ForCADdevelopmentwouldnothaveheardofthenameofIntelliCAD,IntelliCADiscurrentlythelatestversionis6.4,hasbeenwiththeDWG2008formatisfullycompatiblewithARXandbegantosupportthedevelopment,providedhereissimilartothedevelopmentofARXpackageDRX,theprotectionofcompleteheaderfilesandLIBlibrary,aswellasclassicexamplesofeightprocedures

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本书是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。

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PostgreSQL是一个高度安全稳定的开源数据库系统，一般来说，如果你需要在关键领域做数据存储，在不考虑商业数据库软件的情况下，我们建议你优先考虑使用PostgreSQL数据库，而在一些对于数据安全与稳定要求不是那么高的系统中，我们推荐你使用MySQL数据库。
这个版本应该是全网独一份了。
^_^,将这个压缩包拷贝到/opt/PostgreSQL目录下，执行如下命令展开#gzip-d-cPostgreSQL-11.10-osr507-Binary.tar.gz|tarxvf-其他的部分按照压缩包中的README操作。

CAD二次开发ObjectArx之自定义实体：其中又通过多次Jig拖动来完成自定义实体的生成

XStream反序列化漏洞（CVE-2020-26258&26259）,修复jar包xstream-1.4.15.jarXstream是Java类库，用来将对象序列化成XML(JSON)或反序列化为对象。
XStream是一款开源软件，允许在BSD许可证的许可下分发。
0x01漏洞描述Xstream上次对CVE-2020-26217处理并不彻底，虽然通过黑名单方法阻止了远程代码执行，但是仍然可以采用类似思路实现文件删除与服务器请求伪造。
影响版本Xstream=1.4.15风险等级严重

最新DotNetARX6.0autoCAD.net开发。

LGUI是一个开源的面向嵌入式Linux的GUI系统。
我们希望通过我们的工作，使大家了解如何轻松构造一个面向嵌入式环境地的GUI系统。
首先有些嵌入式环境对于用户界面的要求虽然不复杂但却是个性化的，所以不是从别处移植一个系统就可以解决问题，最好的解决办法就是自动动手构造一个这样的系统，我们相信，您看了LGUI有代码及相关的文档，您肯定会说：原来构造一个嵌入式GUI系统这么简单！而且自己构造一个简单的并且契合需求的GUI系统并不比所谓移植一个GUI系统更复杂。
LGUI是一个多进程、多线程的系统，通过LGUI可以了解窗口系统的基本思想。
同时通过LGUI可以学习Linux编程比较复杂的一些知识，如进程通讯、线程同步等等。
安装过程：一、设置framebuffer若启动程序为lilo，过程如下1．打开/etc/lilo.conf2．在其中加入一行：vga=0x3143．执行lilo4.reboot若启动程序为grub，设置过程如下：1．打开/etc/grub.conf2．在其中加入：vga=0x3143．reboot二、安装lgui1.拷贝lgui.tgz到/usr/local目录下2.执行如下命令：tarxzvflgui.tgzcd/usr/local/lgui/setenvsourcelgui-setenvcd/usr/local/lgui/bin./lgui三、应用程序应用程序的模板参看sample目录下程序API文档请从网站下载

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第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的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第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章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

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。