[图书简介]　本书是一本c#编程方面的优秀教材，全面介绍了c#编程的原理和方法，涉及类与对象、控制语句、方法、数组、继承、多态、异常处理、gui、多线程、多媒体、xml、数据库与sql、asp.net、web服务、网络、查找与排序、数据结构、泛型、集合等基本概念及应用方法。
本书介绍最新c#版本visualc#2008的关键新特性，包括linq特性、使用linqtosql的数据库、wpfgui和图形、wcfweb服务、asp.net3.5与asp.netajax、silverlight2技术、支持linq的新语言特性、隐式类型局部变量和自实现属性。
.　　本书可作为高等院校相关专业的编程语言教材和c#编程教材，也是软件设计人员进行c#程序开发的宝贵参考资料。
...[图书目录]第1章计算机、internet与visualc#简介.1.1简介1.2什么是计算机1.3计算机组织1.4个人计算、分布式计算与客户／服务器计算1.5硬件发展趋势1.6microsoft的windows操作系统1.7机器语言、汇编语言和高级语言1.8visualbasic1.9c、c++和java1.10visualc#1.11其他高级语言1.12结构化编程1.13关键软件发展趋势：对象技术1.14internet与万维网1.15xml1.16microsoft的.net1.17.net框架与公共语言运行环境1.18尝试c#高级绘图程序1.19(必读)软件工程案例研究：对象技术与uml简介.1.20总结1.21web资源第2章visualc#2008express简介2.1简介2.2visualstudio2008ide概述2.3菜单栏与工具栏2.4visualstudioide导航2.5使用帮助2.6用可视编程生成简单程序，显示文本与图形2.7总结2.8web资源第3章c#程序简介3.1简介3.2简单c#程序：显示一行文本3.3在visualc#express中创建简单程序3.6另一个c#程序：整数相加第4章类与对象简介4.1简介4.2类、对象、方法、属性和实例变量4.3声明带方法的类和实例化类的对象4.4声明带参数的方法4.5实例化变量与属性4.6带属性的uml类框图4.7带属性和set与get访问方法的软件工程4.8自实现属性4.9值类型与引用类型4.10用构造函数初始化对象4.11浮点数与decimal类型4.12(选读)软件工程案例研究：确定atm需求文档中的类4.13总结第5章控制语句：第一部分5.1简介5.2算法5.3伪代码5.4控制结构5.5订单选择语句5.6ifelse双选择结构5.7while重复语句5.8构造算法：计数器控制重复5.9构造算法：标记控制重复5.10构造算法：嵌套控制语句5.11复合赋值运算符5.12自增和自减运算符5.13简单类型5.14(选读)软件工程案例研究：确定atm系统的类属性5.15总结第6章控制语句：第二部分6.1简介6.3for循环语句6.4for循环使用举例6.5dowhile重复语句6.6switch多选择语句6.7break与continue语句6.8逻辑运算符6.9结构化编程小结6.10(选读)软件工程案例研究：确定atm系统中对象的状态和活动6.11总结第7章方法详述7.1简介7.2c#代码包装7.3静态方法，静态变量和math类7.4声明多参数方法7.3关于方法声明与使用7.6方法调用堆栈与激活记录7.7变元提升与类型转换7.8.net框架类库7.9案例研究：随机数生成7.10案例研究：机会游戏(引入枚举)7.11声明作用域7.12方法重载7.13递归7.14按值与按引用传递变元7.15(选读)软件工程案例研究：确定atm的类操作7.16总结第8章数组8.1简介8.2数组8.3声明与创建数组8.4数组使用举例8.5案例研究：洗牌与发牌模拟8.6foreach语句8.7将数组与数组元素传人方法8.8按值与按引用传递数组8.9案例研究：gradebo

学习杂记松的成长之旅2020.05.25突发奇想，想要记录一下自己在开发路上的成长过程并有了第一篇笔记MySql优化建议的原因2020.05.26更新一下使用自定义注释解和AOP切面实现增强功能尝试一天一更吧2020.07.10更新了IOC容器相关知识2020.09.02更新了Redis相关知识

