软件提供三种搜索方式：1.输入网址进行搜索此搜索方法可以搜索某一特定公司的所有邮件地址。
填写好此公司的网址。
选种“仅搜索此服务器上的页面”，然后点“开始”按扭，即可。
*搜索论坛邮件地址：6.0版本开始《搜寻家》开始支持论坛搜索：　　⑴　打开　InternetExplorer浏览器，然后打开要搜索的论坛，并输入用户名、密码登录进去。
（不要关闭浏览器）　　⑵　打开《搜寻家》输入论坛的主页网址，也可以输入论坛任何一个页面的网址，然后按“开始”即可。
2.根据搜索引擎搜索输入相应的关键字，并选择好引擎，然后点“开始”按扭即可。
为了搜索完整的搜索结果，可以按照第3种方式，以参数搜索方式搜索，请看下边说明和举例。
3.带参数网页搜索带参数网页指网页地址后边带变量的页面，或者页面地址中有有规律变化的数字。
使用方法：输入地址的时候，把可变部分用“{INT}”替换（不包含引号）。
在最大最小值中输入相应的数值，如果数字不连续变化，则输入相应的步长值，否则请输入１。
比如：http://www.test.com/test298.htm，这就是一个带参数的页面，可变部分为test与.htm中间那个数字。
则输入如下：　　＊假设变化范围为1-1000搜索引擎的参数搜索举例(以百度为例）：地址的确定：用浏览器在百度输入关键词“TEST”，然后搜索。
转到搜索结果的第2页，得到浏览器地址栏的地址为“http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn=10&cl=3”经过分析可以知道pn=10代表的是第2页，类推可以知道pn=20就是第3页，（经过查看后边页面可以知道我们的推测是正确的。
这样我们用{INT}替换掉地址中pn=10的“10”，即得到搜索中要填写的地址“http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn={INT}&cl=3”。
最小值的确定：经过查看每个页面，可以看出这个pn=的值是以10为单位变化的，可以确定第1页此值为0步长值的确定：经过查看每个页面，可以看出这个pn=的值是以10为单位递增的。
所以步长值为10最大值的确定：经过用浏览器查看，总共搜索结果有76页，第76页这个参数的值为750，也就是我们要找的最大值。
那么我们在软件的搜索参数设置中就应该按如下填写地址：http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn={INT}&cl=3最小值：0最大值：750步长值：10*此搜索方式，特别适合分页显示的页面、以及按参数显示的页面比如产品分类，公司目录等等，只需其中参数是数值，并且变化后页面是变化的就可以使用。

泊坞窗-wordpress在Docker容器中运转WordPress。
.env在名为.env的根目录中创建一个文件，在文件中放置以下内容。
根据需要修改此文件内容。
WORDPRESS_VERSION=5.0.3WORDPRESS_PORT=8083WORDPRESS_DB_USER=wordpressWORDPRESS_DB_PASSWORD=A7yXSYuJBSIixuWORDPRESS_DB_NAME=wordpress跑打开系统二进制文件，转到项目目录，然后运转以下命令。
docker-composeup-d

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

这是我自己写的编译原理赋值语句（语法语义分析）翻译程序其中内含有词法分析程序，经多次测试程序无误。
运行的方法是：在“test.txt"文本文档中输入你要测试的赋值表达式例子，其中文本文档中有样例，表达式要以“；
”(分号结束)。
"lex.h"为词法分析都文件，最后翻译的结果是以逆波兰式显示在dos中的，其它的一些txt文本中保存着词法分析的结果。
希望对大家有所协助！

邮件中心工具包简化IBMStreams与IBMCloudEventStreams服务之间集成的工具包。
文献材料最新和较旧版本的。
该参考材料包含有关配置工具包以连接到事件流服务的方法的详细信息。
使用者和分区的标准用例可以的找到：建立cdcom.ibm.streamsx.messagehub../gradlewbuild构建SPLDoc./gradlewspldoc释放./gradlewrelease测试在创建事件流服务实例在IBMEventStreams服务中，创建主题“test”。
将MessageHubJSON凭证添加到tests/MessageHubTests/etc/credentials.json文件。
运行以下命令以启动测试：cdtests/MessageHubTests../../gradlewtest

