此工具可用于网页数据的爬取，代码中本身就有一个demo，自行参考使用

斯诺登这个小工具可让用户在新的或更新的Github拉取请求中包含一个或多个他们观看的文件或文件夹时得到通知，以便他们可以查看对其所做的更改。
依存关系转到＞=1.7该程序旨在与结合使用。
查看其文档以了解有关如何安装和配置它的更多信息。
您还需要将Snowden注册为Slack应用程序，以获得发送消息所需的凭据。
有关更多信息，访问。
用法下载安装Snowden的安装程序：gogetgithub.com/svera/snowden创建一个配置文件etc/webhook/snowden.yml。
您可以以提供的snowden.sample.yml为例。
将以下内容添加到webhooks的hooks.json配置文件中并启动它：[{"id":"snowden","execute-command":"/path/to/snowden/executable","command-working-directory":"/path/of/working/directory",

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

排队叫号系统；
智能排队系统；
排队叫号软件；
排队管理系统；
排队叫号机；
取号机；
取号机软件；
排队软件；
LED显示屏；
LED大屏幕；
LED条屏；
触摸屏一体机；
...最新版本的排队叫号系统软件6.5正式上线了，新版本的软件将增加很多功能，包括多层取票界面，号票打印内容自由设置等，引入叫号时间段的概念，改变了过去那种以上午，下午，晚上的概念，可以自由设置取票时间，如8点到9点；
10点到11点等，可以设置任意时间段，软件可以设置任意层数的取票界面，如可以设置第一层为工商局；
公安局；
公路局，然后点公安局进入第二层取票画面，有户政；
出入境等业务；
还有其他很多改进功能，希望大家下载试用，欢迎提出宝贵意见。
医院排队管理软件可以下载了，赶紧下载试用吧医院排队管理软件成功在湖南郴州人民医院，兰州石化医院，贺州广济医院，荆州市第一人民医院，内蒙古赤峰人民医院等多家医院成功上线了医院排队叫号系统，几个系统均与医院的HIS管理系统结合使用，其中注射室的叫号软件尤其功能强大和方便，注射室有个特别的地方，就是有些病人需要皮试，以前都要病人掌握观察时间，但是使用本公司的排队叫号软件后，只要设定一个时间，比如25分钟，当过去25分钟后，软件会自动提醒患者到接诊台检查皮试结果，十分方便和人性化，深受注射室的护士们的好评。
我们结合多家医院的要求和功能，将原来的医院管理系统5.0升级为6.5，多项功能都集成在一起，甚至连和医院的HIS系统连接也只需输入几个参数就可以使用，功能十分强大，欢迎各位客户下载试用，但是医院的叫号软件毕竟和医院的实际情况要结合使用，如果需要修改软件，本公司可以免费予以修改。

求取图像二值化时阈值的方法，otsu法，也称为大津法，

实验一利用真值表法求取主析取范式以及主合取范式的实现实验名称：利用真值表法求取主析取范式以及主合取范式的实现实验目的：通过编程实现主析取范式以及主合取范式的真值表求法以巩固相关理论的掌握实验类型：验证实验学时：4实验环境：Windows+VC从屏幕输入含三个以内变量的合式公式（其中联结词按照从高到底的顺序出现）可用字符数组a记录输入的合式公式如：输入PQPQ！表示；
&表示；
|表示；
＞表示；
-表示规范列出所输合式公式的真值表多重循环显示真值表（1表示T，0表示F，先1后0）PQA11？将赋值代入公式（可用数组b记录与a中变量对应的赋值）b[0/2/4/6]=-1,b[1/5]=P值,b[3/7]=Q值从左往右计算（用switcha[i]case对运算符进行处理）：b[i+1]=!b[i+1]：b[i+1]=b[i-1]&&b[i+1]…

GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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爬取淘宝网商品信息的爬虫源码，可以粘贴到神箭手云爬虫上直接跑。

整合爬取到的ts文件自动排序合成MP4视频

ST7789/ST7789V201中景园电子1.3寸IPS-LCD-51(模拟SPI中文显示)02中景园电子1.3寸IPS-LCD(要求大于16KROM的单片机)03中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103C8程序04中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103RC程序05中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103C8程序_旋转90度06中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103RC程序_旋转90度图片取模软件(赠送)文字取模软件(赠送)中景园1.3寸240x240IPS显示屏规格书.pdf中景园1.3寸240x240控制芯片手册.pdf中景园1.3寸240x240元件清单.xlsx中景园1.3寸240x240初始化参数.c中景园1.3寸240x240原理图.pdf中景园1.3寸240x240结构图纸.pdf

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。