GDI+SDK参考（翻译版本）序言 4目标 4适用范围 4适用读者 4运行环境 4文档组织 4相关主题 4GDI+的安全考虑 6检验构造函数调用成功与否 6分配缓冲区 6错误校验 8线程同步 9相关主题 10关于GDI+ 11GDI+介绍 11GDI+概览 11GDI+的三个组成部分 11基于类的接口架构 12GDI+提供了哪些新东西？ 12新特征 12编程模式的改变 15线条、曲线和图形 19矢量图概览 19钢笔、线条和矩形 20椭圆和弧 22多边形 22基数样条 23贝塞尔样条 24路径 25画刷和填充图形 27开放与闭合曲线 29区域 30裁剪 31路径平直化 32线条和曲线的抗锯齿功能 32图象、位图和图元文件 33位图类型 34图元文件 37绘制、定位和复制图片 39裁剪和缩放图象 40坐标系统和转换 42坐标系统类型 42以矩阵来表示转换 44全局和局部转换 48图形容器 51使用GDI+ 56使用入门 56绘制线条 56绘制字符串 58使用钢笔绘制线条和形状 59使用钢笔绘制线条和矩形 59设置钢笔的宽度和对齐方式 60绘制具有线帽的线条 61联接线条 62绘制自定义虚线 62绘制用纹理填充的线条 63使用画笔填充形状 63用纯色填充形状 64用阴影图案填充形状 64用图像纹理填充形状 64在形状中平铺图像 65用渐变色填充形状 68使用图像、位图和图元文件 68加载和显示位图 68加载和显示图元文件 69记录图元文件 69剪裁和缩放图像 71旋转、反射和扭曲图像 72缩放时使用插值模式控制图像质量 73创建缩略图像 75采用高速缓存位图来提高性能 76通过避免自动缩放改善性能 76读取图像元数据 77使用图像编码器和解码器 83列出已安装的编码器 83列出已安装的解码器 84获取解码器的类标识符 86获取编码器的参数列表 88将BMP图像转换为PNG图像 100设定JPEG的压缩等级 101对JPEG图像进行无损变换 102创建和保存多帧图像 105从多帧图像中复制单帧 107Alpha混合线条和填充 109绘制不透明和半透明的线条 109用不透明和半透明的画笔绘制 110使用复合模式控制Alpha混合 111使用颜色矩阵设置图像中的Alpha值 112设置单个象素的alpha值 114使用字体和文本 115构造字体系列和字体 115绘制文本 116格式化文本 117枚举已安装的字体 120创建专用的字体集合 122获取字体规格 126对文本使用消除锯齿效果 130构造并绘制曲线 131绘制基数样条曲线 131绘制贝塞尔样条 133用渐变画刷填充形状 134创建线性渐变 134创建路径渐变 137将Gamma校正应用于渐变 144构造并绘制路径 145使用线条、曲线和形状创建图形 145填充开放式图形 147使用图形容器 147管理Graphics对象的状态 148使用嵌套的Graphics容器 151变换 154使用世界变换 154为什么变换顺序非常重要 155使用区域 156对区域使用点击检测 156对区域使用剪辑 157对图像重新着色 158使用颜色矩阵对单色进行变换 158转换图像颜色 160缩放颜色 161旋转颜色 164剪取颜色 166使用颜色重映射表 168打印 169将GDI+输出至打印机 169显示一个打印对话框 172通过提供打印机句柄优化打印 173附录：GDI+参考 176

HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太

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。

PT100的分度值，电子工程师可以用存储器将该表存于EEPROM，程序中查表计算阻值对应的温度值

用于bug记录以及bug分析的模板，适合多种统计方式分析，以及问题记录详细信息

这是数据结构课程作业，用二次探测再散列法解决冲突建立哈希表并查找从键盘读入待查找的权重数值，以除留余数法为哈希函数，二次探测再散列法解决冲突建立哈希表，基于哈希算法从数组中查找相应的记录，计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。

C#火车票系统源码，含数据库，含源码，绝对能运行，没有大的BUG

包括机房的管理和使用记录、设备的管理及出入库记录、设备的维修和报废记录和设备的借用归还功能等。

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。