一、需求分析给出n个学生的m门考试的成绩表，每个学生的信息由学号、姓名、性别以及各科成绩组成。
对学生的考试成绩进行有关统计：按总数高低次序，打印出名次表，分数相同的为同一名次；
按名次打印出每个学生的学号、姓名、总分以及各科成绩，并打印统计表。
二、概要设计程序要有的功能：1.输入记录2.用指定格式显示全部记录3.根据姓名查找记录4.根据姓名删除记录5.保存记录到文件6.按序号显示记录7.按姓名由小到大的顺序排序程序运行当中，通过选择对应的功能序号来实现所需功能。
对输入的数据要有事先的分析，如果用户输入的数据与实际不相符如输入成绩的数值为负，则程序应输出相应的提示：“您输入的数据有误，请核实！”。
再者就是，当再输入完相应的数据后，程序作出相应的提示，询问用户是否要保存数据。
在排列学生成绩时候，如果出现成绩相同的情况，程序自动作出处理。
最后，在程序可以正确运行的基础上，再增加一些功能，如在排列的时候，自动输出最高分与最低分。
与及格成绩作比较，输出及格人数等相关信息。

——————————————————————Hearen'sSimpleSniffer——————————————————————一、功能简介：1.针对同一局域网中的所有主机进行监听并返回处理优化后的数据供研究使用；
2.在数据表中显示了所有当前侦听到的数据包包括源IP、源端口、目的IP、目的端口、数据包协议类型、数据包捕获时间及数据包简略信息（仅应用层数据）；
3.可以针对某一特定IP地址（源或目的），某特定端口（源或目的）以及特定类型数据包进行侦听--捕获前过滤；
4.当数据过多时可以随时点击‘清理’对当前的数据表进行清空--不过捕获的数据是不会被清除的，仅清除列表中显示的数据；
5.双击‘清理’时清空所有嗅探到的数据--不仅仅是列表中显示的数据；
6.选择列表中的数据时，数据详细信息会显示在下方的面板中；
此时可以通过选择特定字符串来查看在其左侧的十六进制表示以供研究之用；
7.左下角会显示当前在该局域网中捕获到的数据包个数及总大小（该大小包含IP协议及其建立在该协议以上协议的头部）--数据单位会自动进行切换当数据大小达到2G时将重置清零；
8.在获取数据包后可以针对某一IP，PORT，IP:PORT或IP/PORT及协议进行筛选，同时可以查阅当前所有捕获的数据包（如果没有设置捕获前过滤，否则只能查阅过滤后的数据）。
二、使用说明：本应用的使用环境为Windows7、Windows8及Windows8.1。
在使用过程中需要获得管理员权限-捕获数据包需要访问底层数据，需要获得最高权限才可以正常运行该应用；
三、作者留言该应用的开发环境为VS2013，所用语言为C#，界面设计属于WinForm（比较老式的界面风格，推荐使用WPF）。
因本人水平有限，在该应用中不免存在很多漏洞和不足；
如果你有更多更好的想法或者发现该小应用中的bug还望批评指正。
||联系方式：LHearen@126.com||四、免责声明本系统仅用于学习交流之用，本人不承担该应用的技术及版权问题，且不对该应用负法律责任。

1.同一项目中S7-1200与S7-1200之间Profinet通信；
2.不同项目中S7-1200与S7-1200之间Profinet通信；

408张指纹图像，命名如：012_3_1表示：012表示编号为012人，3表示一个指头，1表示同一个指头的指纹图像；
又如012_5_4表示编号为012的人第5个指头的指纹图像。
诸如0012_3_1与012_3_1是同一幅图像，只不过012_3_1是0012_3_1的截图。

