本程序由本人原创，可根据个人填写的配置文件进行生成javaweb的ssm与ssh的框架整合模式的代码，其中包括entity、mapper配置文件、dao、service、action、前台insert、list、update页面、建表sql文件，整合框架依赖的所有jar包以及框架配置文件。
运行程序时可能会被360误报病毒信任即可，内有帮助文档。

JTree上的每一个节点就代表一个TreeNode货物，TreeNode自身是一个Interface,外面定义了7个无关节关键点的方式，譬如分辨能否为树叶节点、有多少个子节点(getChildCount())、父节点为甚么(getparent())等等、这些方式的定义你能够在javax.swing.tree的package中找到，读者可自行查阅javaapi文件。
在实际的使用上，普通咱们不会直接实作此界面，而是付与java所提供的DefaultMutableTreeMode类，此类是实作MutableTreeNode界面而来，并提供了其余许多适用的方式。
MutableTreeNode自身也是一个Interface,且络续了TreeNode界面此类主若是定义一些节点的处置方式，譬如新增节点(insert())、删除了节点(remove())、配置

该demo集成为了spring+springmvc+hibernate框架，外面的dao、service、entity均付与表明方式，约莫开拓，另外该demo中dao付与表明方式，将一其实体dao需要用到的通用方式如insert，update，delete，分页盘问等均付与反射集成为一个文件，易用，易扩展。

软件介绍罕用SQL语句大全语句成果　　--数据操作　　SELECT--从数据库表中检索数据行以及列　　INSERT--向数据库表削减新数据行　　DELETE--从数据库表中删除了数据行　　UPDATE--更新数据库表中的数据　　--数据定义　　CREATETABLE--建树一个数据库表　　DROPTABLE--从数据库中删除了表　　ALTERTABLE--批改数据库表结构　　CREATEVIEW--建树一个视图　　DROPVIEW--从数据库中删除了视图　　CREATEINDEX--为数据库表建树一个索引　　DROPINDEX--从数据库中删除了索引　　CREATEPROCEDURE--建树一个存储进程　　DROPPROCEDURE--从数据库中删除了存储进程　　CREATETRIGGER--建树一个触发器　　DROPTRIGGER--从数据库中删除了触发器　　CREATESCHEMA--向数据库削减一个新方式　　DROPSCHEMA--从数据库中删除了一个方式　　CREATEDOMAIN--建树一个数据值域　　ALTERDOMAIN--窜改域定义　　DROPDOMAIN--从数据库中删除了一个域Tags：罕用SQL语句大全SQL语句大全SQL

触发器程序设计2通过本实验的学习，使学生掌握握触发器程序的设计和使用。
二、实验内容说明：使用银行贷款数据库。
1、新建一个贷款记录统计表LoanNum，存放每一个法人单位的贷款次数。
为LoanT表创建一个INSERT语句级触发器，当有新的贷款记录插入时，需要及时更新LoanNum表中该法人的贷款次数。
2、创建一个AFTER行级触发器，当对LoanT表的贷款金额（Lamount）进行修改时，若金额减少了10%，则将此次操作记录到另外一张表L_U（Eno，Bno，Oldamount，Newamount），其中Oldamount是修改前的金额，Newamount是修改后的金额。
3、创建一个insteadof行级触发器，为贷款表(LoanT)定义完整性规则“贷款日期（Ldata）不能早于当前日期，如果早于，自动改为当前日期”。
4、创建一个DELETE触发器，当贷款表(LoanT)中的记录被删除时，将删除的贷款记录和删除日期插入到另外一张表L_D(Eno,Bno,Ldata,Lamount,Lterm,Deldata)三、实验报告将实验结果反映在实验报告中，并对实验中遇到的问题及处理方案、进行整理、分析总结，提出实验结论或自己的看法。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

稀疏八度一种基于指针的稀疏八叉树数据结构。
有关线性实现，请参见。
··安装该库需求对等依赖关系。
npminstallmath-dssparse-octree用法点数import{Vector3}from"math-ds";import{PointOctree}from"sparse-octree";constmin=newVector3(-1,-1,-1);constmax=newVector3(1,1,1);constoctree=newPointOctree(min,max);constmyData={};constp1=newVector3(0,0,0);constp2=newVector3(0,0,0.5);octree.insert(p1,myData);octree.move(p1,p2);octree.get(p2);//

所有的汉字数据库sql文件，包含建表语句及20823条insert语句。
包含简体字形、拼音、部首、笔画；
繁体字形、笔画；
五行属性；
简介、详细引见等数据。
idint(10)NULLid主键zivarchar(10)NULL字型fantizivarchar(10)NULL繁体字pyvarchar(500)NULL拼音不带声标wubivarchar(20)NULL五笔bushouvarchar(10)NULL部首bihuaint(10)NULL笔画数fantibihuaint(10)NULL繁体笔画数pinyinvarchar(20)NULL拼音带音标wuxingvarchar(10)NULL五行属性jijietextNULL简介xiangjietextNULL详细引见

