数字水印的各种经典代码，有DCT、DWT、LSB、CDMA等算法。
而且里面已经包含了素材，可以直接运行。

本系统有用户、商家、管理员3种用户。
用到了Bootstrap,jquery,json等，对于一个jsp课设已足够。

构造常见复杂网络模型（随机网络、无标度网络等等）以及计算相关特征（平均路径、聚类系数等等）的MATLAB程序

2017年，混合云服务遍地开花，成为云部署的优选模式之一，云计算呈现出从互联网领域向其他传统行业延伸的趋势。
这一年，私有云服务市场需求不断增大，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云、青云、京东云、金山云、天翼云等公有云厂商扩大私有云市场投入，与VMware、红帽、ZStack、EasyStack等私有云厂商联手布局混合云战略，昔日的竞争对手IBM和戴尔EMC也因混合云握手言和。

本文介绍了redis单节点、主从及哨兵模式的原理、配置文件、日志等，并在搭建好环境后，进行多场景验证测试

本资源中包含超市管理系统的实验报告，可以直接上交版。
以及myeclipse下的项目文件。
可以直接添加进行运行验证。
超市管理系统有一下模块：一.基本档案管理设计与开发；
二，采购订货设计与开发；
三，出入库设计与开发；
四，人员部门的设计与开发；
五，管理员的设计与开发。
以及相应信息的增、删、改、查等功能。
    数据库设计（或数据结构设计）：数据库中包含以下表：1管理员信息表：用于登陆系统时进行信息的比对。
2职员表：存储企业职员的身份信息。
3采购表：存储采购的商品信息。
4入库表：存储进入仓库的商品信息。
5出库表：存储交易的商品信息。
6基本档案信息表：存储各种企业的基本信息。

锐尔文档扫描影像处理系统是通过普通或高速扫描仪将各种纸质文档、资料扫描录入计算机，经过图像处理、压缩、优化并存储为电子影像文件的工具软件，能够有效帮助单位、企业资料管理部门将纸质文档管理改成先进高效的电子化文档管理。
广泛应用于图书馆、档案馆、出版社、政府机关、银行、工商、税务、保险、医院等机构、各种企事业档案部门及档案数字化扫描加工企业。
软件功能◇快捷扫描能力简单而强大的扫描参数设置，支持单、双面扫描，可以追加扫描、插入扫描、替换扫描、扫描区域预定义、平板自动扫描等◇各种图像存储支持支持单页TIF，多页TIF，JPG，BMP等图像格式，支持CCITT，LZW，JPEG等多种压缩算法及100级图像压缩质量设置等◇多种图像浏览功能上一图、下一图、上一屏、下一屏、上个目录、下个目录，按高度适应、按宽度适应、区域放大、图像导航、放大镜，二页、四页、六页、八页多图模式浏览等◇强大影像优化功能多达几十种影像优化功能，旋转、纠斜、翻转、去污、去噪、去黑边、裁剪、居中、文字优化、背景清除、图像调整、色阶调整、二值化、幅面调整、智能修补、手工克隆、底色绘制、文字标红、图像拼接、图像分割、批量图像处理等◇易用的文件目录管理批量创建扫描目录，目录搜索，批量更名，导入导出，插入文件，替换文件等◇更多高级功能删除白页，调序，合并为TIF/PDF，拆分，页码重编，签章，水印，文档分件，OCR文字识别，双层PDF，文件统计，图像质量检查，图像打印等。

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

一种小型的翻译集合工具，支持的翻译来源谷歌、百度、腾讯、金山、有道、欧米翻译

PHPToolsforvs2013是一个vs的扩展应用,它使得熟悉VS的用户去开发PHP变得便捷.没有比使用自己熟悉的工具更具有效率了.而且它支持在.php文件中智能编辑html标签(如智能缩进等的),这是aptanastudio,PDT,PHPStorm等工具难以企及的.有人说VisualStudio是最好用的IDE,我十分同意

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。