这是点名考勤签到微信小程序实现效果图。
实现了根据距离限制考勤签到，分两个端口分别是学生端与老师端。
学生端可以搜索课程进行添加，从而绑定课程生成了学生点名名单。
学生点击某门课程可以进行签到，与老师在范围内比如200米才可签到成功；
老师端实现课程管理以及发起考勤课程，课程发起后半小时会进行自动点名，并返回统计结果。
老师端可根据时间条件筛选出范围内的考勤结果，考勤结果包括迟到与缺勤的人员名单。

国家社科基金项目数据库包括里面的所有项目资源信息，如果不懂软件分析的小伙伴，直接在Excel里面也可以进行筛选和数据分析哟，数据量约100000条左右。
数据量较大，可以推荐做数据分析的案例和模板，Hadoop也可练练手哟，资源信息非常全，欢迎科研宝宝下载哟！话不多说，绝对超值！

一个漂亮完善的jQuery仿京东商品筛选功能

连续投影算法(SPA)是一种使矢量空间共线性最小化的前向变量选择算法，它的优势在于提取全波段的几个特征波长，能够消除原始光谱矩阵中冗余的信息，可用于光谱特征波长的筛选。
近年来，国内外学者在利用光谱分析技术检测作物和食品中某些重要成分的含量时利用了连续投影算法作有效波长的选取。

智能电话机器人源码，电销ai机器人源码，AI机器人源码部署。
外呼中心，呼叫中心。
坐席开通。
VX:3307623172（私有云搭建用户可另购技术服务，我们为你提供更多的技术支持及后期运维支撑。
即使你不懂技术，也快速并熟练掌握智能语音系统）系统终端功能简单介绍：1资料接入：只需一键，即可将大量的未知客户资料提交给机器人，无需人工重复操作。
2自主学习：可将不同的场景话术提交给机器人，机器人将读取相关数据，并成为相关领域的销售精英3筛选客户：机器人根据不同领域的销售或客服话术，与客户互动，从大量的客户资料中，筛选出可能的意向客户并进行分类。
4人工跟进：销售或客服人员根据机器人的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。

SAD(Sumofabsolutedifferences)是一种图像匹配算法。
基本思想：差的绝对值之和。
此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。
该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。

FileFilter简介：使用此工具可以根据输入的关键词（以逗号分开），在word文档中匹配筛选关键词，并给出关键词匹配查找到的个数，根据目标关键词的匹配情况将根据分捡条件自动将简历分捡到不同的目录中，方便使用。
应用案例：1.在题库中将包含某种类型的题库文档分捡到相同类型的目录。
2.在简历目录中对多个简历文件进行关键词搜索，并根据匹配的结果进行相应的分捡处理。
工具特点：自动化分捡处理，同时过滤结果中可以直接打开文档查看。
此为试用版，如果需要使用正版，请与原作者联系。

FacePlant员工目录概述使用React，Node，JS，JSON创建的员工目录。
用户故事作为用户，我希望能够一次查看我的整个员工目录，以便我可以快速访问他们的信息。
我希望能够对AZ进行排序并具有一个搜索功能，该功能可以在我在搜索表单中键入内容时拉动员工。
商业环境员工或经理可以查看其他员工的非敏感数据，从而从中受益匪浅。
能够按姓名筛选员工将特别有帮助。
功能性给定一组雇员，当用户加载页面时，一组雇员应呈现。
用户应该能够：按至少一个类别对员工进行排序通过至少一个属性来过滤用户。
主要依赖“react”：“^17.0.1”，“react-bootstrap”：“^1.4.0”，合作柯比·克拉夫·阿里·埃尔南德斯安装该应用程序通过GithubPages部署到。
要查看该应用程序：屏幕截图带有员工卡AZ的登录页面ZA倒序排列激活搜

麦苗守护是一款家长守护孩子的应用，帮助家长正确引导孩子的手机使用习惯，科学智能地防止孩子沉迷游戏，守护孩子健康、有度地上网。
主要功能一键锁屏：家长可以在睡眠时间立即暂停使用或者锁定孩子的手机，以防止孩子过度使用他们的手机。
软件使用时长控制：[1]设定一个合理时间段，可以让孩子使用学习外的应用和游戏软件，达到使用时长，立即关闭这些应用。
网址屏蔽：筛选有利于学习的网站，屏蔽不良信息的网站，以防止您的孩子受到任何网上的不良影响。
实时追踪：确定孩子的定位，获取他们准确的活动位置。
家长也可以查看历史位置记录。
安全围栏：合理地设置地理围栏作为安全活动区域，并在孩子进入或离开该区域时收

公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份涵盖特定时间段内的详细分区数据资料。
这份数据集可能包含了不同区域、不同类型的分区信息，比如城市的行政区划、商业区划分，或者是根据特定标准（如人口、经济活动等）划分的区域数据。
该数据集的来源、规模、详细程度以及其数据字段的丰富性都将为相关研究或分析提供宝贵的信息。
由于数据集的范围是2024年至2025年，这意味着数据集将包含对未来区域规划、发展动态、以及可能的政策变化的预测和规划数据。
因此，它对于规划师、政策制定者、市场分析师、地产开发商等利益相关者都具有极高的价值。
通过这份数据集，他们能够洞察未来的趋势，从而作出更为明智的决策。
样例数据的链接提供了一个访问点，可以进一步了解数据集的具体内容和结构。
通过访问提供的链接，用户可以查看分区表数据集的具体格式、数据字段、以及数据的详细样例。
这有助于用户对数据集有一个直观的认识，并评估这份数据是否满足他们的需求。
由于这份数据集被标记为“数据集”，这意味着它是一份结构化或半结构化的数据集合，用于分析、统计、或机器学习等目的。
它可能包括各类区域的统计数据、地理信息系统（GIS）数据、面积、人口统计信息、以及可能的经济指标等。
此类型的数据集通常需要通过专门的数据分析工具或软件进行处理和分析，以便从中提取有用的信息。
在处理这类数据集时，需要考虑数据的完整性、准确性以及时效性。
完整性确保数据覆盖了所有相关的分区和字段，准确性则保证数据的每一个条目都是正确无误的，时效性保证数据反映了最新的区域信息。
此外，用户也需要关注数据的隐私和安全性问题，尤其是在处理可能涉及敏感信息的分区数据时。
这份数据集的提供者可能是政府机关、研究机构或私营公司。
他们可能出于研究目的、政策制定、市场分析等不同的动机进行了数据的搜集和整理工作。
无论来源如何，这份数据集都可能经过了严格的筛选和清洗过程，以确保数据的质量和可用性。
对于准备使用这份数据集的用户来说，理解数据集的背景、目的、以及如何解读数据集中的信息是非常关键的。
这通常需要具备一定的专业知识，比如地理学、统计学、数据科学等领域的知识，来确保分析结果的科学性和准确性。
公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份包含未来期间区域划分详细信息的数据集合，它为各种应用场景提供了宝贵的数据支持。
通过理解其结构和内容，用户可以深入挖掘数据背后的潜在价值，为决策提供坚实的数据基础。
这份数据集对于需要进行区域分析的研究者和决策者来说，无疑是一份重要的资源。

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。