Imadethisfilebycollectingkindsofpapertestinformationonlineinabouthalfayear.Imadeitpublictohelptheoneshuntingforjobslikemyselflastyear.Ifanythingiswrong,PleasecontactmebyCSDNorPekingMomentatgmaildotcom.Youcanprintornotethisfilebyyourselfwithout纸上谈兵刖音………操作系统及linux141.进程与线程1)同步机伟142)进程通信…153)同步与通信4)进程调度165)多进程与多线程的区别….176)死锁177〕)进程与线程182.fork““““““““““““““183.Linux……………204,RAID215.测试….1面道面准216.堆栈数据代码区…227.文件读写n1道面1面面主B1231)fclose(………232)fopen233fseek0.244)fread245)fwrite(…248.硬链接与软链接25.C++与面向对象语言261.C语言基础问题…26GoogLe+@http://dwz.cn/fada5CsdN@http://dwz.cn/as2ik1)关于const的问题262)浅复制与深复制.….3)逆波兰表达式4)C语言变长参数0a品275)调用约定…276)寄存器287)关于内联数inline288PACK....289)正则表达式29内存操作…2911)四种强制类型转换3112sizeof…3113)动态库与静态库3214)压栈·优先级·位序·宏·Union·指针3215)new&malloc…3516)enum352.面冋对象编程面面面351)构造函数虚函数静态成员函数……352)copy&assignment…363)列表初始化374)多态…375)静态绑定与动态绑定386Explicitmutablevolatileinternal397)承继…398〕)堆栈溢出面主1面主面:aat409)重载操作符4010)Final1C+413.设计模式..411)UTF编码协议…41〕)创建型模式(creationalpattern)……413)单例模式1面ai1面424)策略模式……主主主基主主主主425)MVC……,436)PIMPL…....“4.437)RAIL444STL441)Vector.…442]upper_bound&lower_bound45mAp45数据结构461.树.1461)基本知识…462)几个问题463)完全二叉树(Completebinarytree)…544)次优查找树555)最优二叉树霍大曼树……556)BST:Search/insert/delete567)平衡二叉树与AVL树8)B树与B+树579)红黑树592.栈59GoogLe+@http://dwz.cn/fada5Csdn@http://dwz.cn/as2ik1)括号配对593.链表…611)单向链表交点问题612)链表内环的存在间题623)链表逆置反向存储…634)将两个排序好的链表归并4.图.面道盖主1651)某本知识….,…652)图的表示…,1面自1主主主日1面主65)DFS&BFS…....…64D&b&FWalgorithm685)应用主自着面695.排序701)基木知识…702)快速排序…713)插入排序724)希尔排序……725)选

12:ArcGISAPIforPythonb'Chapter12:ArcGISAPIforPython'b'IntroductiontotheArcGISAPIforPython'b'CreatingaJupyterNotebook'b'StartingtheArcGISAPIforPython'b'Addinganitemtoawebmap'b'ImportingaCSVwithpandas'b'Su妹妹ary'6:Thearcpy.mappingModuleb'Chapter6:Thearcpy.mappingModule'b'UsingArcPywithmapdocuments\xc3\x82\xc2\xa0'b'Su妹妹ary'7:AdvancedAnalysisTopicsb'Chapter7:AdvancedAnalysisTopics'b'UsingNetworkAnalyst'b'TheNetworkAnalystmodule'b'AccessingtheSpatialAnalystextension'b'Su妹妹ary'8:IntroductiontoArcGISOnlineb'Chapter8:IntroductiontoArcGISOnline'b'ArcGISOnline'b'Su妹妹ary'9:ArcPyandArcGISOnlineb'Chapter9:ArcPyandArcGISOnline'b'ArcGISOnlineRESTservices'b'URLparameters'b'Featuresets'b'ArcGISOnlinetokens'b'Puttingitalltogether'b'Su妹妹ary'10:ArcRESTPythonPackageb'Chapter10:ArcRESTPythonPackage'b'IntroducingtheArcRESTmodule'b'ArcGISOnlineadministration'b'Queryinghostedfeatureservices'b'Su妹妹ary'11:ArcPyandArcGISProb'Chapter11:ArcPyandArcGISPro'b'Introducing\xc3\x82\xc2\xa0ArcGISPro'b'InstallingandconfiguringArcGISPro'b'TheArcGISProPythonwindow'b'Python2.7andPython3.5withArcPro'b'CondaandArcGISPro'b'ReviewingCondabasics'b'Su妹妹ary'1:IntroductiontoPythonforArcGISb'Chapter1:IntroductiontoPythonforArcGIS'b'Pythonasaprogra妹妹inglanguage'b'ThebasicsofPythonprogra妹妹ing'b'Datatypes'b'Otherimportantconcepts'b'ImportantPythonmodules'b'HowPythonexecutesascript'b'IntegratedDevelopmentEnvironments(IDEs)'b'Pythonfolderstructure'b'Su妹妹ary'2:CreatingtheFirstPythonScriptb'Chapter2:CreatingtheFirstPythonScript'b'Prerequisites'b'ModelBuilder'b'Exportingthemodelandadjustingthescript'b'Stringmanipulation'b'TheArcPytools'b'Thefinalscript'b'Su妹妹ary'3:ArcPyCursors-Search,Insert,andUpdateb'Chapter3:ArcPyCursors-Search,Insert,andUpdate'b'Pythonfunctions\xc3\x82\xc2\xa0\xc3\xa2\xc

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。