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。

---猜拳游戏---整合版包括1.0版本与2.0版本（不用问我为啥更新这么快）我用javaSE写的小游戏，运行环境：javaSE的jdk游戏代码去看我博文哦！！！已经打包成exe文件了！！！打包教程，看我博文！！！

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。

用UML做的学籍管理系统，包括各种用例图、类图、活动图、时序图、状态图、交互图、组件图、部署图。

KinectWrapperPackage用于Unity3D中支持Kinect结合开发的导入资源包我已经对原资源包的文件做了修改使它可以使Unity3D支持KinectSDK16的结合开发支持KinectSDK16

Surfer从11版到12版，进步很大，很多地方作了改进，13版继承了12版的所有进步，而且克服了Windows字体给12版造成的致命困扰，因此可以说13版的Surfer是相当完美的。
希望大家不要错过这么好的软件。
至于它有哪些个It'sNew，我也搞不清，我看到一些如，网格化插值计算时有限制选择；
日期时间轴更加完美了，也可以使用中文格式(如1995年10月)，这在12版中也是不行的；
对数数轴也更好用了；
最妙的是能自动处理经纬度数轴，自动标上东经或西经、北纬或南纬的不同符号，例如，°E和°W(°N、°S)可以自动在一根轴上同时出现，只需告诉它该轴是经纬度数轴即可。
其它一些新特点，你自己去发现去实践吧。

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

糖尿病临床数据集（10万行）用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集关于数据集详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。
该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。
数据集用例该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如：预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。
健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。
人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。
公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。
临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。
潜力分析描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。
相关性分析：识别特征之间的关系。
分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。
趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

糖尿病数据集diabetes.csv，深度学习可用，学习之用获取地址：https://gitee.com/xxxstar/diabetes/blob/master/DATA/diabetes.csv#

UI界面是swing写的超市管理系统，用jdbc连接mysql数据库，项目完整，包含数据库sql，导入开发工具就可以跑，UI界面部分截图地址https://pan.baidu.com/s/1Biq3OYgex2vhnYPo0SfP5w

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。