开发软件：PHPStorm数据库：mysql程序后台技术框架：ThinkPHP5(一个MVC框架)后台界面采用EasyUI框架，前台界面采用Bootstrap框架，用户浏览器和服务器全程几乎采用jquery异步加载技术！别看他只是一个简单的图书管理系统，麻雀虽小，五张俱全，实现了常见字段比如字符串，整型，浮点型，日期型，图片型和文件型的添删改查，查询条件采用多条件组合模糊查询，查询结果都采用分页显示，其中字符串分为单行文本字符串，多行文本字符串已经超级富文本字符串，对于富文本字段我们采用的是百度出品的UEditor插件，为网站增色不少！后台管理员登录采用了验证码，查询的结果记录都可以导出到Excel，对其中的图片上传和文件上传专门写了2个方法uploadPhoto和uploadFile放到了基类中，所有控制器类继承基类，实现了代码的精简优化！

图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

运行使用jupyter，pycharm均可，基于python3，算法是由计算导论课本上的证明步骤得来的，欢迎参考留言

附件包含雷达基数据，说明文档，算法解析，加密等输入。

REST电子商务微服务架构在具有SpringBoot，Cloud和多个模块的电子商务中实现REST微服务。
（作者：卡米尔·莱斯尼亚科夫斯基PL）目录项目架构工具与技术Java8SpringBoot-版本2.1.5发行SpringWebMVC-版本5.1.7发行SpringSESSION-版本2.1.6发行SpringCloud-OpenFeign-版本2.1.1发行NetflixZuul-版本1.3.1NetflixEurekaClient/Server-版本2.1.1NetflixRibbon-版本2.3.0Redis客户端：JEDIS-版本2.9.3SpringDataREDIS-版本2.1.8发行SpringDataJPA-版本2.1.8发行Hibernate-版本5.0.4结局SQL数据库引擎：MicrosoftSQL2016NOSQL数据库引擎：Redis3.2.100Maven产品特点管理员：用户管理产品管理订单管理建议管理用户名：注册购物车（访客或登录用户

经典的shell实验,实验内容为实验一个unix下的简易的shell程序,搞懂了这个程序对于unix下的sigal机制会有一个更深入的理解,CMU大学(卡耐基梅隆大学)经典计算机课程实验之一,里面含有实验完整内容及其源程序,还有详细的解答过程,很多国内大学的计算机课程都选用此实验作为其课程设计之一!

编程实现基于时间抽取的基2的FFT算法要求：实现任意长度的基于时间抽取的基2的FFT算法，统计算法运行所需时间，与DFT的直接实现进行运行时间对比，与现存的FFT算法运行时间进行对比。

该程序针对BiliBili下载视频文件执行的功能包含：1..flv/mp4文件修改为原有名称2.移动修改文件名后的文件到基路径下3.删除基路径下所有文件夹在最开始使用中最后将程序放到一个文件夹中

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

《C++程序设计教程(第二版)》，作者：钱能，出版社：清华大学出版社，ISBN：7302114641，PDF格式，大小24.9MB，高清影印版。
内容简介：本书是《C++程序设计教程》的第二版。
然而从指导思想、内容结构、写作特点等方面，都以全新的面貌呈现于读者。
全书全部重新执笔，代码全部重写，涵盖了基本C++编程方法的全部技术特征。
本书以C++标准为蓝本，从过程化编程的基本描述，到对象化编程的方法展开，乃至高级编程的实质揭示，形成一条自然流畅的主线，通俗易懂，形象风趣。
本书在内容结构上自成体系，并以独特的描述手法，辐射到计算机专业其他诸课程，体系严谨，结构独特。
作者在长期的教学、科研实践以及ACM大学生程序设计竞赛培训工作中，总结出了许多难能可贵的教学经验，能使读者快捷而准确地找到编程技术要领，洞穿C++内部实现要害，直击抽象编程本质。
与本书配套，《C++课程设计指导》、《C++程序设计习题及解答》、《C++程序设计教程详解》和《C++程序设计教程精粹》也将陆续面世。
除此之外，还配有C++程序设计教程课件和源代码供读者下载。
本书适用于大学计算机程序设计教学，也适合于立志自学成才的读者，帮助他们从零开始走向高级程序员。
本书也旨在引导读者从欣赏C++入门的初级精彩到享受C++经典名作的内在精彩，因而，也是一本软件工作者不可多得的案头参考书。
目录：第一部分基础编程第1章概述1.1程序设计语言1.2c++前史1.3c++1.4c++编程流程1.5程序与算法1.6过程化程序设计1.7对象化程序设计1.8目的归纳1.9练习1第2章基本编程语句2.1说明语句2.2条件语句2.3循环语句2.4循环设计2.5输入输出语句2.6转移语句2.7再做循环设计2.8目的归纳.2.9练习2第3章数据类型3.1整型3.2整数子类3.3浮点型3.4c-串与string3.5数组3.6向量3.7指针与引用3.8目的归纳3.9练习3第4章计算表达4.1名词解释与操作符4.2算术运算问题4.3相容类型的转换4.4关系与逻辑操作4.5位操作4.6增量操作4.7表达式的副作用4.8目的归纳4.9练习4第二部分过程化编程第5章函数机制5.1函数性质5.2指针参数5.3栈机制5.4函数指针5.5main函数参数5.6递归函数5.7函数重载5.8目的归纳5.9练习5第6章性能6.1内联函数6.2数据结构6.3算法6.4数值计算6.5标准c++算法6.6动态内存6.7低级编程6.8目的归纳6.9练习6第7章程序结构7.1函数组织7.2头文件7.3全局数据7.4静态数据7.5作用域与生命期7.6名空间7.7预编译7.8目的归纳7.9练习7第三部分面向对象编程技术第8章类8.1从结构到类8.2成员函数8.3操作符8.4再论程序结构8.5屏蔽类的实现8.6静态成员8.7友元8.8目的归纳8.9练习8第9章对象生灭9.1构造函数设计9.2构造函数的重载9.3类成员初始化9.4构造顺序9.5拷贝构造函数9.6析构函数9.7对象转型与赋值9.8目的归纳9.9练习9第10章继承10.1继承结构10.2访问父类成员10.3派生类的构造10.4继承方式10.5继承与组合10.6多继承概念10.7多继承技术10.8目的归纳10.9练习10第11章基于对象编程11.1抽象编程11.2编程质量11.3分析josephus问题11.4基于过程的解决方案11.5基于对象的解决方案11.6程序维护11.7程序扩展11.8目的归纳11.9练习11第四部分高级编程第12章多态12.1继承召唤多态12.2抽象编程的困惑12.3虚函数12.4避免虚函数误用12.4.3若干限制12.5精简共性的类12.6多态编程12.7类型转换12.8目的归纳12.9练习12第13章抽象类13.1抽象基类13.2抽象类与具体类13.3深度隔离的界面1

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。