虚拟现实游戏环境的声学建模基于虚幻引擎内虚拟现实环境中声学空间建模的研究生研究项目作者：安德鲁·利特尔顿最新更新：01/28/2021开发工具虚幻引擎4.25.3（史诗）Wwise2019.2.6.7381（听力动力学）C++VisualStudio2019分行main：项目的次要可部署分支master：将文档分支根据需要合并到main中project-core：用于组装和修改UnrealEngine4Project核心及其集成的分支dev：声学建模和射线广播的次要开发分支audio-design_programming：Wwise创作工具中的音

基于gsoap编译onvif的标准wsdl文件，生成Onvif客户端代码框架。
其中main.cpp写了一个几月该框架的设备自动发现功能的demo，可以作为参考。
其它信令只需要本人实现即可。
编译命令：g++main.cppsoapC.cppstdsoap2.cppsoapClient.cpp-I/usr/local/gSOAP/share/gsoap

bh1750.cbh1750.h直接添加到项目中，main.c中的两个函数在使用app（我用的是SampleApp.c）里添加进去，就可以直接读出光照数值！

先创建一个Point类，然后定义Trianglele类。
在Trianglele类中定义三个Point的实体来表示一个三角形的三个点，再定义机关方法对这三个点进行初始化，然后定义两个方法求三角形的周长、面积。
定义一个测试类，在main()中创建一个对象，求给定三点的三角形的周长、面积。

当flinkonyarn模式运行时，发生如下异常信息，需要将压缩包中的4个依赖jar包放入flink安装路径下的lib目录下。
Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfigatorg.apache.hadoop.yarn.client.api.TimelineClient.createTimelineClient(TimelineClient.java:45)atorg.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceInit(YarnClientImpl.java:163)atorg.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:150)atorg.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)...Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.sun.jersey.api.client.config.ClientConfig

1、webuploader是百度研发的上传组件，文档不是特别规整，但是也够用了。
2、前端使用官网的上传图片demo，在此基础上代码略微调整做分片。
既可以上传图片也可以上传文件。
文件超过分片大小才启用分片。
3、分片上传已做md5校验，达到秒传的效果。
分片以后需要合并，可以先分片后合并，也可以边分片边合并，本示例采用的是边分片边合并的方案。
4、后端用springboot做框架搭建。
springMVC做rest服务，开启跨域访问。
5、容器用springboot内置的tomcat插件，运转Application的main方法即可启动服务；
显示效果

ssm(spring+springmvc+mybatis+maven)高仿bilibili视频网站项目实例里面包含论坛，购物商城网页后台管理的java项目集成演示地址：http://106.75.216.49/bilibili/(服务器不太稳定，可以尝试刷新，感激大佬捐赠的服务器费用)开发环境：Eclipse，JDK1.8，Tomcat7视频连接地址链接:https://pan.baidu.com/s/1c3gjVPY密码:rwym↑↑视频的地址放到webapp/static/videolook这个目录下面注意事项1.静态static目录必须在源码目录的webapps下//视频截图目录bilibili\src\main\webapp\static\videolook\videolookimg//视频文件mp4目录bilibili\src\main\webapp\static\videolook//js，css，图片静态资源文件目录bilibili\src\main\webapp\static2.需要修改2处数据库配置bilibili\src\main\resources\jdbc.properties和com.sf.chaxun.Callingmethod.java3.如果启动时还是抛出数据库连接失败，是因为jdbc.properties环境变量username被覆盖为电脑的用户名所致，可以修改为datasource.connection.username

基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序一、DataMiningApriori程序用eclipse打开，把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面，即可运转二、FP-growth程序1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件2、程序运转方法把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面，双击FP_Growth.exe，即可顺序挖掘mushroom、accidents和T10I4D100K事物数据集中的频繁模式，阈值设定见testfpgrowth.cpp文件中的main函数三、Eclat程序直接用eclipse打开执行四、输出的频繁模式及支持度文件示例给出了部分输出文件，由于全部输出文件太大，所有没有全部给出，可以由执行程序得出。
另外附带详解PPT

佳能MP258/IP4760清零方法：方法：1、先按着停止/重置键，然后按电源键开机(别松开)。
按电源键不放手的同时，松开停止/重置键，2、然后再按两下停止/重置键。
同时松开电源健和停止/重置键，启示完毕,显示为"0"时，3、再打开软件，再点，clearinkcounter（废墨计数清除）里面的main(主废墨垫)’，4、等机子呼应完了，关机再开机，清零OK。

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

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。