Ajax是目前很普遍的一门技术，也是很值得探讨和研究的一门技术。
本文将针对Ajax的发展过程并结合其在不同库框架中的使用方式来和大家分享下Ajax的那些新老语法。
Ajax全称为“AsynchronousJavascriptAndXML”，即“异步JavaScript和XML”的意思。
通过Ajax我们可以向服务器发送请求，在不阻塞页面的情况下进行数据交互，也可以理解为异步数据传输。
在Ajax的帮助下我们的网页只需局部刷新即可更新数据的显示，减少了不必要的数据量，大大提高了用户体验，缩短了用户等待的时间，使得web应用程序更小、更快，更友好。
当然以上都是司空见惯的内容了，作为一名合格的开发

此文章试用于移动的人脸识别，能够选中人脸，眼睛。
用的是emgu3.0，如果运行错误的情况下，里面有两点需要修改，Emgu里面X86X64，需要复制到DeBug目录下，Xml文件属性，复制到输出目录更改为-》如果较新则复制。
就可以运行了。
如有其他问题，请留言，一起探讨。

基于MapXTremeJava的商业WebGIS研究，金笑天，，本文主要讨论了基于MapXTremeJava的商业WebGIS的系统总体框架和功能体系，描述了系统开发环境和运行环境，并初步探讨了商业WebGIS与专业�

01背包问题是一个很经典的问题，在这里我用回溯法解决。
希望大家一起来探讨呀！

topologicalmanifold的入门教程，从拓扑学基础紧性compact和连通性connnection开始，引入拓扑流形的基本概念，探讨拓扑流形的各性质，涵盖拓扑以及拓扑流形的一些基础知识，同伦论与基本群，单纯形，复形，singular同调论等。
特点是思路很清晰，且深入浅出，易于理解。

免费分享pm34.0工具。
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安装驱动的时候，请选择用户类型Customer会有自带的Demo，附件中是Basler工程师提供的C#版本实例。
有疑问，欢迎一起探讨，谢谢。

前端开发技术，从狭义的定义来看，是指围绕HTML、JavaScript、CSS这样一套体系的开发技术，它的运行宿主是浏览器。
从广义的定义来看，包括了：专门为手持终端设计的类似WML这样的类HTML语言，类似WMLScript这样的类JavaScript语言。
本文从狭义的前端定义出发，探讨一下这方面开发技术的发展过程。
从前端开发技术的发展来看，大致可以分为以下几个阶段：最早期的Web界面基本都是在互联网上使用，人们浏览某些内容，填写几个表单，并且提交。
当时的界面以浏览为主，基本都是HTML代码，有时候穿插一些JavaScript，作为客户端校验这样的基础功能。
代码的组织比较简单，而且CSS的运用

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

本文是一篇针对网络蠕虫传播的论文，主要对网络蠕虫的各种扫描策略、传播机制进行了较深入的研究与探讨

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。