包含登录界面还有系统主界面等20多个界面，具有监测，响应，预警，设备管理包括入库、检修、查询等多个功能。
基于bootstrap框架，支持跨平台。

保电预警

SharpSCADA-工控网关,轻量级组态软件.===================简介-------------采用技术：开发语言：C#运行环境：.NETFramework数据库：SQLServer功能：-------------*1.轻量级工控网关：支持当前几种主要的工业协议如西门子的Profinet、AB的EtherNetIPs、施耐德的Modbus和OPC。
采用类OPC接口网关。
*2.数据采集、归档、预警及配置工具支持实时数据采集、历史数据归档、变量触发预警，并使用TagConfig工具简单的配置实现。
*3.人机界面（设计时和运行时）*设计时：采用MicrosoftVisualStudio+设计器插件（在VS2010-VS2015社区版测试通过）。
通过继承HMIControlBase接口并书写极少量的代码即可实现复杂的图元组件。
支持图元拖放、组合、连线、变量绑定及编辑功能。
*运行时：MicrosoftVisualStudio编译运行为可执行文件。
环境准备-------------Windows：支持的操作系统：Windows7/8/10/Server2008.NETFramework4.0/4.5/4.6SQLServerExpress2014/2008项目安装-------------下载最新版本，解压后:*1.可直接打开项目工程文件测试源代码：..\SCADA\Program下运行DataExchange.sln（支持VS2010-2015各版本）*2.可运行可执行文件测试：Server端测试：在目录..\SCADA\Program\BatchCoreTest\bin\Debug下运行BatchCoreTest.exeClient端测试：在目录..\SCADA\Program\CoreTest\bin\Debug下运行CoreTest.exe请参考Document文件夹中的教程：《部署流程》和《设计流程》，如有问题可参考《FAQ》文档。
QuickStart-------------*1.还原数据库*2.修改配置文件并复制到C盘根目录下*3.修改数据库内驱动程序的路径*4.运行DEMO具体流程可参看《部署流程》。
开发工具推荐-------------VisualStudio/Blend：做为组态设计器，推荐VS2010，VS2015版本。
项目结构-------------驱动程序目前支持：*已发布：内存数据库ModbusTCP/RTU、OPCDA、SiemensS300/200/1200/1500、Panasonic、OmronUDP*后续发布：DDE、ABEtherNetIP、Mitsubishi文件目录-------------*Database目录[存放数据文件]：db2014.bak文件为SQLServer2014数据备份文件。
db2008.bak文件为SQLServer2008数据备份文件。
test.opf为Kepserver4.5数据文件（可通过该软件还原为变量表）。
两个csv文件为两组变量。
*DataConfig目录[存放配置文件]：host.cfg为主配置文件，第一行为网关服务器名/IP地址。
如在本地测试，按默认lochost即可。
client.xml为客户端配置文件。
server.xml为网关服务配置文件。
*dll目录[存放驱动程序及第三方组件]：如OPCDriver即为OPC通讯组件。
Dynamicdatadisplay：开源归档数据显示组件，http://dynamicdatadisplay.codeplex.com/WPFToolkit：WPF开源扩展工具包，http://wpftoolkit.codeplex.comlibnodave：西门子驱动开源库(https://github.com/netdata/libnodave)*TagConfig目录[存放配置工具]：可方便配置驱动、组、变量、报警、量程等信息。
支持导入导出。
*Program目录[存放源代码]：BatchCoreTest工程为网关服务器测试代码（控制台显示）。
BatchCoreService工程同BatchCoreTest，但可编译为Windos服务。
DataService工程为框架及主要接口组件。
CoreTest工程为样例文件。
包含一系列界面元素。
HMIControl工程为图元组件。
可支持工具栏拖放。
LinkableContr

