版本特性：1.支持BigIoT（贝壳物联）平台接入，在Networksetting中选中BigIoT即可，目前只支持它的TCP模式，因此只能使用8181，8282，8585这三个TCP端口，三个端口的区别请查看BigIoT的官方文档https://www.bigiot.net/help/1.html；
接着，填写好Cloudserversetting中的DeviceID与APIKey并保存，启动后将自动连接到BigIoT的服务器，无论你选用是哪个端口，本固件都将每隔50秒发送一次心跳信息到服务器中，让设备自动保持连接；
2.本固件的BigIoT模式已做好了透传，发送到8622模块串口的数据将直接透传到BigIoT服务器，相反BigIoT传回来的数据会直接透传到8266模块的串口，用户按BigIoT的官方文档，对数据进行解析即可；
3.根据ESP8266的文档，这个版本固件修改了SPIFFS格式化的时长，从20秒改成官方推荐的30秒，如果是新买的模块，首次使用的时候可能要多等一会儿，但更好地保证了格式化SPIFFS分区的正确性；
4.更新了SDK的版本，虽然没有什么感觉，但是我的确把它更新了；
5.UPD连续发送数据，偶见崩溃重启的问题貌似已经修复好了，不过那是SDK的功劳，不是我；
6.还是老话，自用/学习可以，商用请联系开发者，尊重劳动成果人人有责；
后话：本来还想支持Blinker平台的，但找不到它的通讯协议文档，只找到了它的库，它的库直接集成到我的代码中时，程序无法正常工作（崩溃），如有相关技术资料，可以告诉我，我会尝试集成。
ESP32的新版本马上开始开发，需要修改的代码比较多，本人独立开发者，利用业余时间开发，因此大概要等10天左右吧。

2020年高级项目管理师备考资料。
包括：01【重要!!】历年真题解析和精华知识点02官方教程与考试大纲03课程配套课件04课程MP3录音文件05刷题APP06论文范文与项目背景07工具与技术表格......

MFC写的多媒体播放器（包括录音，播放，音频参数解析等功能）

RVtools管理虚拟化内虚拟机的资源，可以提供虚拟机的各种硬件信息

主要介绍了JS寄快递地址智能解析,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

安卓的课程设计，文档齐全。
通过Gosn解析今日头条API的json数据，.采用listview适配器进行遍历。
有通过java后台的登录，注册，查看个人信息以及修改密码功能。
页面设计美观。
素材均合法，不会出现版权纠纷的问题。
android端用androidstudio2.3.3运行绝对不会出问题，java后台用myEclipse运行。
系统环境变量jdk1.8。

该项目是用原生方法来实现，客户端采集传感器发送过来的数据，然后发送给服务端，服务端接收到的数据进行入库。
所有的参数通过xml配置文件获取，然后用Dom解析xml,通过反射的方法初始化各个对象。
包括有采集模块，网络模块，入库模块，备份模块，日志模块，配置模块，GUI模块等

poi解析jsp上传的excel文件并导入mysql（支持xls和xlsx），项目在idea下创建，包含所有jar包，直接导入即可运行，有需要的放心下载，会有很大帮助。

梁力、陈建明、高云鹤编著的《程序设计与C语言（第3版题解上机实验）》是与《程序设计与C语言》（第3版，西安交通大学出版社）配套的教材，包括3部分内容：部分为习题解析，对教材中的习题进行了分析和解答；
第2部分为上机指导，较为详细地介绍了C语言程序在TurboC2.0、Win—C和MicrosoftVisualC6.0环境下的编辑、编译、连接和运行的过程，以及调试方法；
第3部分为实验，提供了8个实验的内容和方案设计。
《程序设计与C语言（第3版题解上机实验）》可作为学习《程序设计与C语言》（第3版）一书的配套教材，也可供其他学习程序设计语言的读者参考。

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。