操作系统课程设计报告-多用户文件系统的模拟，本报告中的文件系统是多用户多级目录的文件系统。
实验中定义用户的上限为5个，目录结构采用多级目录结构。
资源内含详细的文档说明和源代码

本设计将实现一个简单计算器。
其类似于Windows附件中自带的计算器。
这个计算器不仅实现了简单的四则运算功能，还实现了高级的科学计算功能，而且具有简洁大方的图文外观。
它的设计按软件工程的方法进行,系统具有良好的界面、必要的交互信息和较好的健壮性使用人员能快捷简单地进行操作。
即时准确地获得需要的计算的结果，充分降低了数字计算的难度和节约了时间，对人们的生活有一定的帮助。
在课程设计中，系统开发平台为Windows2000XP，程序设计设计语言采用VisualC++，在程序设计中，采用了结构化与面向对象两种解决问题的方法。

在IT行业中，Python是一种广泛应用的开发语言，以其简洁的语法和强大的库支持而备受青睐。
在本项目"基于Python的日照时数转太阳辐射计算"中，开发者利用Python的高效性和自动化特性，构建了一个能够快速处理日照时数数据并转换为太阳辐射值的程序。
下面我们将深入探讨这一主题，讲解相关知识点。
太阳辐射是地球表面接收到的来自太阳的能量，通常以单位面积上的能量流（如焦耳/平方米）表示。
日照时数则是衡量一个地区每天有多少时间阳光直射地面的时间长度，它是估算太阳辐射的重要参数之一。
将日照时数转化为太阳辐射值对于气象学、能源研究以及太阳能发电等领域具有重要意义。
Python中的这个项目可能使用了诸如Pandas、Numpy等数据分析库来处理和计算数据。
Pandas提供了DataFrame数据结构，方便对表格数据进行操作；
Numpy则提供了高效的数值计算功能，可以用于批量计算太阳辐射。
计算太阳辐射通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：读取日照时数数据，这可能来自气象站的观测记录或者卫星遥感数据。
数据预处理包括清洗数据，处理缺失值，统一格式等。
2.计算辐射系数：根据地理位置、季节、大气状况等因素，可能需要预先计算出辐射系数。
这可能涉及到一些物理公式，如林格曼系数或克劳修斯-克拉珀龙方程。
3.转换计算：利用日照时数和辐射系数，通过特定的转换公式（例如，按照国际标准ISO9060）计算每日或逐小时的太阳辐射值。
4.结果分析：将计算结果整理成可视化图表，便于分析和展示。
在`Solar_rad_conversion.py`这个文件中，我们可以预期看到上述步骤的实现。
可能包含导入相关库，定义函数来读取和处理数据，计算辐射值，以及生成图形化的结果输出。
开发者可能还考虑了错误处理和用户友好的交互界面，使得非编程背景的使用者也能方便地使用这个工具。
这个项目展示了Python在科学计算和数据分析领域的强大能力。
通过编写这样的程序，不仅可以提高数据处理效率，还能帮助研究人员和工程师更准确地评估和利用太阳能资源。
同时，这也体现了Python语言在跨学科问题解决中的灵活性和实用性。

Experiment2EuropebyRailRailSystem.cpp可运行

gitchat资料。
从零开始学习BP神经网络。
本文主要叙述了经典的全连接神经网络结构以及前向传播和反向传播的过程。
通过本文的学习，读者应该可以独立推导全连接神经网络的传播过程，对算法的细节烂熟于心。
另外，由于本文里的公式大部分是我自己推导的，所以可能会有瑕疵，希望读者不吝赐教。
  虽然这篇文章实现的例子并没有什么实际应用场景，但是自己推导一下这些数学公式对理解神经网络内部的原理很有帮助，继这篇博客之后，我还计划写一个如何自己推导并实现卷积神经网络的教程，如果有人感兴趣，请继续关注我！

Java语言程序设计与数据结构（基础篇）原书第11版配套网站资源

北邮复试笔试的真题今年考到的原题有很多包括人工智能，数据库，编译原理，计算机体系结构等真题

本系统设计实现的目标是对宾馆的客房管理、客户信息管理和餐厅服务管理功能，前台用java实现对数据的添加，删除，查询等功能，在后台用Sqlserver作为数据库，其中数据库设计是用PowerDesigner.v11软件设计的。
本系统就是利用计算机信息提高了餐馆宾馆的管理水平，主要对系统的操作员权限、菜收银客房、客户等信息管理。
系统操作权限管理可以实现对操作员的添加、删除、修改操作，并设置操作员对指定用户进行密码修改。
宾馆的信息量大，数据安全性和保密性要求高。
本系统实现对宾馆信息的管理和总体的统计等，营业信息的查看和维护。
操作管理人员可以浏览，查询，添加，删除等宾馆的基本信息等。
本系统基本包含了宾馆管理的主要需求，具有完善细致的功能：系统具有高可靠性、安全性、操作性；
模块化结构，具有强大的数据处理功能，可根据业务需要，十分便捷地进行模块增减，灵活地进行系统组合；
直观的图形用户界面，面向事务处理。
随心所欲的查询，并全面支持分析和决策的功能。

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

用Ｃ语言写的用于实现单链表的基本操作的源代码，都是经过测试可以运行的！定义单链表类型并动态创建单链表１、实现线性表链式存储结构下元素的插入操作3、实现线性表链式存储结构下元素的删除操作4、实现线性表链式存储结构下取元素操作

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。