matlab实现的文本定位程序，能够检测出图片上的文字区域。

OpenLayers草皮（olturf）是的工具栏。
工具栏提供以下功能：可显示的可自定义命令收集命令输入的表格显示数字输出的弹出窗口在地图上选择输入要素输出要素显示在地图中除了显示所有可用的Turf命令外，还可以选择单个命令或显示预定义组的子集。
以下群体可aggregation，classification，data，grids，interpolation，measurement，misc，joins，transformation。
入门可以通过添加工具栏的依赖项将其添加到OpenLayers映射中<linkhref="https://cdn.rawgit.com/openlayers/openlayers.github.io/master/en/v5.3.0/css/ol.css"rel="stylesheet"type="text/css"/><linkhref="https://unpkg.com/olturf/dist/olturf.min.css"rel="styl

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Forms;usingSystem.Data.SqlClient;namespace图书管理系统{publicpartialclass登录窗口:Form{//publicstaticstringConnectionString="Server=(local);database=图书管理库;uid=sa;pwd=1234";//sqlserver混合模式//publicstaticstringConnectionString="Server=(local);IntegratedSecurity=SSPI;database=图书管理库";//windows模式publicstringstrSQL;publicSqlConnectionmyConnection;publicSqlCommandBuildersqlCmdBld;publicDataSetds=newDataSet();publicSqlDataAdapterda;publicintnum=0;privateDataTablemyTable;privateDataRowmyRow;publicstaticstringstrUser;publicstaticstringstrPassword;//publicstaticstringstrDepartment;publicstaticboollogin_flag=false;public登录窗口(){InitializeComponent();}privatevoidbutton2_Click(objectsender,EventArgse){Close();}privatevoid登录窗口_Load(objectsender,EventArgse){linkdatabaselink=newlinkdatabase();//实例化myConnection=newSqlConnection(link.connectionstring());//实例化连接strSQL="select*from用户表";da=newSqlDataAdapter(strSQL,myConnection);ds.Clear();da.Fill(ds,"用户表");//////动作myTable=ds.Tables["用户表"];for(inti=0;i＜myTable.Rows.Count;i++){comboBox1.Items.Add(myTable.Rows[i]["用户名"].ToString().Trim());}}privatevoidbutton1_Click(objectsender,EventArgse){linkdatabaselink=newlinkdatabase();//实例化myConnection=newSqlConnection(link.connectionstring());//实例化连接strSQL="sele

sublime-text-3-config：SublimeText3用户软件包和配置

.wkpf,.wkpf1{ font-family:"微软雅黑"; font-size:13px; line-height:30px; text-decoration:none; color:#818183;}2138次浏览    评价：好中差      前言上周我与阿里的宇果有一次技术的交流，然后对天猫H5站点做了一些浅层次的分析，后面点时间基本天天都会有联系，中途聊了一些技术细节、聊了双方团队在干什么，最后聊到了前端优化。
因为我本身参与了几次携程H5站点的优化，在这方面有一些心得，但是与宇果交流的过程中发现我们在优化的时候忽略了一些细节。
携程做优化的时候整个重心基本放到了尺寸

c#对并口的读写操作！INPOUT32.DLLusingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Forms;usingSystem.Runtime.InteropServices;namespaceIED_Application{publicpartialclassIED:Form{//intled=0x278;[DllImport("inpout32.dll",EntryPoint="Out32")]publicstaticexternvoidOutput(intadress,intvalue);[DllImport("user32.dll",EntryPoint="MessageBoxA")]publicstaticexternvoidMsgBox(inthWnd,stringmsg,stringcaption,inttype);publicIED(){InitializeComponent();}privatevoidIED_Load(objectsender,EventArgse){}privatevoidoutput_Click(objectsender,EventArgse){MsgBox(0,"这里是用DllImport","tiaozhanbei",0x30);IED.Output(888,253);}}}

privatevoidbutton1_Click(objectsender,System.EventArgse) {//保存为EXCEL文件 if(this.listView1.Items.Count0) { MyRange=MyWorkSheet.get_Range("A2",Missing.Value); object[,]MyData=newObject[this.listView1.Items.Count,3]; foreach(ListViewItemlviinthis.listView1.Items) { MyData[lvi.Index,0]=lvi.Text; MyData[lvi.Index,1]=lvi.SubItems[1].Text; MyData[lvi.Index,2]=lvi.SubItems[2].Text; } MyRange=MyRange.get_Resize(this.listView1.Items.Count,3); MyRange.Value2=MyData; MyRange.EntireColumn.AutoFit(); } MyExcel=null; } catch(ExceptionErr) { MessageBox.Show("调用EXCEL程序时出现错误！"+Err.Message,"信息提示",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Information); } }

ngx-input-searchTL;DR：用于输入搜索输入以改善用户体验（UX）的Angular指令。
通过其唯一的输出，您将能够获得与搜索输入相关的良好实践，如：等到用户停止写以执行所需的操作避免对同一流执行操作修剪条件上的空白当条件的长度大于期望的长度时流<inputtype="text"(ngxInputSearch)="doTheSearch($event)"/>如何使用它dummy.component.ts@Component({selector:'dummy-component',templateUrl:'dummy.component.html',})classDummyComponent{doTheSearch($event:Event){conststringEmitted=($event.targetasHTMLInputElement).value;console.log(stringEmitted);

本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步（具体看代码文件夹中的readme.text），readme.text是代码使用教程，代码有很多注释，可结合我博客中的原理来理解，具体可看博客https://blog.csdn.net/gjh13/article/details/80388532

Thispracticalguideprovidesnearly200self-containedrecipestohelpyousolvemachinelearningchallengesyoumayencounterinyourdailywork.Ifyou’recomfortablewithPythonanditslibraries,includingpandasandscikit-learn,you’llbeabletoaddressspecificproblemssuchasloadingdata,handlingtextornumericaldata,modelselection,anddimensionalityreductionandmanyothertopics.Eachrecipeincludescodethatyoucancopyandpasteintoatoydatasettoensurethatitactuallyworks.Fromthere,youcaninsert,combine,oradaptthecodetohelpconstructyourapplication.Recipesalsoincludeadiscussionthatexplainsthesolutionandprovidesmeaningfulcontext.Thiscookbooktakesyoubeyondtheoryandconceptsbyprovidingthenutsandboltsyouneedtoconstructworkingmachinelearningapplications.You’llfindrecipesfor:Vectors,matrices,andarraysHandlingnumericalandcategoricaldata,text,images,anddatesandtimesDimensionalityreductionusingfeatureextractionorfeatureselectionModelevaluationandselectionLinearandlogicalregression,treesandforests,andk-nearestneighborsSupportvectormachines(SVM),naïveBayes,clustering,andneuralnetworksSavingandloadingtrainedmodels

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。