从中国餐饮业的发展现状看，中国餐饮业当今的特点之一就是在线点餐服务发展迅速，随着互联网普及率的提高，以及互联网应用的深入，网上点餐这个课题己经提出，在线点餐服务己经陆续在北京、上海以及经济发达的一级城市开展，并受到餐饮消费者的欢迎。
为了方便人们生活，提高人们的生活效率，本系统根据现实点餐的方式虚拟于网络之上，使人们通过网络就可以完成生活中必要的事情(饮食)。
系统的完成不仅可以基本实现客户点餐的功能，还能在此基础上提供更多的，更贴心的服务。
信息技术的发展将更快的推动互联网的发展，点餐系统的重要性也将越显其强大的作用。

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

SQL-API消费者欢迎使用SQL-APIConsumer项目！它是用C＃构建的数据库项目，其主要目的是允许通过CLR泛型存储过程在SQLServer上使用API​​GET/POST方法。
请记住，它是在SQLServer2016及更高版本上开发和测试的。
如果您需要在旧版本中进行部署，请阅读“内置”部分。
入门该项目具有以下定义的两个主要过程：APICaller_GET（SqlStringURL）APICaller_POST（SqlStringURL，SqlStringJsonBody）相同的还支持身份验证标头，如令牌或JWT。
APICaller_GETAuth（SqlStringURL，SqlString授权）APICaller_POSTAuth（SqlStringURL，SqlString授权，SqlStringJsonBody）（Wiki中的更多信息）它甚至支持以Json格式发送多个标头。
APICaller_GET_headers（SqlStringURL，SqlString标头）APICaller_POST_h

根据提供的文件信息，本文将对"Sae.J2012.2002"这一标准进行深入解析。
此文档名为“CFRSection(s):StandardsBody:eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions”，它由美国政府授权并具有法律约束力。
该文档规定了与汽车诊断故障代码（DiagnosticTroubleCodes,DTCs）相关的定义，适用于所有美国公民及居民，并且明确规定了不遵守规定的可能面临的刑事责任。
###SAEJ2012:2002标准概述####1.**背景介绍**-**发布机构**：SocietyofAutomotiveEngineers(SAE)国际汽车工程师学会。
-**标准名称**：eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions。
-**适用范围**：本标准适用于汽车行业的故障诊断系统，尤其是关于诊断故障代码（DTCs）的定义与解释。
-**法律地位**：根据美国联邦法规第40篇86部分第1806-04节(h)(1)(iii)的规定，该标准已被正式引用并具备法律约束力。
####2.**核心内容解析**-**目的**：本标准旨在为汽车行业的故障诊断提供统一的标准，确保不同制造商之间在诊断故障代码方面的兼容性和一致性。
-**主要组成部分**：-**诊断故障代码（DTCs）**：定义了一系列标准化的故障代码，这些代码用于识别车辆电子系统中的特定问题。
-**代码格式**：详细说明了如何构造DTCs以及每个字符代表的意义，确保不同制造商之间的互操作性。
-**代码含义**：对于每个DTC，都提供了详细的含义描述，包括可能的原因、故障定位和修复建议。
-**测试流程**：定义了一套测试流程，以确保车辆能够正确地生成和报告DTCs。
-**数据通信接口**：规定了数据通信接口的要求，以便通过OBD-II等接口读取和清除DTCs。
####3.**实施与合规性**-**实施要求**：所有在美国销售的新车必须遵循Sae.J2012.2002标准，确保其故障诊断系统的合规性。
-**监管机构**：环境保护署（EPA）负责监督本标准的执行情况，确保汽车制造商符合相关规定。
-**法律责任**：对于违反本标准的行为，依据美国联邦法规可能面临刑事处罚。
####4.**重要性分析**-**技术层面**：Sae.J2012.2002标准的实施促进了汽车行业内故障诊断技术的发展，提高了故障检测的准确性与效率。
-**市场层面**：统一的标准降低了车辆维护的成本，提升了消费者对汽车产品的信心。
-**环保层面**：通过对排放系统故障的及时诊断与修复，有助于减少有害物质排放，保护环境。
####5.**未来发展展望**-**技术进步**：随着汽车电子技术的不断发展，未来的Sae.J2012.2002标准可能会增加更多智能化的功能，如远程诊断支持等。
-**国际协调**：预计未来将进一步加强与其他国家或地区的标准协调，推动全球范围内故障诊断技术的标准化进程。
通过上述分析可以看出，Sae.J2012.2002标准不仅对汽车行业内部的技术规范有着重要的指导作用，同时也对保障公众安全、促进环境保护等方面产生了积极的影响。
随着技术的不断进步和社会需求的变化，这一标准将会不断完善和发展，为汽车行业的可持续发展提供强有力的支持。

第一章21世纪的全球化1.未来的三十年2.长城、贸易和战争3.DT时代要让别人更加强大4.DT时代是真正的智慧时代5.当我们谈论EWTP，我们在谈论全球化6.当东方遇见西方，中国应当有文化自信第二章阿里的下一个十年1.一家伟大的公司，必须解决社会问题2.70后带领阿里进入未来十年3.帮美国的中小企业实现“中国梦”4.1亿个就业机会，1000万家企业，20亿消费者5.没有KPI考核，理想就变成空想...

8月2日，2020第二届国际显示博览会（UDE）正式闭幕。
在会议期间，中国电子视像行业协会激光电视产业分会举办了今年首个线下大型显示技术产业峰会——“2020中国激光显示的产业峰会”。
在本次峰会上,激光电视产业分会发布了国内首个《中国激光电视产业白皮书》。
当前消费者对于激光电视这个新物种的认知还不足，此次发布的白皮书对激光电视的性能特点进行了解读，同时对网络上的不实报道、概念错误进行纠正并给出科学而明确的回应。

压缩包中包括linux和windows的程序源代码及实验报告消费者和生产者问题如下：• 一个大小为3的缓冲区，初始为空• 2个生产者– 随机等待一段时间，往缓冲区添加数据，– 若缓冲区已满，等待消费者取走数据后再添加– 重复6次• 3个消费者– 随机等待一段时间，从缓冲区读取数据– 若缓冲区为空，等待生产者添加数据后再读取– 重复4次说明：• 显示每次添加和读取数据的时间及缓冲区的状态• 生产者和消费者用进程模拟，缓冲区用共享内存来实现

系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。
流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。
基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。
在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。
同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。

面对不同类型、偏好的消费者以及他们之前的消费数据作为基础，利用逻辑回归算法和随机森林回归算法构建模型，在已知数据的基础上进行拟合和调试，得出最优化的规律，并根据这一规律预测消费者的动机，此项研究在编程基础、算法运用、模型构建和解决现实问题都有很大的意义。

此资源是商城评论语料库58万条，可用于分析该评论语料库采集自京东商城，包含电脑评论、手机评论、图书评论、服装评论等19个不同种类的消费者评论，共有58万条评论记录。
数据文件中每条评论记录占一行，每条评论句后面给出类别标注，分隔符为"\t"。
该语料库是研究评论文本较好的训练数据集。

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。