NetAssist3.7，SocketTool这两个TCPUDP通讯对象.....

QT帮写软件协助文档，通过基于QtAssistant的编写的，具体实现可以去我的博客查看：http://blog.chinaunix.net/uid/28194872.html

AWSCertifiedSolutionsArchitect-associateexamsample

网络调试助手、TCP/UDP、假造服务器、串口调试

千兆以太网通信驱动模块（verilog），本模块采用windows7操作零碎，用xilinxISE14.7软件，NetAssist，Xcap软件，AX516芯片。
对千兆以太网双向通信做了验证。

spring4.0.2+springmvc4+mybatis3.2.6+swagger2.40+java1.8+maven框架的整合简单例子，其中还有一些工具类下载上去直接用eclipse导入项目会自动加载jar,检查jdk对应版本，直接启动tomcat,如果有监听类异常请（右键项目-BuildPath--DeploymentAssembly--add--javaBuildpathEntries--导入maven就可以正常启动了）

该存储库包含一切文档页面以及主网站的共享文件。
设置新存储库gitsubmoduleaddhttps://github.com/amphp/amphp.github.iodocs/.shared#copy.gitignore,_config.ymlandGemfilefromanotherrepository#adjustnavigationandpathsin_config.ymlcddocsln-s.shared/assetassetbundleinstall--pathvendor/bundlebundleexecjek

Deeplearninginneuralnetworks:AnoverviewInrecentyears,deepartificialneuralnetworks(includingrecurrentones)havewonnumerouscontestsinpatternrecognitionandmachinelearning.Thishistoricalsurveycompactlysummarizesrelevantwork,muchofitfromthepreviousmillennium.ShallowandDeepLearnersaredistinguishedbythedepthoftheircreditassignmentpaths,whicharechainsofpossiblylearnable,causallinksbetweenactionsandeffects.Ireviewdeepsupervisedlearning(alsorecapitulatingthehistoryofbackpropagation),unsupervisedlearning,reinforcementlearning&evolutionarycomputation,andindirectsearchforshortprogramsencodingdeepandlargenetworks.

ThereisanexplosionofinterestinBayesianstatistics,primarilybecauserecentlycreatedcomputationalmethodshavefinallymadeBayesiananalysistractableandaccessibletoawideaudience.DoingBayesianDataAnalysis,ATutorialIntroductionwithRandBUGS,isforfirstyeargraduatestudentsoradvancedundergraduatesandprovidesanaccessibleapproach,asallmathematicsisexplainedintuitivelyandwithconcreteexamples.Itassumesonlyalgebraand‘rusty’calculus.Unlikeothertextbooks,thisbookbeginswiththebasics,includingessentialconceptsofprobabilityandrandomsampling.Thebookgraduallyclimbsallthewaytoadvancedhierarchicalmodelingmethodsforrealisticdata.ThetextprovidescompleteexampleswiththeRprogramminglanguageandBUGSsoftware(bothfreeware),andbeginswithbasicprogrammingexamples,workingupgraduallytocompleteprogramsforcomplexanalysesandpresentationgraphics.Thesetemplatescanbeeasilyadaptedforalargevarietyofstudentsandtheirownresearchneeds.ThetextbookbridgesthestudentsfromtheirundergraduatetrainingintomodernBayesianmethods.Accessible,includingthebasicsofessentialconceptsofprobabilityandrandomsamplingExampleswithRprogramminglanguageandBUGSsoftwareComprehensivecoverageofallscenariosaddressedbynon-bayesiantextbooks-t-tests,analysisofvariance(ANOVA)andcomparisonsinANOVA,multipleregression,andchi-square(contingencytableanalysis).CoverageofexperimentplanningRandBUGScomputerprogrammingcodeonwebsiteExerciseshaveexplicitpurposesandguidelinesforaccomplishment作者从概率统计和编程两方面入手，由浅入深地指点读者如何对实际数据进行贝叶斯分析。
全书分成三部分，第一部分为基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件，第二部分为二元比例推断的基本理论，第三部分为广义线性模型。
内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、以层次模型和MCMC为代表的复杂方法等。
同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况，其中包括：t检验，方差分析（ANOVA）和ANOVA中的多重比较法，多元线性回归，Logistic回归，序列回归和卡方（列联表）分析。
针对不同的学习目标（如R、BUGS等）列出了相应的重点章节；
整理出贝叶斯统计中某些与传统统计学可作类比的内容，方便读者快速学习。
本中提出的方法都是可操作的，并且所有涉及数学理论的地方都已经用实际例子非常直观地进行了解释。
由于并不对读者的统计或

Theattributesineachentitytype(identifyitassingle-valued/multi-valued,derived,simple/composite,etc).Leavetheattributesoutofthediagram.Instead,listeachentityinatextualform,andbeneatheachone,listitsattributes.

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。