法，能完美连接到给出的数据库！！

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。