针对以下题目请选择正确的答案（每道题目有一个或多哥正确的答案）。
每一道题目，所有答案都选对，则该题加分，所选答案错误或不能选出所有正确答案，则该题不得分。
1）在JSP中，要定义一个方法，需要用到以下（）元素。
（选择一项）a) b)c) d)2）JSP页面经过编译之后，将创建一个（）。
（选择一项）a)applet b)servletc)application d)exe文件3）当JSP页面执行自定义标签，遇到结束标签时将调用()方法执行处理。
（选择一项）a)doStartTag() b)doEndTag()c)doInitBody() d)doAfterBody()4)在J2EE中，test.jsp文件中有如下一行代码：（选择一项）要使user对象中不断存在于对话中，直至其终止或被删除为止，下划线中应填入（）。
a)page b)requestc)session d)application5)在J2EE中，以下不是JSP隐式对象的是（）。
（选择一项）a)pageContext b)contextc)application d)out

1.博客文章对应的项目代码，运用VS2010和WTL10.已配置好Win32Debug。
可自行运用VS2010以上的IDE打开。
https://infoworld.blog.csdn.net/article/details/114013411

该部分为在OP-TEE中添加的TA和CA部分的代码，结合修改OP-TEEbuild目录中的Makefile和其他编译文件即可将该TA和CA添加到OP-TEEOS中使用qemu运转

目录结构├─WuYuFei├─WuYufei_matlab├─cap_turbo├─mother└─paper[WuYuFei]中是WuYuFei的论文[WuYufei_matlab]是WuYufei的Matlab程序做Turbo码，恐怕很难绕过WuYufei的程序，呵呵[cap_turbo]和[mother]是我在研究阶段的工作走了很多弯路，所以这两个目录必然有很多错误而且很混乱如果想了解一下我的研究历程可以看看，切不可拿来修炼，否则走火入魔俺不管。
[paper]是对简化算法的研究总结。
译码程序完全是自己写的，已经系统整理过了。
constituent_decoder_SemiTh.mconstituent_decoder_logmap.mconstituent_decoder_max.mconstituent_decoder_Th.m这四个文件是子译码器interleaver_3GPP.m3GPP标准的交织器。
Turbo.m中可以选择是用伪随机交织还是3GPP标准交织decoder_all_algorithm.m译码器，其中包含了3种译码算法test_OverLoad_menu.m对运算负荷的测试程序test_algorithm_menu.m对算法的测试程序Shannon_Limit.m香农限test_uncoded_BPSK.mtest_uncoded_BPSK_theory.m未编码BPSK的功能，一个是理论的，另外一个是测试的。
%****************************************************************%创建人：朱殿荣/QQ:235347/MSN:njzdr@msn.com%单位：南京邮电大学，通信工程系%版权声明：任何人均可复制、传播、修改此文件，同时需保留原始版权信息。
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引子：自上世纪末KentBeck提出TDD(Test-DrivenDevelopment)开发理念以来，开发和测试的边界变的越来越模糊，从原本上下游的依赖关系，逐步演变成你中有我、我中有你的互赖关系，甚至很多公司设立了新的QE(QualityEngineer)职位。
和传统的QA(QualityAssurance)不同，QE的主要职责是通过工程化的手段保证项目质量，这些手段包括但不仅限于编写单元测试、集成测试，搭建自动化测试流程，设计功能测试等。
可以说，QE身上兼具了QA的质量意识和开发的工程能力。
从这篇开始，我会从开发的角度分三期聊聊QE这个亦测试亦开发的角色所需的基本技能。
先来看一下维基百科

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。