别看双鱼林基于ThinkPHP5图书管理系统demo只是一个简单的图书管理系统，麻雀虽小，五张俱全，实现了常见字段比如字符串，整型，浮点型，日期型，图片型和文件型的添删改查，查询条件采用多条件组合模糊查询，查询结果都采用分页显示，其中字符串分为单行文本字符串，多行文本字符串和超级富文本字符串，对于富文本字段我们采用的是百度出品的UEditor插件，为网站增色不少！后台管理员登录采用了验证码，查询的结果记录都可以导出到Excel，对其中的图片上传和文件上传专门写了2个方法uploadPhoto和uploadFile放到了基类中，所有控制器类继承基类，实现了代码的精简优化！开发软件：PHPStorm数据库：mysql程序后台技术框架：ThinkPHP5(一个MVC框架)后台界面采用EasyUI框架，前台界面采用Bootstrap框架，用户浏览器和服务器全程几乎采用jquery异步加载技术！双鱼林基于ThinkPHP5图书管理系统demo安装步骤软件是在xampp中进行测试运行的，其他PHP环境，请自行修改相应配置环境。
打开apache服务器的htdocs目录，并建立phpsystem文件夹。
直接把源码文件夹放到这个文件夹中，然后导入mysql数据库脚本，数据库连接配置信息在applicationdatabase.php文件！后台用户名和密码都是：a双鱼林基于ThinkPHP5图书管理系统demo前台截图双鱼林基于ThinkPHP5图书管理系统demo后台截图相关阅读同类推荐：站长常用源码

STM32F4系列基于最新的ARMCortexM4内核，在现有出色的STM32微控制器产品组合中新增了信号处理功能，并提高了运行速度；
STM32F407x集成了定时器、3个ADC、2个DAC、串行接口、外存接口、实时时钟、CRC计算单元和模拟真随机数发生器在内的整套先进外设。
STM32F407在STM32F405产品基础上增加了多个先进外设。
这些例程适合刚接触STM32F407的学者们。

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搭建综合缴费系统，为用户提供加盟的首选系统。
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2、号码智能识别，只需输入号码和金额，系统自动选择缴费渠道完成缴费。
3、语音播报电话号码，二次确认，避免输错号码。
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10、批量缴费，一次上传自动缴费。
联合运营1、联合多个运营商资源，联合运行、全自动通道与人工通道并存运行。
2、可配置移动、联通、网通、电信的空中充值业务接入，包括短信和语音方式。
3、可配置充值卡面额合成自动缴费，13800138000、10010、11888等接入。
4、各缴费通道自由控制，可查询各通道的当前余额，缴费明细。
5、空中充值短信和语音通道最多可以配置300路，适合空中充值通道的大规模系统。
6、充值金额限制功能，自由设定单笔充值金额。
7、自由设置缴费佣金。
8、重复缴费时间控制功能，有效防止误操作引起的重复缴费。
在线售卡1、在线销售卡密形式的充值卡。
2、同时管理多种卡密，可批量导入卡密数据。
3、按代理商、日期等统计卡密销售情况。
4、单张快速购卡，一键出票。
5、保存购卡记录，随时可查历史记录。
预选号开户1、各网点可查询系统中的所有号源，选择需要的号码申请开户。
2、在线提交开户资料，如机主名称、身份证号码，地址等。
3、多家运营商号码同时放号。
4、号码售价自由调整，竞拍抢号功能。
查询缴费1、缴费前自动查询顾客号码的机主姓名及余额，100%避免充错号码。
2、系统保存机主余额并且打印在缴费票据上，缴前余额，缴费金额。
3、管理端可按缴前余额、缴费金额、当前余额进行缴费核对。
短信系统1、系统运行中的所有短信均保存、可查看、打印，2、由缴费记录对应的短信，为代理商提供可查凭证。
3、发送普通短信、接收短信。
4、短信群发广告，充值成功同时自动发送你编辑的广告给充值的用户。
代理商帐务管理1、代理商开户、分配工号，基本资料管理，权限分配。
系统可以无限发展代理商。
2、代理商电脑配件邦定，重复利用，无需另外投入。
3、代理商预存款、结转佣金。
4、可设置开通关闭、客户端自动提取佣金。
5、可以按月手动给代理商返还佣金。
6、按代理商、缴费项目组合设置不同的佣金比例。
7、代理商可查询本人的实时帐单，缴费记录、实际扣款、所得佣金。
8、按日期、项目、状态、代理商帐户查询缴费记录并导出数据。
9、分类统计代理商帐单，按日期统计日清单，月清单。
10、最低余额提醒功能，代理余额低于设定值时，系统自动提醒代理商加款。
11、银行短信全自动加款，代理商在银行存款后系统自动给代理商加款。
数据安全1、客户端与服务器的数据传输使用电脑硬件加密传输，有效防止网络修改数据。
2、系统登录由代理商帐号、密码、可以设置短信随机密码、电脑硬件码(硬盘、CUP、主板BIOS加密后生成的串码)组成，安全可靠。
消息系统1、系统跑马灯滚动公告栏，可公布各项通知，收款帐号，促销活动等。
2、缴费定单成功、失败弹出通知消息。
3、代理商与管理员之前互发内部消息。
4、管理员向所有代理商广播消息。
5、代理商向管理员发送存款上帐催促单。
号码归属地显示全国最新号段库，准确查询号码归属地。
服务器相互供货1、在供货服务器互相开通一个缴费账号。
可以互相供货2、可以招募全国各地为您供货，形成强大的联合缴费系统.3、免费提供三方供货接口。

Python语言调用SVR算法实现回归分析，代码示例，线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

介绍了由Flash单片机AT89C51及数码语音芯片ISD2560组成的语音系统，。
实现了语音的分段录取、组合回放，通过软件的修改还可以实现整段录取，循环播放，而且不必使用专门的ISD语音开发设备。

PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。

朋友你还找用WCF,分布式？传统的SOCKET？我告诉你你OUT了因为现在开始你要使用“北风之神”了你还在为组合数据包头痛吗？你还在为性能不达标烦恼吗？现在不必了，因为使用我的吹着北风而构思出来的SOCKET框架一切问题映刃而接里面有2个例子第一个例子看完入门了第二个例子看完登堂入室了2个例子代码量小与100行（排除除了WINFROM生存的代码）赶快下载吧还犹豫什么呢？

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。