DSpeech是一个集成了ASR（自动语音识别）功能的TTS（文本到语音）程序。
它能够大声朗读书面文本，并根据用户的声音回答选择要发音的句子。
它专门设计用于快速高效地帮助您。
同时，侵入性和资源消耗最小。
（DSpeech不会自行安装，很轻，它在一秒钟内启动，不会向注册表写入任何内容）。
DSpeech的一些显着特点是：1.允许您将输出保存为.WAV，.MP3，AAC，WMA或OGG文件。
2.允许您快速选择不同的声音，甚至可以将它们合并，或者将它们并列以便在不同声音之间创建对话。
3.DSpeech集成了一个声音识别系统，允许您与用户创建交互对话。
4.允许您以独立的方式配置声音。
5.由于使用了标准TAG，它可以让您在播放过程中（速度，音量和频率）动态地改变声音的特征，插入暂停，强调特定的单词，甚至拼出它们。
6.允许您捕捉和复制ClipBoard的内容。
7.DSpeech兼容所有声音引擎（兼容SAPI4-5）。
8.AI对话系统。
不是很有用，但有趣。
它不适用于每种语言。
9.它能够复制电影;此功能可将阅读字幕（标准SRT格式）与电影播放同步。
支持的播放器有MediaPlayerClassic和更高版本，以及VideoLANVLCPlayer。

1读取BIP、BIL、BSQ文件2均值滤波中值滤波3边缘信息提取4DFTFFT5主成分变换6缨帽变换7图像分类（K—均值分类、最小距离分类、最大似然分类）8大气校正反射率地表温度的反演9Habib教授课程总结

这是本人参考TI公司的28035说明书设计的28035最小系统原理图,经测试可用，

使用Java实现的R树结构，可以自动生成大量矩形或自己修改输入固定的矩形。
根据最小扩大原则和Guttman的经典算法实现的结构。
经过测试，构建的最小MBR结果都是正确的。
可以直接在eclipse下运行。

CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（w

最小PE的程序样例，每次修改后的程序，打包在一个压缩包

代码大部分是网上东拼西凑出来的，可以实现无边框的自定义窗体，可以拖动，可以拉伸，可以靠近屏幕边缘自动停靠分屏，最小化有渐变动画效果，介绍blog地址：https://blog.csdn.net/qq_36131739/article/details/100771623有兴趣可以下载。

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

STM32F103RCT6原理图，最小系统开发板

.版本2.子程序窗口_截图,字节集,公开,截取指定窗口的位图,可截取窗口中指定区域,最小化窗口或不可见窗口无法截取位图.参数窗口句柄,整数型,,欲截取窗口图片的窗口句柄.参数左边,整数型,可空,默认为0在窗口中截取图片的左边(相对于窗口的左边偏移坐标).参数顶边,整数型,可空,默认为0在窗口中截取图片的顶边(相对于窗口的顶边偏移坐标).参数宽度,整数型,可空,在窗口中截取图片的宽度(若为空,则截取整个窗口位图).参数高度,整数型,可空,在窗口中截取图片的高度(若为空,则截取整个窗口位图).子程序窗口_判断色彩度相同数,逻辑型,公开,满足最低相同数目返回真,否则返回假.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数色,整数型,,欲判断的颜色色彩度(色彩度:0-255).参数最低,整数型,,最低相同的数目.参数左下角,识图_坐标,可空,判断范围的左下角坐标,默认为0.参数宽度,整数型,,向右的范围宽度.参数高度,整数型,,向上的范围高度.参数返回相同数,整数型,参考可空.子程序窗口_取颜色,整数型,公开,取出窗口中指定点的颜色值(返回十进制颜色值,失败返回-1).参数窗口句柄,整数型,,欲取颜色值所在窗口的句柄.参数坐标X,整数型,,欲取的颜色值在窗口中的横坐标.参数坐标Y,整数型,,欲取的颜色值在窗口中的纵坐标.子程序窗口_取颜色数,整数型,公开,取出窗口中指定范围内某种颜色的数目,失败返回-1,未找到返回0.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数颜色,整数型,,欲判断的十进制颜色.参数左边,整数型,可空,范围左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,范围顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,范围矩形宽度.参数高度,整数型,,范围矩形高度.参数相似度,整数型,可空,可空:无误差(0-255)RGB误差值无误差是带误差效率一半.子程序窗口_取最多色,整数型,公开,取出窗口中指定范围内最多的一种颜色值,返回十进制颜色值,失败返回-1.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数左边,整数型,可空,范围左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,范围顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,范围矩形宽度.参数高度,整数型,,范围矩形高度.参数数目,整数型,参考可空,返回该颜色的数目.子程序窗口_找色彩,识图_坐标,公开,在窗口中指定范围内查找符合条件的色彩度,返回第一个符合条件的坐标(失败或未找到返回-1坐标).参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数色彩度低,整数型,,欲寻找色彩度范围-低位(色彩度:0-255).参数色彩度高,整数型,,欲寻找色彩度范围-高位(色彩度:0-255).参数左边,整数型,可空,寻找范围-矩形左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,寻找范围-矩形顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,寻找范围-矩形宽度.参数高度,整数型,,寻找范围-矩形高度

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。