一、菜单功能前台1、影院首页2、热门推荐3、账号详情4、账号充值5、查看购物车6、影片详情、下单后台1、反馈信息2、添加影片三、注意事项1、开发环境为VisualStudio2013，数据库为SQLServer2012，使用.net4.0开发。
2、默认数据库连接字符串在webconfig配置文件中修改3、DB文件夹中是数据库文件，附加即可

用友T+技术大会RAP二次开发培训资料，1、实例演示PPT（如何快速满足客户的差异化需求）2、实例演示源码3、RAP安装包4、实例演示帐套备份数据库（T+11.60、SQLServer2012）

MicrosoftWindowsServer201270-410SeriesIntroduction

环境：vs2013SQLserver2012，里面包含数据库文件，使用的是MVC三层架构

1.支持DevExpressUniversal11.1.x/11.2.x/12.1.x/12.2.x/13.1.x/13.2.x/14.1.x/14.2.x/15.1.x/15.2.x.2.支持EggBloxReSharperPlugins,OzCodeBugAid,MZ-Tools,AutoCode,DevartReviewAssistant,VSCommands,UbitsoftSQLEnlight,GizmoxVisualWebGui,HuagatiDBML/EDMXTools,ActiveMesaR2P,MindscapeWebWorkbenchandSSMSToolsPackforSQLServer2012/20143.转自https://github.com/danny-su/DevExpress/

本文件提取自WindowsServer2012R2镜像文件，如果你的在缺少镜像文件的情况下可以直接下载本文件，把安装目录定位到该文件夹即可。

WhiteSmokeWriter2012是一项用于校对和编辑文章的多合一工具大概包含以下功能：*已更新！语法检查功能发现和修改复杂的语法错误。
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开源openssl-1.1.1编译的库windows版本，在windowsserver201264位系统下用VS2015社区版编译的包含32位和64位。
win7-32位系统我也试了成功了。
里面还有编译方法。
我的辛苦2天。
2018-3-15中午完成记少占鱼我是硬件开发人员

Java实现的进销存管理软件，用的数据库是SQLServer2012,具有进货、销售、进货退货、销售退货、库存盘点、销售排行（可按销量或金额排序）以及各种查询功能，具有管理员和员工两个视图。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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性能第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。