java项目packageproject.action.dialogAction;importjava.awt.event.ActionEvent;importjava.awt.event.ActionListener;importjavax.swing.JOptionPane;importproject.dao.common.DbException;importproject.dao.dataDao.LoginInfoDao;importproject.dao.dataDaoImpl.LoginInfoDaoImpl;importproject.view.dialog.AddLoginInfoDialog;importproject.vo.LoginInfoVo;/***添加登录账号action**@authorAdministrator**/publicclassAddLoginInfoActionimplementsActionListener{privateAddLoginInfoDialogdialog;publicAddLoginInfoAction(AddLoginInfoDialogdialog){this.dialog=dialog;}publicvoidactionPerformed(ActionEvente){Stringname=e.getActionCommand();if(name.equals("确定")){//检验输入是否正确if(dialog.checkInputValue()){LoginInfoDaodao=null;LoginInfoVovo=null;try{//获得界面输入信息vo=dialog.getInputInfo();Stringconfirm=dialog.getConfirm();if(vo.getLog_pwd().equals(confirm)){dao=newLoginInfoDaoImpl();if(dao.insertLoginInfo(vo)){//打印提示信息JOptionPane.showMessageDialog(null,"添加登录人员成功","提示信息",JOptionPane.YES_OPTION);dialog.dispose();}else{//打印提示信息JOptionPane.showMessageDialog(null,"添加登录人员失败","提示信息",JOptionPane.YES_OPTION);}}else{//如果密码确认输入错误，打印提示信息JOptionPane.showMessageDialog(null,"密码确认错误，请重新输入","提示信息",JOptionPane.YES_OPTION);}}catch(DbExceptionex){JOptionPane.showMessageDialog(null,ex.getMessage(),"提示信息",JOptionPane.YES_OPTION);}}else{JOptionPane.showMessageDialog(null,"请确认输入是否完整正确","提示信息",JOptionPane.YES_OPTION);}}elseif(name.equals("取消")){dialog.dispose();}}}

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，E

实验研究了主动调Q掺镱光纤激光器(YDFL)中放大自发辐射(ASE)对调Q脉冲形成和演化的影响。
结果表明,尾纤型声光调制器(AOM)打开过快和掺镜光纤(YDF)增益瞬态特性间的综合相互作用结果,使得注入至腔内的初始宽带ASE形成功率波动,并在腔内循环放大,导致输出脉冲呈多峰结构;而注入的宽带ASE因功率过高会导致YDF的增益自饱和效应,制约高增益的获取,使激光器难以获得调Q激光脉冲,输出脉冲主要为调Q的ASE脉冲;通过引入光纤布拉格光栅(FBG),可以有效抑制YDF中因ASE产生的增益饱和效应,YDF工作在高增益状态,有利于获得低阈值、窄脉宽和高峰值功率的调Q激光脉冲。
引入FBG后,在160mW抽运时,实验测得的调Q激光脉冲峰值功率和脉宽分别为40.7W和30ns。

yolov3是优秀的目标检测算法，笔者曾用yolov3完成《数字图像处理》的课程设计，课程设计是大型交通标志牌的检测，使用yolov3模型能够获得很好的效果，文件包括yolov3的论文、笔者录制的视频目标检测结果

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
本程序为FMCW激光雷达matlab程序，包括调频非线性校正等。

SpaceClaim联机帮助和支持TableOfContents1.简介72.使用入门82.1教程82.1.1概述82.1.2支架和旋钮教程92.1.3涡轮教程242.2SpaceClaim界面242.2.1概述242.2.2结构树262.2.3图层272.2.4选择292.2.5组302.2.6选项312.2.7属性312.2.8SpaceClaim快捷方式322.2.9鼠标操作342.3设计352.4二维和三维设计模式372.5草绘382.6选择412.7拉动442.8移动482.9在横截面中编辑522.10组合和分割532.11SpaceClaim对象562.12使用部件572.13获得帮助593.设计613.1概述613.2二维和三维设计模式623.3草绘633.4在横截面中编辑673.5在三维模式中编辑683.6剪切、复制和粘贴703.7尺寸713.8分离743.9撤消和重做操作753.10移动手柄753.11草绘763.11.1概述763.11.2编辑草图803.11.3复制草图813.11.4草图栅格813.11.5移动草图栅格823.11.6布局833.11.7在二维模式中移动843.11.8通过尺寸草绘853.11.9点863.11.10直线873.11.11切线883.11.12参考线893.11.13矩形903.11.14三点矩形913.11.15圆923.11.16三点圆923.11.17参考圆933.11.18椭圆943.11.19相切弧953.11.20扫掠弧963.11.21三点弧973.11.22多边形983.11.23样条曲线993.11.24分割直线1013.11.25修剪直线1023.11.26创建角1023.11.27创建圆角1033.11.28偏置直线1043.11.29投影到草图栅格上1053.11.30弯曲1063.12编辑1063.12.1概述1063.12.2选择对象1083.12.3拉动1163.12.4移动1433.12.5填充1513.12.6替换表面1563.12.7按过渡编辑表面1583.12.8移动草图栅格1603.13相交1603.13.1概述1603.13.2组合和分割1613.13.3分割实体1733.13.4分割表面1753.13.5投影到实体1773.14插入1783.14.1概述1783.14.2插入部件1793.14.3插入图像1793.14.4插入平面1803.14.5插入轴1823.14.6插入参考轴系1833.14.7创建圆柱体1843.14.8创建球1853.14.9创建壳体1863.14.10创建偏置1873.14.11创建镜像1883.14.12插入临时对象1903.15装配部件1913.15.1概述1913.15.2使用部件1923.15.3对齐表面1953.15.4对齐轴1953.15.5将部件定向1963.16测量和分析1963.16.1概述1963.16.2显示质量1973.16.3显示测量值1983.16.4显示表面栅格1994.细节设计2004.1概述2004.2注释2014.2.1概述2014.2.2创建注释2024.2.3设定注释文本格式2054.2.4创建注释指引线2064.2.5创建尺寸注释2074.2.6形位公差注释2094.2.7基准符号2114.2.8表面光洁度符号2124.2.9中心标记和中心线2134.2.10螺纹2144.2.11表格2144.3图纸2164.3.1概述2164.3.2设置图纸2174.3.3设定图纸格式2184.3.4视图2194.4三维标记2244.4.1概述2244.4.2创建三维标记幻灯片2264.4.3显示更改过的尺寸2264.4.4已更改表面上色2274.5设置细节设计选项2275.

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

使用windowssdk提供的API函数GetAdaptersInfo获得本机所有网卡的网卡名、网卡描述、网卡MAC地址、网卡IP、网卡类型等信息，并用IP_ADAPTER_INFO结构体存储，使用GetIfEntry获取网卡的状态，可有效判断出网卡通讯是否正常，是否插入网线等......

根据机器码生成注册码，获得序列号并验证，VB注册机实例。
我正使用的硬盘算法软件加密钥匙计算器,分享给出大家了，不过有些朋友说用此方法算注册号不好，建议用其他方法。

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

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。