可实现投资（建设）项目成本费用（投资）、销售收入、租赁收入、自营收入、非营业收入、投资计划（含分期投资计划、投资分类计划）、资金筹措计划、财务分析（销售收入与经营税金及附加表、租赁收入与经营税金及附加表、自营收入与经营税金及附加表、还款付息表、损益表、现金流量表、资本来源与应用表、资产负债表、投资分类损益表）、非土地拍卖和土地拍卖多方案经济分析、临界点分析（含盈亏平衡分析）、敏感性分析、概率分析快速电算化，并可撰写项目可行性研究报告、项目建议书和商业计划书，为房地产开发或固定资产投资企业（单位）的项目投资决策，项目实施过程中成本核算、成本控制和项目竣工后的财务决算提供依据，是土地拍卖招投标报价的好助手。
一、软件不仅适用于房地产投资项目，也可适用于除房地产项目外的其它投资项目。
二、根据输入的有关的基础数据自动计算出总造价、直接费、间接费、单项工程造价（费用）和平方造价及各单项工程造价（费用）占总投资的比例，以及计算销售收入、租赁收入、自营收入、非营业收入、投资计划、资金筹措计划、财务分析数据、非土地拍卖、土地拍卖多方案的经济分析、临界点分析（含盈亏平衡分析）、敏感性分析、概率分析数据，自动生成绝大部分的报表。
三、可将当前工程项目保存成模板（可以根据各种类型、不同城市的房地产开发项目和其它项目的具体情况生成不同的项目模板），以便以后生成新项目之用。
四、可根据不同的城市或同一城市不同时期或不同的工程项目创建不同的税费库，并根据需要有选择的导入后使用。
可随时选择不同城市或同一城市不同时期或不同工程项目的税费库。
五、可实现不同的工程项目有不同的页面设置，根据需要灵活调整页面的有关参数（如纸张大小、页边距、页码位置、表格栏宽等）。
六、可将项目文件导出为Microsoftword和Microsoftexcel文件，以便对排版有特殊要求之使用。
七、可根据计算方法的不同定义不同的成本费用、收入、投资计划、筹资计划计算公式，可使成本费用计算的编码与计算方法没有联系。
可自由分配各期的投资计划和筹资计划。
八、可实现复杂灵活的利息计算。
九、成本费用计算表的编码可以重复，可实现灵活的费用分类，此功能可以定制全国各地的费用分类。
十、软件可使用于房地产开发项目和其它项目的前期投资决策、项目实施、竣工决算期。

同频干扰。
所谓同频干扰，即指无用信号的载频与有用信号的载频相同，并对接收同频有用信号的接收机造成的干扰。
现在一般采用频率复用的技术以提高频谱效率。
当小区不断分裂使基站服务区不断缩小，同频复用系数增加时，大量的同频干扰将取代人为噪声和其它干扰，成为对小区制的主要约束。

借助于拓扑系统的思想和方法，对Heyting系统的H-空间化进行了再研究。
引入Heyting系统的H-同胚的概.念，证明了H-同胚的逆和复合还是H-同胚。
在可H-空间化的Heyting系统范畴与Heyting系统范畴之间建立了伴随.函子。
给出了Heyting系统是可H-空间化的等价刻画。

由于资源复用，D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰。
为了抑制这种干扰，提出了一种基于Kuhn-Munkres最优匹配的资源分配算法。
该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB，达到提高系统吞吐量的目的。
同时，通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求。
最后，通过计算机仿真可以看出，该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求，又提高了系统吞吐量。

现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。

针对目前欠驱动船舶航迹跟踪控制难以实现跟踪任意可行航迹问题，提出一种运动规划方法。
利用多项式拟合，并结合船舶动力学模型，通过离散期望点规划出操作性可实现的全部期望姿态。
同时，为实现欠驱动船舶的航迹快速跟踪控制，提出一种全局指数航迹跟踪控制律。
引入微分同胚变换，建立两个级联的子系统构成的航迹跟踪误差动态方程；
基于反步法的设计原理，运用Lyapunov直接方法对变换后的误差系统设计了全局指数航迹跟踪控制律。
仿真结果验证了所提出的全局指数航迹跟踪控制律能够有效实现跟踪任意可行航迹。

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。