ipfs-perfs一个用于观察和挑战IPFS网络性能的Web应用程序先决条件NodeJS＞12安装$gitclonegit@github.com:sebastiendan/ipfs-perfs.git$cdipfs-perfs$npminstall$npmrunbuild&&npmrunstart:prod用法在浏览器中打开选择缓冲区大小点击Start按钮何これ？ipfs-perfs利用JavascriptIPFS客户端（）测试IPFS网络上I/O操作的性能。
启动应用程序（请参阅），在您的计算机上产生两个并发的IPFS本地守护程序（节点）。
通过UI启动测试（请参见）将运行以下同步序列（它将无限迭代）：生成所需大小的唯一缓冲区使第一个IPFS节点将缓冲区添加到网络使第二个IPFS节点从网络获取缓冲区捕获两个操作的执行时间并绘制它们

简易电子琴的设计（1）利用计算机的扬声器发音来实现；
（2）定义14个键，对应低音区和中音的1—7，能随意演奏乐曲；
（3）能选择多首乐曲中的一首演奏，乐曲自选；
（4）良好的交互界面用于乐曲的选择和音符的演奏；
（5）按ESC键退出。
主界面：选择1，从键盘键入(1--7)来演奏音乐，以ESC结束选择2，从键盘键入(QWERTYU)来演奏音乐，以ESC结束选择3，演奏歌曲《祝你生日快乐》选择4，演奏歌曲《两只老虎》选择5，演奏歌曲《上学歌》选择6，演奏歌曲《世上只有妈妈好》

arcgisapiforjs缓冲区分析。
可以直接运行，可以实现，初学者可以下载看看

绿色IT技术在线教育响应式HTML模板基于Bootstrap3.3.7制作，自适应分辨率，兼容PC端和移动端，全套模板，包括首页、课程、路径、讨论区、训练营、会员、注册、登录等网站模板页面。
实验楼模板

电子时钟设计——调用系统时间，并将调用的用二进制表示的时间数转换成ASCII码，并将时间数存入内存区，用显示字符串的形式显示出来。
其间可以获取键盘的按键值,以ESC键退出系统返回DOS。
添加功能有按下Ctrl键之后返回菜单，菜单有查看系统日期，查看系统时间，以及设置系统时间的功能。
（内含实验报告以及代码）

2.2.0TLS-[改进]BouncyCastle优化：根据协商的密码，下载速度可能会提高，并且内存不足的部分也会被重写，以使用插件的BufferPool减少GC使用率。
作为优化的一部分，该插件现在需要设置“允许'不安全'的代码”-[改进]添加了对Encrypt-then-MAC（RFC7366）扩展的使用-[改进]添加了ChaCha20-Poly1305（RFC7905密码）客户端提供的密码套件以与服务器协商-[改进]将读取缓冲区移至最低级别，以减少使用TLS时的上下文切换，将每个TLS消息的读取减半--[改进]删除了引发浏览器行为的可选错误抛出-常规-[新功能]新的计时API

需要加密狗打开操作界面，设置校正1:1比例图形：1、载入拍好的1:1校正图形2、左键点击操作区域——移动鼠标框选出校正点的有效区——再点击左键，设置行数、列数——点击确定3、选中区域校正点变成绿色点之后，左键点击绿色点区域——移动鼠标框选出校正点的有效区，绿色点变成红点。
行数、列数分别数够我们设置的数据，例如：13行、13列，如红色点行数、列数与我们所设置的参数不符，按住Ctrl键+左键框住红色点变成绿色点，按住Shift键+左键框选绿色点可变成红色点，知道所有的红色点行数、列数都为1

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

此系统是基于UML面向对象的设计，有三部分：系统分析、系统UML设计、系统详细设计，其中第二部分包括系统用例图、系统活动图、系统时序图、系统类图。

中国自然保护区数据

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。