GB∕T33577-2017智能运输系统车辆前向碰撞预警系统性能要求和测试规程

提供礼品网单号代发网里面含有搭建教程文件，可供新手使用）、提供快递资源（申通、圆通、龙邦、国通、韵达、百世、中通、天天、顺丰等等）单号货源【如搭建不起来的可联系客服咨询如何搭建，或无法下载源码的也可联系免费获取源码，也有的人不懂搭建也可以联系客服使用我们的服务器免费为您免费搭建，】（1）含空包单号批量导入导出功能（2）含seo标优化设置（3）后台会员管理功能（4）空包单号数量预警系统（5）客户下单功能、查询（6）客户代理、提成模块等等.......微信账号：jike-ii【可为你提供帮助】

本系统是为中小型钢材销售企业量身定做的一套操作简单、功能实用的软件产品，它能够更好的帮助企业管理好库存、资金和业务。
可以动态反映企业经营过程中的各种状况，有效的控制企业经营过程中的库存、资金和业务操作风险，提高企业部门之间的协调性和员工的工作效率，企业领导只需要轻轻的点击几下鼠标即可看到公司的库存、销售业绩、资金回收和价格走势等信息。
本系统采用最新的WebService技术，可以稳定运行在公司的内部局域网或者互联网上，让分布在不同地方的公司部门之间实现了信息和资源共享。
充分利用现代计算机技术对内实现联网销售，资源共享，业务一体化，对外同客户进行业务交流，达到扩大经营，加快物流运转，提高效益的目的。
基本功能介绍　　　1.系统主要包括基本信息管理、验收入库、库存管理、销售出库、收退款、财务结算、数据统计、权限管理等主要模块。
　2.根据企业的实际业务，全面的完成了资源验收入库、定价、盘点、在线特价审批、预留货、库存查询和统计、提单出库、调货、厂家直发货、收退款、客户结算、销售开票、财务监督等业务流程。
　3.在您最需要的地方系统提供了详细的检索和报表。
另外，根据不同企业的需要，我们可以为你量身定做报表和打印，争取让你把企业资金用在刀刃上。
　4.实现了公司部门之间资源和资金信息的共享，解决了由于信息不畅而造成的错开空提单、错退余款、销售价格不统一等现象。
有效的控制企业经营风险，维护企业信誉。
　5.系统提供严格、清晰的员工权限设定，具体到每一个画面的功能按钮，使员工各尽其责。
产品特色1.简单明了操作界面,克服市场同类软件操作复杂缺点，极大的提高了员工的工作效率　2.在线定价和审批：针对低价销售、赊销业务和特殊客户可以实现负责人在线审批。
　3.系统可以自动计算理论重量，满足了钢材贸易商对于件数和重量转换的需求。
　4.清晰往来帐资金管理：杜绝同往来单位资金帐目不清的状况，杜绝当客户要求退款时业务财务人员手忙脚乱的现象。
　5.提货出库时预警功能：防止业务人员已过低的价格销售出库，另外，在欠款发货时给予操作人员预警提示，减少公司交易风险。
　6.维护方便：系统提供简单易用的数据备份及初始化工具。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第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——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

随着我国城市化建设进程的加快，中国社会已不可避免地从传统的“熟人社会”转变为现代的“陌生人社会”，女性单独外出、陌生人约见、旅行、儿童/老年人/病患等弱势群体日常活动等众多生活场景，均存在安全隐患，公共安全管理部门亟待通过优化现有各级公安指挥系统功能，切实丰富和改善监控预警、报警、警民沟通、警情分析等环节操作流程与机制，从公安管理系统侧提升广大公众的体验、培养防患意识和报警习惯、提高接警处警效率

最新仿金蝶ERP进销存系统多仓库版V8仿金蝶ERP进销存仓库管理系统多仓库版，扫描枪入库+库存预警，含购货，销货，仓库管理，商品管理，供应商管理，职员管理等非常多的功能。
该ERP部署安装非常简单，只需要空间支持PHP上传到根目录即可简单安装即可。
运行速度和数据处理效率都非常高，非常适合中小企业仓库管理使用！

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。