COORD10版本6.31可导入gerber文件自动识别正常焊盘。

摘要：餐饮管理系统作为一个餐饮的基本管理，是餐饮服务业对职工以及餐饮的日常管理。
开发餐饮管理系统，正是完善餐饮业信息化管理的重要环节。
人工操作已很难满足餐饮业信息化管理的要求，面对庞大的信息量，该方式现存在很多弊端。
因此，建立现代化的智能管理系统势在必行。
这样也大大减轻了餐饮业内部人员的工作量，提高了工作效率，使原本复杂和枯燥无味的工作变得简约而轻松。
在系统设计中包括系统整体设计，逻辑框架与数据流程，各个功能模块划分，系统功能模块的设计与具体实现等部分。
该系统侧重于顾客开台，点菜和结帐，通过已编制好的程序，完成对管理员的登录、桌台信息和职工信息的添加、查询，以及管理员的增、删、改、查等，本系统使用的开发工具是.NET开发程序，采用SQLServer2005数据库。
实现餐饮数据及职工的数据采集、数据统计和信息查询过程，完善餐饮管理现代化，方便管理人员统计、考查员工工作情况，方便餐饮业管理部门查询宾馆一段时间内盈余情况，准确地掌握餐饮业近期情况和相关数据。
关键词：餐饮管理；
VisualC#.NET；
SQLServer2005数据库；
目录1生产实习概况21.1主要任务21.2分工22需求分析22.1功能需求33系统设计33.1登陆模块33.2主界面模块73.3开台模块103.4点菜结帐模块123.5桌台信息管理模块173.6职工信息管理模块203.7系统设置模块223.8辅助工具和关于以及帮助模块27总结29致谢30参考文献31

PythonDeepLearningProjects:9projectsdemystifyingneuralnetworkanddeeplearningmodelsforbuildingintelligentsystemsBy作者:MatthewLamons–RahulKumar–AbhishekNagarajaISBN-10书号:1788997093ISBN-13书号:9781788997096出版日期:2018-10-31pages页数:(670)Deeplearninghasbeengraduallyrevolutionizingeveryfieldofartificialintelligence,makingapplicationdevelopmenteasier.PythonDeepLearningProjectsimpartsalltheknowledgeneededtoimplementcomplexdeeplearningprojectsinthefieldofcomputationallinguisticsandcomputervision.Eachoftheseprojectsisunique,helpingyouprogressivelymasterthesubject.You’lllearnhowtoimplementatextclassifiersystemusingarecurrentneuralnetwork(RNN)modelandoptimizeittounderstandtheshortcomingsyoumightexperiencewhileimplementingasimpledeeplearningsystem.Similarly,you’lldiscoverhowtodevelopvariousprojects,includingwordvectorrepresentation,opendomainquestionanswering,andbuildingchatbotsusingseq-to-seqmodelsandlanguagemodeling.Inadditiontothis,you’llcoveradvancedconcepts,suchasregularization,gradientclipping,gradientnormalization,andbidirectionalRNNs,throughaseriesofengagingprojects.Bytheendofthisbook,youwillhavegainedknowledgetodevelopyourowndeeplearningsystemsinastraightforwardwayandinanefficientwayContents1:BUILDINGDEEPLEARNINGENVIRONMENTS2:TRAININGNNFORPREDICTIONUSINGREGRESSION3:WORDREPRESENTATIONUSINGWORD2VEC4:BUILDINGANNLPPIPELINEFORBUILDINGCHATBOTS5:SEQUENCE-TO-SEQUENCEMODELSFORBUILDINGCHATBOTS6:GENERATIVELANGUAGEMODELFORCONTENTCREATION7:BUILDINGSPEECHRECOGNITIONWITHDEEPSPEECH28:HANDWRITTENDIGITSCLASSIFICATIONUSINGCONVNETS9:OBJECTDETECTIONUSINGOPENCVANDTENSORFLOW10:BUILDINGFACERECOGNITIONUSINGFACENET11:AUTOMATEDIMAGECAPTIONING12:POSEESTIMATIONON3DMODELSUSINGCONVNETS13:IMAGETRANSLATIONUSINGGANSFORSTYLETRANSFER

