本资源为非常不错的一套王网传资源，是继之前上传的基础班的升级版，愈加全面，资源过大，上传乃是下载链接，如失效请留言！！！资源远大于5积分，不多说，下面直接上目录：APC机制I5J$i:U0f1r:O9B(Q"b│01APC的本质.mp4│02备用Apc队列.mp4:U8p7]3f"w$b0?5Z9`0H8G*[│03APC挂入过程.mp48g!H4s1V;]+b4Y9H0L-B│04内核APC执行过程.mp4│05用户APC执行过程.mp4│├─事件等待'x%`"J'}?&S:t']#I5\5G│01临界区.mp4-o(U$W9O+`~0u4~,@.\│02自旋锁.mp4)c3~.J&L,V&s.Q8x/[.w│03线程等待与唤醒.mp4#b*^"k$d#O3f8t8a3k│04WaitForSingleObject函数分析.mp4$V7L'C3I(W│05事件.mp4│06信号量.mp4│07互斥体.mp4│├─保护模式-}!n!C$O/s"Q│014中断门.mp4,B'i,r7Y:B3|!N(^6{l9F│015陷阱门.mp4│017任务段_下.mp4,|/M#A:K3T7i*Q/?I&o&D;p│018任务门.mp46m.D+f4_/V)~9S&B│01910-10-12分页.mp4│020PDE_PTE.mp4│021PDE_PTE属性（P_RW）.mp43~/]1x5{4u:{$I│022PDE_PTE属性（US_PS_A_D）.mp4│023页目录表基址.mp4│024页表基址.mp4$Af'[+g6}5F;e│0252-9-9-12分页.mp4│0262-9-9-12分页(下).mp4-~'~9i0T5f"p2U$j│027TLB.mp4│028中断与异常.mp4│029控制寄存器.mp46j2l3j)O#{%{4w│030PWT_PCD属性.mp4│031保护模式阶段测试.mp4│_001保护模式.mp4,I;c5X~)t1d1}8S#f3i:b│_002段寄存器结构.mp48n-|-i(H$^*f│_003段寄存器属性探测.mp4│_004段描述符与段选择子.mp4│_005段描述符属性_P位_G位.mp4│_006段描述符属性_S位_TYPE域.mp4│_007段描述符属性_DB位.mp4│_008段权限检查.mp4│_009代码跨段跳转流程.mp4&S#i9i-\0D"@1U-P│_010代码跨段跳转实验.mp4"@*S2Y-a-S6n7n:~│_011长调用与短调用.mp4│_012调用门_上.mp4;[)_2c8A5F%}!u%]:~.N│_013调用门_下.mp4│├─内存管理│01线性地址的管理.mp4;?|+^5i&}│02PrivateMemory.mp4*@3B(Y6^y-{│03MappedMemory.mp4│04物理内存的管理.mp4'[8C6q\1H8w"H2]0Y│05无处不在的缺页异常.mp4│├─句柄表│01句柄表.mp4│02全局句柄表.mp4│5h"u"i&{+G4T+E├─异常│01CPU异常记录.mp4│02模拟异常记录.mp4:K0J(d1

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。

AIX7100-03-02CD1+CD2两个镜像下载AIX7100-03-02CD1+CD2两个镜像下载AIX7100-03-02CD1+CD2两个镜像下载AIX7100-03-02CD1+CD2两个镜像下载

用于stm32显示的取模工具，有阐明有工具，讲的很清楚

批量改变图片尺寸（像素、比例）MAC使用阐明：https://gorpeln.com/2018/10/03/15385436862439.html

Java面试题01.面试的全体流程Java面试题02.java的垮平台原理Java面试题03.搭建一个java的开发环境Java面试题04.java中int占几个字节Java面试题05.java面向对象的特征Java面试题06.装箱和拆箱Java面试题07.==和equals的区别Java面试题08.StringJava面试题09.讲一下java中的集合Java面试题10.ArrayList和LinkedList的区别Java面试题11.HashMap和HashTable的区别Java面试题12.实现一个拷贝文件的工具类要使用字节流还是字符串Java面试题13.线程的的实现方式？怎么启动线程？怎么区分线程？Java面试题14.线程并发库和线程池的作用Java面试题15.设计模式和常用的设计模式Java面试题16.httpgetpost请求的区别Java面试题17.说说你对Servlet的理解Java面试题18.Servlet的生命周期Java面试题19.Servlet中forward和redirect的区别Java面试题20.jsp和Servlet的相同点和不同点Java面试题21.内置对象和四大作用域和页面传值Java面试题22.Session和Cookie的区别和使用场景Java面试题23.mvc模式和mvc各部分的实现

AURIXTC3xx功效安全手册

目录如下：01.8700常见型号对比02.BB相关名词解释03.一些常见的问题汇总（新手看看）04.桌面管理器使用教程05.刷机教程06.关于4.2和4.5ROM的一些说明07.常用第三方软件说明08.winloader使用教程09.8700拆机指导10.手机电话本实现Outlook同11.8700各版本rom&DM下载地址汇总12.8700官方说明书13.黑莓错误代码一览14.小红灯问题的处理办法15.COD模块说明16.BB做调制解调器拖电脑上网17.FreeRange的使用教程18.关于小红锁的问题19.黑莓解网络锁20.未找到为你的设备设计的附加应用程序的问题21.Btalk软件说明

运动会管理系统javamysql完整能运转版。
高校运动会管理系统，基于J2EE，框架是struts2,spring,mybatis内有程序源码+数据库表，数据库为mysql此为毕业设计系统，因毕业了没用了故放于此.如有疑问可提问总管理员管理能报名的学生，赛场管理员赛场管理员：控制赛场进程，能给项目录入成绩学生：报名比赛，查看排名等。
最近2017.03.03日重新整合，确定能够运转javamysql运动会毕业设计期末设计

DjangoforBeginners:BuildwebsiteswithPythonandDjangoBy作者:WilliamS.VincentISBN-10书号:1983172669ISBN-13书号:9781983172663出书日期:2018-03-07pages页数:(344)Astep-by-stepguidetobuildingwebapplicationswithPythonandDjango2.1.Create,test,anddeploy5progressivelymorecomplexwebsitesincludingaMessageBoardapp,aBlogappwithuseraccounts,andarobustNewspaperappwithreadercommentsandacompleteuserregistrationflow.Alongthewayyou’lllearncoreDjangofeaturesandbestpracticesaroundmodels,views,templates,urls,customusermodels,permissions,authorizations,userregistration,testing,anddeployment.IntroductionChapter1:InitialSetUpChapter2:HelloWorldappChapter3:PagesappChapter4:MessageBoardappChapter5:BlogappChapter6:FormsChapter7:UserAccountsChapter8:CustomUserModelChapter9:UserAuthenticationChapter10:BootstrapChapter11:PasswordChangeandResetChapter12:EmailChapter13:NewspaperappChapter14:PermissionsandAuthorizationChapter15:CommentsConclusion

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。