很小的拿来就用，而且很简单，避免新手入坑！！记得有问题给我留言虽然我也不常来！

BrettSlatkin是Google的一名高级软件工程师,九年前他开始尝试使用Python来管理Google庞大的服务器群,他的建议：成为一个好的Python程序员之前毋须完全读完本书。
•课程1:使用表达式和语句：在课程1中，你会学习到如何以Python行者的风格撰写程序，所使用的方法会影响到你将来编写的每一段程序。
•课程2:使用解析器和生成器：在课程2中，你会学习如何使用解析器和生成器来处理和创建序列。
•课程3:使用函数：课程3涵盖了Python函数的撰写和调用的多种独特的功能。
•课程4:使用类：课程4聚焦于如何正确的使用Python的面向对象编程，同时避免一些常见的陷阱。
•课程5:并发和并行：课程5为你提供了Python内置函数的洞见，即编写的程序能够同时干很多事情。
•课程6:让程序更加的完善：在课程的最后一节，你可以学习到最佳的技术，从而让你的程序在生产环境运行时做到无懈可击。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

「超级学伴」系统以BSN为基础，对⽬前⾼校学⽣信息管理系统进⾏链改优化，能够为学⽣发展提供更加⾼效、畅通、透明的校园信息化基础设施，可供国内外各⼤⾼校管理⼈员使⽤。
本链改⽅案针对原有系统中的三⼤功能模块进⾏链改，链改中遵循「是否上链由数据主⼈选择」与「避免主观数据上链」两个原则

连续光谱的同步辐射光通过入射狭缝照射到光栅单色器后，在出射的单色光λ中总是不可避免的混有基波λ的高级次谐波λn=λ/n。
采用自制的33001p/mm金膜自支撑透射光栅和美国IRD公司的AXUVI00G光电二极管探测器，定量研究了光谱辐射标准和计量光束线在5~40nm波段的高次谐波。
研究了Zr，Si，Al和Al/Mg/Al滤片在不同能量范围对高次谐波的抑制作用，给出了实验数据和曲线。
在5~40nm波段，适当的选用Zr，Si，Al和Al/Mg/Al滤片可有效地抑制高次谐波，在5~34nm波段将高次谐波与基波的信号强度比例控制在8.06%以内，经量子效率修正后小于3.08%，在35~40波段经探测器量子效率修正后高次谐波比例小于10.00%。

锈铁一种计算单词错误率的简单锈程序。
这是我了解Rust的学习过程的一部分。
另外，我想看看与诸如Python之类的解释器语言相比，Rust的速度要快多少。
python-equivalent/wer.py文件具有用Python编写的完全相同的算法。
单词错误率（WER）是一种评估语音转文本系统性能的方法。
它考虑了在预测文本（ASR系统的输出）和基本情况（手动转录的文本）之间需要插入/删除或替换多少个单词。
在我的实现中，我将从每个单独的句子中返回平均WER。
依存关系clap="2.33.3"用于命令行解析。
cute="0.3.0"，cute="0.3.0"循环。
用法通过运行目录中的cargobuild构建项目（或cargobuild--release，以避免在运行cargorun...时重新编译代码）。
如果您使用了--release标志，

该系统主要从药品管理、供应商管理、出库管理、进货管理、销售管理、库存管理和员工管理七个方面对药店管理系统的功能进行划分。
本文则是根据经理、库管员、销售员三个角色的功能进行结构划分。
系统登陆时会根据员工信息进行职位查询，不同职位在系统中分配的功能不同。
经理主要是对人员信息的管理，库管员主要是对药品库存的管理，包括出库管理。
采购员主要是对药品的采购管理与供应商的管理。
销售员主要是对药品的销售管理。
该系统可以为顾客提供同类药品的销量信息以供选择，还可以为药店管理者提供药品的最低库存预警信息和药品有效期预警，从根本上避免了缺货现象的出现。

网上能够找到的osg相关chm帮助文档要么只有osg的，要么只有osgEarth的，这里整合了OSG及OSGEarth所有函数接口及注释说明，方便OSG相关开发人员使用，避免在不同文档来回切换查看。

Windows10系统用户经常收到更新提醒，更新要根据自己的使用习惯、电脑配置、兼容问题等多方面综合考虑，否则就容易出问题。
比较老的电脑或配置不高的电脑，不建议更新，升级新版本之后，会让电脑变得非常卡，影响使用体验度。
对电脑稳定性要求高的用户，也不建议更新，新版本还不成熟，不可避免的会出现蓝屏、死机的情况。
今天教大家一种方法彻底关闭Windows10自动更新！

jigoo_464插件：(1)将下载下来的jigoo_464解压，会看到features和plugins，分别将这两个文件夹下的子文件夹拷贝到你eclipse包的features和plugins中，然后重启即可完成插件的安装，这是一种最为简单的插件安装方式，之后如果想要移除的话只需要将这两个文件卸载就可以了。
（2）第二种方式推荐使用，因为他可以避免对原有的Eclipse的目录造成破会，方便插件的移除。
这种方法也很好理解，只是用一个link文件将插件的路径包含在里面而不是像方法一那样直接拷贝进去。

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。