Grid++Report是一款C/S与B/S集成报表工具，功能全面易学易用。
C/S开发适用于VB.NET,C#,VB,VC,Delphi,BCB,VFP,易语言等。
B/S开发适用于ASP.NET,ASP,PHP,JSP等，支持所有WEB服务器。
Grid++Report6.0版主要新增功能★引擎方面1、增加了一个自由表格部件，可以灵活定义各种自由表格，具有单元格合并功能。
2、部件框增加边距设置，边框增加内层与阴影，虚线边框。
3、文字显示增加段间距、首字缩进与两端分散对齐。
4、分组报表可以按某个统计值的大小对分组项进行排序5、数据源除了OLEDB外，增加XML、JSON与普通文本数据。
6、在编程接口中增加了很多应用函数，如数据压缩、数字格式化、日期时间解析与格式化、打印机与纸型枚举、文件选择对话框等。
7、其它杂项功能，根据多年收集的用户需求来增加与改进功能，如分组相关系统变量、图像旋转显示等。
★设计器：1、设计面板具有缩放设计功能。
2、将关联属性归类为组，方便在设计时集中设置与查看。
3、对象浏览窗口与属性窗口可以隐藏，方便在设计很宽的报表时增大设计面板的区域。
4、设计面板大小跟随明细网格总列宽来改变宽度，方便设计大宽度明细网格报表。
5、部件框锁定功能，被锁定的部件框不允许进行可视化拖放。
6、自动在分组头尾中增加统计框，默认为合计函数，并设置相应的对齐列。
7、数据源连接串可以为XML或JSON数据源，且可以自动生成字段。
设计报表时数据源可连接的类型有：各种数据库、XML或JSON文件、产生XML或JSON的网络URL、EXCEL文件、TEXT文件。
8、设计器增加数据提供事件接口，在设计报表时可以用给报表加载自定义数据源。
★打印与打印预览：1、横向分页时，在数据不多的情况下，分页直接显示在本页，而不是在下一页。
2、在模板中可以保存默认打印机名称。
3、分组尾支持每页重复打印。
4、如果部件框跨页多次显示了，在新页中再次输出其上下边框。
5、提供编程接口枚举出Windows系统中安装的打印机，以及指定打印机支持的所有纸张类型。
★查询显示：1、没有明细网格的报表，背景图可以显示出来。
2、明细数据不多时，表格不会显示下部空白。
★数据导出：1、在导出Excel时，能用代码设置页边距等参数2、在运行时对外观属性的改变可以反映到Excel导出。
★图表：1、重新设计图表接口，让图表可视化设计与编程控制更清晰简单。
2、支持更多图表类型，如百分比柱状图、垂直陈列的柱图。
3、一个图表中可以混和显示多种不同类型的图形，如一个序列为柱图，另一个序列为曲线图。
4、Y轴可以显示双坐标轴，方便实现双轴柱状图等。
5、图例可以在下方显示，可以多栏显示。
6、增加图表数据记录集，图表数据直接从记录集或XML数据源加载，而不需用代码来加载图表数据。
7、图表方面还有很多细节方面的改进与增强，加强图表功能是本新版本的重要方面。
★交叉表1、多数据列交叉表可以将同一列产生的交叉列陈列在一起。
2、在合计列中可以排除掉一些列不进行合计。
3、纵向交叉项目列中可以定义统计框或综合文字框表达式，在合计列中关联的字段自动求和，在项目列中关联字段为复制首笔值。
★子报表：1、子报表无数据可以自动隐藏。

要功能:本软件查询出您店降权的宝贝,可进行下架或删除处理.淘宝在2010年7月份在宝贝搜索引擎中引入了降权的概念,宝贝一旦被列为降权的会严重影响到您店宝贝在搜索中的排名,许多店主发现来自己店的人比以前更少了,其原因就在这里.本软件将查出这些已被降权的宝贝,供您立即处理,以免影响到整个店的排名.另外本软件会持续升级,点软件中的[检查更新]可以更新到更多功能的新版本.软件支持Win2000/Winxp/Win2003/WinVista/Win7或更高版,并完满兼容64位的操作系统

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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

XnViewMP是一款非常著名的免费看图软件XnView的新版本，其中MP是MultiPlatform的缩写，它将实现多平台的支持并基于同样的源代码，不同平台也将提供统一的界面和体验，并最终取代以前XnView的其他版本(Linux、MacOSX、Windows)。
XnViewMP先天支持UniCode，能加载各种色深的图片(8/16/32位)，更方便支持多语言(文本文件)，使用更优化的数据库。
凭仗着免费、绿色、高速、小巧、跨平台的特性，XnViewMP将会成为看图软件的另一个经典。

联想Y空间2.5.9.10解救者系列电脑中预装的NerveCenter（Y空间）是新一代功能强大的、专为提升用户在联想电脑上的游戏体验而独家定制的软件，是游戏玩家必备的一款软件。
有些重装系统或不小心删除这个软件后，重新装这个软件就打不开提示微软应用商店下载，商店下载的却用不了，这个可以使用。
（安装后进入设置关闭自动更新新版本）

Koreographer新版本-Unity的音乐插件Plus版

这个是2.0.0.150永世使用版本（已pj），无30行限制，横道图、网络图等预览图无水印，打印无任何限制，其实网上（包括CSDN）能用的就是这个版本，新版本因为版权问题是没有破解的，所以新版本也就不支持旧版本文件，大家不要上当！要支持新版本的请支持正版付费，这个是CSDN下载的最低要求积分（币）。
希望能让大多数人实惠方便的使用。

全新版本考试系统，支持手机端和电脑端，功能上主要有考试、学习、练习、竞赛、职业测评、每日一题、绩效考核、最基本的办公功能（旧事、论坛、在线调查）等多功能为一体。
100%是免费的。

每一次全新版本的设计都伴随着挑战与激情，它们化成对产品不断精细打磨的动力。
在经过反复的推敲和锤炼后，孕育出了QQ浏览器的全新版本。
这个版本优化了交互结构，新增应用+以及边栏小工具。
当然，UI的变化是一目了然的。
早在去年年底，我们就投入到QQ浏览器的新版设计中。
现回过头来看，整个的设计都贯穿了融的设计理念。
“融”的设计理念融，有融入、融合之意。
就如同光线、水珠、环境的包融。
打破惯有的格局，追求一种更和谐平衡的关系。
并尝试摒弃工具式应用带给人的死气，呆板的形象。
融，同时也包含了简约，优雅、流畅的特点。
让用户获得更好的沉浸式体验。
并确定以简约、清新、开阔、沉浸式为主的设计关键词。
设计目标的融合这次新

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。