MySQL装置包8.0.22版

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数据管理的现状3数据管理的概述41.1数据管理概念41.2数据管理目标4数据管理体系5数据管理核心领域51.3数据模型61.4数据生命周期61.5数据标准81.6主数据91.7数据质量101.8数据服务121.9数据安全122.数据管理保障机制132.1制度章程132.1.1规章制度132.1.2管控办法132.1.3考核机制132.2数据管理组织152.2.1组织架构152.2.2组织层次162.2.3组织职责172.3流程管理192.4IT技术应用192.4.1支撑平台192.4.2技术规范22附件A数据管理规范23附件B数据质量评估办法38附件C数据质量管理流程42

实验一汇编语言源程序的实现1实验二循环分支程序设计4实验三存储器读写7实验四8255A并行口实验（一）10实验五8255A并行口实验(二)12实验六8259单级中缀控制器实验16实验七A/D转换实验22实验八D/A转换实验（一）26实验九定时器/计数器28实验十简单I/O口扩展实验30实验十一步进电机控制31实验十二继电器控制40

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《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功能第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

第一章Caché基本概念1第二章初尝Caché面向对象开发22第三章CachéObjectScript语言及其语法86第四章以Caché开发应用程序160第五章以Java开发Caché应用程序177第六章以Delphi开发Caché应用程序219第七章以CSP开发Web应用程序307第八章平行数据迁移和CachéSQL392附录：CachéObjectScript参考材料431

第一章Caché基本概念1第二章初尝Caché面向对象开发22第三章CachéObjectScript语言及其语法86第四章以Caché开发应用程序160第五章以Java开发Caché应用程序177第六章以Delphi开发Caché应用程序219第七章以CSP开发Web应用程序307第八章平行数据迁移和CachéSQL392附录：CachéObjectScript参考材料431

1．2/5，5/8，8/11（）A.6/5B.11/14C.6/7D.13/152.11,22,44,88,()A.128B.156C.166D.1763.40,3,35,6,30,9,(),12,20,()A.15,225B.18,25C.25,15D.25,184.1.1,2.2,4.3,7.4,11.5,()A.16.6B.

01_Dubbo产生的背景及系统进化理论02_集群与分布式03_分布式架构04_认识dubbo05_认识PRC06_dubbo的全体架构07_第一个dubbo程序服务提供者08_第一个dubbo程序服务消费者09_mutilcast注册中心10_zookeeper注册中心11_dubbo使用zookeeper注册中心12_redis注册中心13_dubbo分布式开发模式14_dubbo的常用协议15_dubbo常用协议的配置16_dubbo启动时检查17_dubbo负载均衡策略18_dubbo多协议与多版本19_dubbo服务分组20_dubbo的token验证21_dubbo的配置覆盖策略22_dubbo的常用标签23_dubbo管理控制的部署与使用24_zookeeper集群部署25_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例26_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0127_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0228_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0329_dubbo服务化的建议

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。