前言1引言11．1什么是操作系统?31．1．1所有延长机器的作业系统41．1．2作为一个资源管理器的作业系统61．2操作系统的历史71．2．1第一代（1945年至1955年）真空管71．2．2第二代（1955年至1965年）晶体管和批处理系统81．2．3第三代（1965年至1980年）的集成电路101．24第四代（1980年至今）个人电脑151．3计算机硬件检查19l．3．1处理器191．3．2内存231．3．3磁盘261．3．4胶带271．3．5I/O设备27(I/O即输入输出)1．3．6总线3013．7启动计算机331．4操作系统动物园331．4．1大型机操作系统341．4．2服务器操作系统341．4．3多处理器的操作系统341．4．4个人电脑操作系统351．4．5掌上电脑操作系统351．4．6嵌入式操作系统．351．4．7传感器节点的操作系统361．4．8实时操作系统361．4．9智能卡操作系统371．5操作系统的概念371．5．1流程381．5．2地址空间401．5．3文件401．5．4输入/输出431．5．5保护441．5．6壳牌441．5．7系统发育个体发育重演461．6系统调用491．6．1流程管理系统调用521．6．2文件管理系统调用561．6．3目录管理系统调用571．6．4杂项系统调用581．6．5在Windows的Win32API591．7操作系统结构621．7．1单片系统621．7．2分层系统631．7．3微内核641．7．4客户-服务器模型671．7．5虚拟机671．7．6出的内核711．8根据C的WORLD721．8．1C语言721．8．2头文件731．8．3大的编程项目741．8．4运行时模型751．9操作系统上的研究761．10本书的其余部分的概要771．11公制单位781．12概要792进程和线程2．1工序832．1．1过程模型842．1．2进程创建862．1．3进程终止882．1．4流程层次结构892．1．5进程国家902．1．6实施流程912．1．7多多建模的建模932．2螺纹952．2．1线程使用情况952．2．2古典的线程模型1002．2．3POSIX线程1042．2．4在用户空间中实现的线程1062．2．5在内核中实现的线程1092．2．6混合实现1102．2．7调度激活1112．2．8弹出式线程1122．2．9使单线程代码中使用多线程技术1142．3进程间通信1172．3．1静态条件1172．3．2关键区域1192．3．3忙等待的互斥1202．3．4睡眠和唤醒1252．3．5信号灯1282．3．6互斥1302．3．7显示器1342．3．8消息传递1402．3．9壁垒1442．4调度1452．4．1调度1452．4．2批处理系统的调度1522．4．3调度互动系统1542．4．4调度实时系统1602．4．5政策与机制1612．4．6线程调度1622．5经典的IPC问题1632．5．1哲学家就餐问题1642．5．2读者和作者的问题1672．6进程和线程的研究1682．7概要169习题95　　第3章存储管理99　　3.1无存储器抽象99　　3.2一种存储器抽象：地址空间101　　3.2.1地址空间的概念101　　3.2.2交换技术103　　3.2.3空闲内存管理104　　3.3虚拟内存106　　3.3.1分页107　　3.3.2页表108　　3.3.3加速分页过程109　　3.3.4针对大内存的页表111　　3.4页面置换算法113　　3.4.1最优页面置换算法114　　3.4.2最近未使用页面置换算法114　　3.4.3先进先出页面置换算法115　　3.4.4第二次机会页面置换算法115　　3.4.5时钟页面置换算法116　　3.4.6最近最少使用页面置换算法116　　3.4.7用软件模拟lru117　　3.4.8工作集

