Echarts的仪表盘组件是一个比较炫酷的图表，能瞬间提升页面B格。
但是默认的仪表盘组件的刻度都是按照设置的最大值均匀分布的。
而实际应用中很多场景需要将部分数值区间放大显示到仪表盘上，比如仪表盘前面50%显示0-10的数值范围后面50%就显示10-50的范围。
这种不规则的刻度不能直接调用Echarts提供的方法。
需要将数据根据需求进行转换。
本资源代码解决了不规则刻度的需求，提供了通用的数据转换方法，及可运行的实例。
实现效果请参考：https://blog.csdn.net/evanyanglibo/article/details/114010213

基于web的动物识别系统1.实验目的理解和掌握产生式知识表示方法及产生式系统的基本过程，能够利用Web编程技术建立一个基于产生式知识表示的简单的智能系统。
2.实验环境(1)硬件环境：网络环境中的微型计算机。
(2)软件环境：Windows操作系统，任选一种网络编程语言和数据库管理系统。
3.实验要求(1)以本书第2章动物识别产生式系统的规则为知识库（可增加规则），采用正向推理或逆向推理方式。
(2)以选定的数据库管理系统建立知识库，用选定的网络编程语言按B/S模式开发一个具有解释功能的智能系统。
(3)提交完整的软件系统和相关文档，包括源程序和可执行程序。

在设计网站时，一个重要的考虑是国际化。
世界上每个地区和国家对于文本、消息、数字和日期应该如何出现有不同的期望。
特定应用程序的每个用户期望所有文本和消息以熟悉的格式显示。
JavaScript有一个很好的国际化解决方案称为jQuery.i18n。
jQueryi18n用于MediaWiki和许多其他国际网站的本地化。
保持代码与i18n内容分离。
此功能保持代码的模块化，并允许开发人员加载他们需要的i18n功能。
使用JSON格式。
允许不刷新网页而更改语言。
处理复数形式不使用附加消息。
规则处理使用UnicodeConsortium的通用区域设置数据存储库（CommonLocaleDataRepositor

本文通过研究Windows网络体系结构和防火墙核心封包过滤技术，采用NDIS中间层驱动和Winsock2SPI技术相结合的方案，实现了核心层和应用层的双重过滤，完成了Windows个人防火墙的设计与实现。
本防火墙在核心层模式下，使用NDIS中间层驱动程序，截获所有流经网卡的原始数据包，并根据用户界面针对核心层设置的安全规则进行过滤，在内核态实现了对IPv4协议和IPv6协议的数据包过滤控制，同时实现了基于状态自动检测的过滤，防御恶意扫描，如TCPSYN、TCPNULL、TCPXmas、UDP、ICMP扫描，防御ARP欺骗、IP欺诈。
在应用层模式下，基于Winsock2SPI符合Windows开放服务体系模式，本论文开发了分层服务提供者程序的动态链接库，实现了对Winsock网络通信的截获，向用户提供了对网络进程的实时监控，并根据用户界面针对应用层设置的安全规则进行过滤。
本防火墙程序是在Windows操作系统下，以VC6．0为平台、WindowsDDK3790．1830为开发工具、以MSDN为联机帮助文档联合进行开发，本防火墙向用户提供了友好的用户界面，经过实际测试，运行稳定，能够实时显示当前网络流量，有效地拦截恶意扫描，实时提供所有访问网络的应用程序的活动状态，并根据用户设置的本地安全策略，准确地过滤IPv4协议和IPv6协议的原始数据包，在正确配置本地安全策略的情况下，能有效地防御蠕虫、木马等病毒，同时，还能对恶意网站进行过滤设置，防止恶意程序注入，保护本地网络的安全。

针对温度控制系统的时变、滞后等非线性特性及控制比较复杂的问题,提出了一种模糊控制方案以改善系统的控制性能.该方案采用mamdani推理型模糊控制器代替传统的PID控制器,依据模糊控制规则由SCR移相调控晶闸管控制电阻炉电热功率,实现对温度的控制.Matlab仿真结果表明,模糊控制的引入有效地克服了系统的扰动,改善了控制性能,提高了控制质

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Network-basedExamManagementSystem基于网络的考试管理系统一个简单的在线考试系统，基于div+css布局，js采用jQuery类库，没有后台管理，可以直接用access软件添加数据，也可以从excel导入数据。
调用方法：exam.asp?km=1&z=1&j=1&o=1参数说明：km：所属科目z：章j：节o：排序规则（0：按照examorder字段正序排序；
1：随机排序）

建立模糊控制规则并在matlab上进行仿真，模糊控制器为两输入单输出，且模糊控制规则为5*5.

10.1关联规则基本概念10.2关联规则算法原理10.3分层搜索经典算法-Apriori算法10.4并行挖掘算法10.5增量更新挖掘算法10.6多层关联规则挖掘10.7多维关联规则挖掘10.8约束性关联规则挖掘10.9数量关联规则挖掘10.10负关联规则挖掘算法10.11加权关联规则挖掘算法10.12应用实例分析10.13小结

Apriori算法，实现挖掘关联规则的频繁项集，输入的文本可为单词或数字

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。