VC++Runtime2015-2019一体包，微软最新版,多版本打包到一个包里，不同于之前的独立各个版本，这里是共享的；
官方解释Note VisualC++2015,2017and2019allsharethesameredistributablefiles.Forexample,installingtheVisualC++2019redistributablewillaffectprogramsbuiltwithVisualC++2015and2017also.However,installingtheVisualC++2015redistributablewillnotreplacethenewerversionsofthefilesinstalledbytheVisualC++2017and2019redistributables.ThisisdifferentfromallpreviousVisualC++versions,astheyeachhadtheirowndistinctruntimefiles,notsharedwithotherversions.

jre6aa_16004_pa.depot使用方法：JDK,JRE,andPlug-in6.0.04InstallationInstructionsPleaseseetheJDK,JRE,andPlug-in6.0.04ReleaseNotes'installationinstructionsfordetailedinstallationinstructions.Note:Whendownloadinga.depot,.tar,or.shfile,somebrowsersdon'trecognizethe.depot,.tar,or.shformatandtreatthefileasatextorapplication-specificfile.Ifthishappens,right-clicktheDownloadDirectly＞＞button(ontheSoftwaredownloadconfirmationwindow)andselectSaveTargetAs....ToverifythatthefiledownloadedcorrectlyyouneedtouseMD5SecureChecksum(md5sum).YoucandownloadMD5SecureChecksumatHP-UXMD5SecureChecksumifyoudonotalreadyhavethisutility.ToverifyyourdownloadwithMD5SecureChecksum,attheUNIXprompt,executethecommand:md5sumIfthefiledownloadedcorrectly,thechecksumnumberforthefileyoudownloadedshouldmatchtheMD5Checksumnumbergivenforthatfile.

资源包括：lab说明指导、lab实现代码及解析（在代码注释中）、lab笔记（note文件中）、lab注意事项等，分享给大家

据说上班用excel的比word的工资高，用ppt的比用excel的工资高。
无论如何，在职场演讲汇报中，PPT扮演着至关重要的角色在它冒出来的日子里，PPT制造出来的糟糕设计比历史上任何其他数字工具都要多，可能只有微软的paint是个例外。
在本文我们将用10个超级技巧来解决糟糕的演示设计肆虐横行的问题，让你可以设计出更好看、更专业的演示。
此间你会看到Note&Point【1】上的一些出色的幻灯片设计，还有一些就是你们自己的作品。
让我们开始吧！这个网站的大部分内容主要针对专业设计师和开发人员，或者是起码对涉足这一领域感兴趣的人。
不过本文是写给做过PPT的人的。
无论你是学生、领导，还是自助团体，或

计算介数中心性（BC）、接近度中心性（CC）、特征向量中心性、子图中心性。
（matlab）

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

文档：1.MFCS的安装----MFCS开发者指南.note链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=89fb49f788aad5bce124c4a54e8f4dd1&sub=DB1EEB685C724FF0904B3E31CB3E467E文档：2.读写西门子PLC数据----MFCS开发者指?..链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=f00c2deb85ac219e916d44ae62cf958b&sub=10D373FCB7344CD48A3D8F0BC4370636

Algorithm_Note:bookmark_tabs:目录:white_medium_star:Leetcode刷题笔记已解决译文列表：ID译文语言题解链接1个两数之和C++7整体反转Java9回文数Java13罗马数字转数字Java14最高公共预算Java20有效的括号Java21合并两个有序链表Java26删除排序中的重复项Java27可拆卸元素Java35搜索插入位置Java38报数Java50战俘（x，n）Python38报数Java53最大子序和Java54顺时针打印矩阵Python58最后一个单词的长度Java66加一Java67二进制求和Java69x的平方根Java70爬楼梯Java79单词搜索Python83删除排序链表中的重复元素Java88合并两个有序时序Java100相同的树Java101对称二叉树Java102二叉树的层次遍历Python105根据前序和中序重建二叉

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20180408-102900NOTE:Ifyouuseanyofthemodels,pleasedonotforgettogivepropercredittothoseprovidingthetrainingdatasetaswell.

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。