柠檬芯用于无服务器微服务的LemonCoreBootloader通过单个lambda函数支持multiple事件源，如下图所示。
完全支持typescript类型（80％）。
通过DynamoStream支持从DynomoDB到Elasticsearch数据同步。
建筑学具有API+SNS+SQS基本MicroService架构。
NextHandler：处理用户服务的基本控制器方法NextDecoder：从httpMethod+id+cmd到NextHandler映射器NextContext：具有identity初始请求者的上下文。
协议服务支持微服务之间的互通execute()：通过API处理程序执行的lambda同步调用。
notifiy()：SNS处理程序使用lambda回调进行异步调用。
enqueue()：SQS处理

股票，证券等，用这个来发布行情数据，刷刷的。
UDP通信的优势速度比TCP快。
UDP通信的缺点一旦UDP包过大的话，也能正常工作。
只是优势就丢失了。
idUdpClient主要用于发送udp请求，在接收udp响应的时候是同步的,所以一定要设置超时,否则的话程序容易死。
idUpdServer即能用于发送udp数据包，也能用于接收udp数据包。
但是设计的主要目的还是用于收到udp数据包之后给于反馈。
UDP包的大小问题资料1:以太网的MTU是1500字节，IP包头占20个字节，UDP首部占8个字节，也就是说实际数据应该小于1472字节.资料2:鉴于Internet上的标准MTU值为576字节,所以我建议在进行Internet的UDP编程时.最好将UDP的数据长度控件在548字节(576-8-20)以内.测试结果:0-548字节:会完美的展现UDP协议的优势(速度刷刷的)。
大于1472字节以后的话,也可以正常执行。
你会见识到什么叫做不可靠的信道(经过测试90%以上还是成功的,只是速度慢了很多)。
数据包大于2K速度明显变慢了；
数据包大于3K，成功率60%到80%；
数据包大于4k，成功率20%以下。
结论:1.UDP协议还是比较可靠的。
使用它能充分挖掘速度的潜力。
通常大部分请求和相应都在548以下，小部分请求超过548。
2.548字节，可以存储274个汉字呢。
比手机短信都长。
你传什么那么大？3.尤其是双方都在修改数据，需要实施数据实时同步的时候。
修改量都比较小，用udp再合适不过了。
客户端的阻塞式响应不太理想可以采用的办法是双方都开UDP服务器来接受。

2018个人收集80%左右胜率的通达信公式合集150个公集-都是花大价钱买来的--不值喷我！！！求喷求喷！！！！！！

TL1788_V0.8_20060401.pdf

org.apache.commons的经典jar包commons-beanutils-1.8.0-bin、commons-betwixt-0.8、commons-cli-1.1、commons-codec-1.3、commons-collections-3.2.1-bin、commons-digester-1.8、commons-discovery-0.4、commons-email-1.1-bin、commons-fileupload-1.2.1-bin、commons-io-1.4-bin、commons-lang-2.4-bin、commons-net-1.4.1、

本文报道用0.53μm波长超短脉冲序列泵浦角度调谐的LiNbO_3参量晶体,获得1%单程参量放大能量转换效率,并在0.8～1.6μm范围测得参量信号光和空载光波长调谐曲线.

labelme辅助打标工具，每0.8s自动帮你点击，你只需要用鼠标描绘轮廓和按d到下一张就好了，省去了我们用鼠标点到手累手残。
按F10开始，按F12结束，可能360会误报，你点信任就好了，这个就是用按键精灵编写的，360误报而已。

本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。
本文档编写日期2013-04-231、为什么要训练？sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。
中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。
2、Sphinx的训练指哪些内容？在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容：a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。
下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。
昌chang昌北changbei昌必changbi昌都changdu昌赫changhea2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。
因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。
a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。
因此sphinx需要学习说话人的“口音”。
如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。
推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。
3、如何准备训练内容所需的原料？需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。
文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。
它以行为单位，给出了150个中文句子。
语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。
语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。
4、训练环境及注意事项本文的训练软硬件如下：硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；
操作系统为Win732位。
软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。
在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符-LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8-无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。
录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps）5、训练步骤下面逐步从零开始进行训练5.1软件环境的安装将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi；
2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下

朋友圈九宫格长视频制作软件微信ipad/mac协议最新dll及demo可实现微信80%功能；
支持62数据登录、扫码登录、收发朋友圈、查看朋友圈、微信建群、微信拉人进群、微信公众号阅读、微信消息收发、微信附近的人定位、微信添加好友、微信红包接收、微信防撤回、分享小程序、微信加粉、微信收藏、微信标签等

本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。

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。