本书分为3篇共7章。
第一篇介绍了Arduino的起源、发展和应用，并从安装开发环境（IDE）开始，对Arduino语法和电子基础知识（AVR）有一个初步的学习。
第二篇通过使用Arduino制作一些电子玩具进一步讲解Arduino与传感器、电机、网络的相关知识，包括智能家居、机械手臂、遥控小车、Arduino与Flash互动、与Processing互动等较大型的项目。
第三篇从大型项目开发角度为读者展现了一个项目从需求到面向对象到编写类库的整个过程，并完成了一个能播放音乐的类库。

当代最伟大思想家、TED演讲人、世界顶尖语言学家和认知心理学家史蒂芬•平克经典力作；
认知神经科学领域颠覆性著作，凝聚认知神经学、人工智能和进化心理学等多项研究成果；
观点独到精辟，立论严谨周密，论证新颖犀利，例证丰富新鲜，行文汪洋恣肆。

本文简述了搜索引擎的起源和发展，介绍了国内外的研究现状，对其分类、性能评测、关键技术等方面做了一定的讨论，在此基础上对其发展趋势作了大胆的预测。

反弹Rebound是一个简单的库，用于模拟Spring动态，以驱动物理动画。
起源最初是用Java编写的，旨在为Android上的和提供轻量级的物理系统。
现在，它已被其他几个Android应用程序采用。
编写此JavaScript端口是为了提供一种快速的方法来演示Web上的Rebound动画以进行。
从那时起，JavaScript版本就被用于构建一些非常好的接口。
查看为例。
概述该库提供了一个SpringSystem，用于维护一组Spring对象，并通过物理求解器循环迭代这些Spring，直到达到平衡为止。
Spring类是Rebound提供的基本动画驱动程序。
通过将侦听器附加到Spring，可以观察其运动。
观察者功能在其解决平衡时会被告知弹簧上的位置变化。
这些位置更新可以映射到动画范围，以驱动用户界面元素（平移，旋转，缩放等）上的动画属性更新。
查看和以获取更多详细信息

CTF（CaptureTheFlag）中文一般译作夺旗赛，在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。
CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会，以代替之前黑客们通过互相发起真实攻击进行技术比拼的方式。
发展至今，已经成为全球范围网络安全圈流行的竞赛形式，2013年全球举办了超过五十场国际性CTF赛事。
而DEFCON作为CTF赛制的发源地，DEFCONCTF也成为了目前全球最高技术水平和影响力的CTF竞赛，类似于CTF赛场中的“世界杯”。
CTF为团队赛，通常以三人为限，要想在比赛中取得胜利，就要求团队中每个人在各种类别的题目中至少精通一类，三人优势互补，取得团队的胜利。
同时，准备和参与CTF比赛是一种有效将计算机科学的离散面、聚焦于计算机安全领域的方法。
文档来源于网络。
若有侵权，请联系本人删除。
谢谢

介绍了模式的分类，引出了MVC架构模式，继而介绍了：MVC架构模式的起源与设计思想、三大部分的功能与关系、MVC架构模式的实现、MVC架构模式的优缺点

React起源于Facebook的内部项目，因为该公司对市场上所有JavaScriptMVC框架，都不满意，就决定自己写一套，用来架设Instagram的网站。
做出来以后，发现这套东西很好用，就在2013年5月开源了。
由于React的设计思想极其独特，属于革命性创新，性能出众，代码逻辑却非常简单。
所以，越来越多的人开始关注和使用，认为它可能是将来Web开发的主流工具。
来自MuseFind的ScottDomes日前写了一篇文章，阐述了他们编写React组件的最佳实践。
ScottDomes是MuseFind的前端移动开发工程师。
经作者授权，InfoQ翻译并分享本文。
以下是正文：当我第一次开始写Re

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

南大通用事务型数据库管理系统（简称：GBase8t）是一款与世界技术同级的国产事务型通用数据库系统，基于引进的国际顶级企业IBM的成熟商用企业级数据库Informix12.10最新版授权源代码自主构造而发行。
原型产品Informix在世界各地金融、电信、政府、企业的核心业务系统中广泛应用。
GBase8t产品原型起源于上世纪80年代，它曾经是世界上最好的关系型数据库，至今已经有30多年的发展历史，并一直进行着版本的更新演进和新功能的开发。
目前仍是五个世界一流的通用型数据库之一。
GBase8t不仅支持原型的各种操作系统和硬件平台，同时又为各种国产处理器平台提供了配套的自主可控、且适用好用的国产数据库管理系统，本产品具备在中高端市场可以规模替代国外数据库的能力，在数据处理层支撑国家自主可控战略。
GBase8t产品已经在产品功能、稳定性、兼容性等方面取得改进，并且已经在金融、电信、电力、能源、交通、政府等行业的核心交易系统上线运行

象棋AI参考逻辑，中国象棋是起源于中国的一种棋戏，属于二人对抗性游戏。

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。