强迫症需要没合适的插件，来满足需求，无法自己重写Tabcontrol，高仿360浏览器选项卡，主要适用于浏览器，容器类控件基于WinForm开发，添加，删除按钮，去掉了多余的页边距，和讨厌的虚线框，风格整体扁平化，无闪烁，资源占用小界面看博客：https://blog.csdn.net/CFY530/article/details/81784826

轻量级cms内容管理系统采用ThinkPHP框架开发，是一款高效快速的内容管理系统。
插件模板快速生成，体验友好，采用插件模板分离，完全轻量级，功能自由添加。
内置内容系统，二级分类，一切规划模板diy实现、制作模板支持自定义分类置顶文件，自定义内容指定文件、自动创建字段，只需配置文件简单配件即可。
支持插件扩展安装，制作简单易懂，程序为了简单实用化，去掉无用内容，代码整洁、代码精简、注释齐全。

只用输入观测角，和第一个方位角，就可以算出所用的数值，去掉繁琐的两头过程，让你轻松完成坐标的计算和改正

卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征

MongoDB安全配置事项1、开启授权认证在配置文件mongod.conf中加入auth=true如果你开启了--rest参数，甚至可以直接通过web界面查询数据，执行mongod命令。
2、关闭网页管理在配置文件mongod.conf中加入nohttpinterface=true，rest=false不加会有一个28017的端口监听，可以通过网页管理mongodb，不需求请去掉。
REST接口不支持任何认证。
默认情况下这个接口是关闭的。
如果使用的"rest"配置选项打开了这个接口，那么应该在生产系统中关闭它。

本人训练SVM分类器进行HOG行人检测.环境为VS2010+OpenCV2.4.4.使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。
正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。
负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。
SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

模仿数据链路层的gobackn协议/*该协议是搭载ack的回退n步协议*/#include#include"protocol.h"#definemax_seq7#defineflag126#defineESC100#definewait_time2700 //发送计时器等待的时间#defineack_wait_time280staticintphl_ready=0;unsignedcharbuf[max_seq+1][270];unsignedcharack[8];//发送空的ack帧unsignedcharin_buf[600],last_buf[520];//接收时的缓冲区;去掉冗余之后的缓冲区,为防备因误码两帧合并为一帧而定义了很大一个数组intnbuffered=0;//发送的帧数intbuf_size[max_seq+1];//记下以发送各帧的帧长intnext_frame_to_send=0;intframe_in_phl=0;//用于成帧intframe_expected=0;intack_expected=0;intbetween(inta,intb,intc){ if(((a＜=b)&&(b＜c))||((c＜a)&&(a＜=b))||((b＜c)&&(c＜a))) return1; elsereturn0;}//判断帧尾,防止出现误判escescflag为数据的情况intend_flag(intin_len){ intcount=0; inti; if(in_len=0;i--)//记录flag前的esc数目 count++; returncount%2;//若flag前的esc为偶数，则为帧尾}//成帧函数--数据帧voidsend_frame(char*my_buf,intlen){ intn; buf[frame_in_phl][0]=(frame_expected+max_seq)%(max_seq+1); //ack buf[frame_in_phl][1]=frame_in_phl; //发送帧的帧号 for(n=0;n＜len;n++) buf[frame_in_phl][n+2]=my_buf[n]; //将处理过的新帧赋值到缓冲区中 len=len+2; *(unsignedint*)(buf[frame_in_phl]+len)=crc32(buf[frame_in_phl],len); //在原始帧的基础上加检验和 buf_size[frame_in_phl]=len+4; //记录当前帧的长度,包括3个帧头，4个检验和 nbuffered=nbuffered+1; //缓冲区占用数加一 frame_in_phl=(frame_in_phl+1)%(max_seq+1);}//成帧函数--ack帧voidsend_ack() //ack帧的处理{ ack[0]=(frame_expected+max_seq)%(max_seq+1); ack[1]=max_seq+10; //ack帧的序号位，使ack[1]==frame_expected恒不成立 *(unsignedint*)(ack+2)=crc32(ack,2); //在原始帧的基础上加检验和}//主函数intmain(intargc,char**argv){intevent,arg,n,m,i,j,len=0,in_len=0; unsignedcharmy_buf[260]; intphl_wait=0;//在物理层中还没有被发送的帧protocol_init(argc,argv);enable_network_layer();for(;;){event=wait_for_event(&arg);switch(event){caseNETWORK_LAYER_READY:

原本官方的工具有个别参数被挡到，例如挡住了bps的数值，这边的这个工具已经稍加修改，把那些会挡住的字母去掉，请放心下载。
工具可以设置扩频因子、带宽、频率等参数计算出最初的速率和功率，还可以计算发送前导码长度占用时间和数据包整体的时间。

该资源为博客“webrtc之回声消除matlab实现个人小结”测试音频材料，格式为wav格式，需要pcm格式的请去掉文件头。

利用svm完成图像的目的分割，里面包含测试图片，效果还不错，值得用户去学习

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。