Ubuntu18.04Java8JDKubuntu是基于debian开发的，centos是基于redhat开发的，所以ubuntu可以运用deb结尾的包，而centos运用rpm结尾的包，故在此我们不下载rpm结尾的包。

OPENGL+MFC工程，具备鼠标操作（缩放、旋转、平移）。
倒腾了一天，好多都不鞥呢运用，故将本人可用工程传上。
文件中也包含了我运用的gl库文件

TeePay基础版*****为了区分开来，基础版名称为TeePay，专业版名称为TePay。
*****有少部分人反馈启用插件错误，请自己认真去检查一下：*****1，插件名称更改为TeePay没有？*****2，PHP和MySql数据库的版本有没有问题？*****3，自己的配置能否有问题？*****4，下载的版本能否有问题，当前最新的免费版本1.5.4，本人亲测全流程都很流畅。
*****5，简单修复一点，最近快站二维码，了，见。
安全提示此版本存在安全问题，不去修复了，因为有人用此版本存在的问题去恶意给人刷单，性质非常恶劣，甚至将使用户的服务器弄成502错误，故提醒

之前自己做的一个图书管理系统，显示图书借阅排行榜，因为翻译在数据库中有为空的字段，故前台显示会显示undefined。
以下贴上部门代码：$(document).ready(function(){$("#rankTabletbody").html("");varid=1;$.ajax({url:"bookInfo/bookInfo_rank.action",type:"POST",data:{},dataType:"json",success:function(data){$(data).each(func

华为P40ProELS-AN00安卓10.0.1.118完整固件，可用于救砖降级升级修复零碎很抱歉CSDN不支持大文件传输，故资源上传至百度网盘，如果发现链接失效请及时联系我

该链接测试工具简单易用，是很好的网站测试工具，故引荐使用.页面比较容易被接受，大家快来过来下载吧

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。
由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。
欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云能否应该聚成一类。

本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型，旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平，从而减少我国火灾事故。
针对问题一，首先根据地址、机号和回路，确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求，基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标，而故障率为成本型指标，故将故障率通过数学公式转换为效益型指标，即完善率。
指标确定后，运用熵权法确定各指标权重，最后利用topsis法构建各类型部件评价模型，对16种部件进行综合评价，帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型，分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二，建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量，误报与否作为因变量，将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量，利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率，经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差，故进行模型优化用woe值代替原值计算，使得结果愈加真实可靠。

使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。
给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
此项目使用Python2.7+TensorFlow1.4编写，环境太过陈旧，可能无法正常运行起来。
1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。
下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。
如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。
如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在se

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。