（本人小论文代码，通过验证）本文提出一种新的FIR滤波器FPGA实现方法。
讨论了分布式算法原理，并提出了基于分布式算法FIR滤波器的实现方法。
通过改进型分布式算法结构减少硬件资源消耗，用流水线技术提高运算速度，采用分割查找表方法减小存储规模，并在Matlab和Modelsim仿真平台得到验证。
为了节省FPGA逻辑资源、提高系统速度，设计中引入了分布式算法实现有限脉冲响应滤波器(FiniteImpulseResponse,FIR)。
由于FIR滤波器在实现上主要是完成乘累加MAC的功能，采用传统MAC算法设计FIR滤波器将消耗大量硬件资源。
而采用分布式算法(DistributedArithmetic,DA)，将MAC运算转化为查找表(Look-Up-Table,LUT)输出，不仅能在硬件规模上得到改善，而且更易通过实现流水线设计来提高速度。
因此本文采用分布式算法设计一个可配置的FIR滤波器，并以31阶的低通FIR滤波器为例说明分布式算法滤波器结构。

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

php5.6.31，非线程版本，适用于64位windows操作系统。

具体详情https://gitee.com/wuburen/guns#GunsV2.1新版Guns基于SpringBoot全面升级,完美整合springmvc+shiro+mybatis-plus+beetl!在不用写xml配置(V1.0)的基础上进一步简化项目配置,让您更专注于业务开发!抛弃传统springxml的配置方式,利用springboot+javabean方式配置spring,极大简化了pom.xml配置和spring配置.Guns项目代码简洁,注释丰富,上手容易,同时Guns包含许多基础模块(用户管理,角色管理,部门管理,字典管理等10个模块),可以直接作为一个后台管理系统的脚手架.如果您不喜欢用SpringBoot,或者您是一个spring初学者,您可以切换到GunsV1.0(点击这里)分支,GunsV1.0基于spring的javabean方式配置项目,同样简洁易上手.注:SpringBoot强大的AutoConfig和统一的依赖管理极大的简化了spring配置和maven依赖,在不了解其都配置了哪些东西的基础上可能会对初学者有一定困扰,所以建议初学者先看GunsV1.0##功能简介用户管理角色管理部门管理菜单管理字典管理业务日志登录日志监控管理通知管理代码生成##使用说明导入sql/guns.sql文件到mysql数据库以maven方式导入项目到ide修改application.yml中的数据库相关的配置,改为您本机的数据库配置启动项目,管理员账号admin/密码111111###如何启动项目Guns目前支持三种启动方式:在IDE里运行GunsApplication类中的main方法启动执行如下maven命令cleanpackage-Dmaven.test.skip=true并从target目录中找到guns-1.0.0-SNAPSHOT.jar,并在jar包的目录下执行如下java命令java-jarguns-1.0.0-SNAPSHOT.jar修改pom.xml中如下片段jar改为war并打包放入到tomcat中执行##所用框架###前端Bootstrapv3.3.6jQueryv2.1.4bootstrap-tablev1.9.0layerv2.1zTreecorev3.5.28WebUploader0.1.5###后端SpringBoot1.5.3.RELEASEMyBatis-Plus2.0.8MyBatis3.4.4Spring4.3.8.RELEASEBeetl2.7.15hibernate-validator5.3.5.FinalEhcache3.3.1Kaptcha2.3.2Fastjson1.2.31Shiro1.4.0Druid1.0.31##项目包结构说明├─main│││├─java│││││├─com.stylefeng.guns----------------项目主代码│││││││├─common----------------项目公用的部分(业务中经常调用的类,例如常量,异常,实体,注解,分页类,节点类)│││││││├─config----------------项目配置代码(例如mybtais-plus配置,ehcache配置等)│││││││├─core----------------项目运行的核心依靠(例如aop日志记录,拦截器,监听器,guns模板引擎,shiro权限检查等)│││││││├─modular----------------项目业务代码│││││││├─GunsApplication类----------------以main方法启动springboot的类│││││││└─GunsServletInitializer类----------------用servlet容器启动springboot的核心类│││││

颜色直方图匹配算法实现环境：opencv2.31，vs2008平台绝对可用

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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。