Dubbo缺省会在启动时检查依赖的服务能否可用，不可用时会抛出异常，阻止Spring初始化完成，以便上线时，能及早发现问题，默认check=true。
如果你的Spring容器是懒加载的，或者通过API编程延迟引用服务，请关闭check，否则服务临时不可用时，会抛出异常，拿到null引用，如果check=false，总是会返回引用，当服务恢复时，能自动连上。
可以通过check="false"关闭检查，比如，测试时，有些服务不关心，或者出现了循环依赖，必须有一方先启动。
关闭某个服务的启动时检查：(没有提供者时报错)关闭所有服务的启动时检查：(没有提供者时报错)关闭注册中心启动时检查：(注册订阅失败

引言1.1编写目的说明编写这份详细设计说明书的目的，指出预期的读者。
1.2背景说明：a． 待开发软件系统的名称；
b． 本项目的任务提出者、开发者、用户和运行该程序系统的计算中心。
1.3定义列出本文件中用到专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。
1.4参考资料列出有关的参考资料，如：a． 本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关的批文；
b． 属于本项目的其他已发表的文件；
c． 本文件中各处引用到的文件资料，包括所要用到的软件开发标准。
列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。
2程序系统的结构用一系列图表列出本程序系统内的每个程序（包括每个模块和子程序）的名称、标识符和它们之间的层次结构关系。
3程序1（标识符）设计说明从本章开始，逐个地给出各个层次中的每个程序的设计考虑。
以下给出的提纲是针对一般情况的。
对于一个具体的模块，尤其是层次比较低的模块或子程序，其很多条目的内容往往与它所隶属的上一层模块的对应条目的内容相同，在这种情况下，只要简单地说明这一点即可。
3.1程序描述给出对该程序的简要描述，主要说明安排设计本程序的目的意义，并且，还要说明本程序的特点（如是常驻内存还是非常驻？是否子程序？是可重人的还是不可重人的？有无覆盖要求？是顺序处理还是并发处理等）。
3.2功能说明该程序应具有的功能，可采用IPO图（即输入一处理一输出图）的形式。
3.3功能说明对该程序的全部功能要求，包括对精度、灵活性和时间特性的要求。
3.4输人项给出对每一个输入项的特性，包括名称、标识、数据的类型和格式、数据值的有效范围、输入的方式。
数量和频度、输入媒体、输入数据的来源和安全保密条件等等。
3.5输出项给出对每一个输出项的特性，包括名称、标识、数据的类型和格式，数据值的有效范围，输出的形式、数量和频度，输出媒体、对输出图形及符号的说明、安全保密条件等等。
3.6算法详细说明本程序所选用的算法，具体的计算公式和计算步骤。
3.7流程逻辑用图表（例如流程图、判定表等）辅以必要的说明来表示本程序的逻辑流程。
3.8接口用图的形式说明本程序所隶属的上一层模块及隶属于本程序的下一层模块、子程序，说明参数赋值和调用方式，说明与本程序相直接关联的数据结构（数据库、数据文卷）。
3.9存储分配根据需要，说明本程序的存储分配。
3.10注释设计说明准备在本程序中安排的注释，如：a． 加在模块首部的注释；
b． 加在各分枝点处的注释；
c． 对各变量的功能、范围、缺省条件等所加的注释；
d． 对使用的逻辑所加的注释等等。
3.11限制条件说明本程序运行中所受到的限制条件。
3.12测试计划说明对本程序进行单体测试的计划，包括对测试的技术要求、输入数据、预期结果、进度安排、人员职责、设备条件驱动程序及桩模块等的规定。
3.13尚未解决的问题说明在本程序的设计中尚未解决而设计者认为在软件完成之前应解决的问题。
4程序2（标识符）设计说明用类似F．3的方式，说明第2个程序乃至第N个程序的设计考虑。

ava8新增了非常多的特性，我们主要讨论以下几个：Lambda表达式−Lambda允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递进方法中。
方法引用−方法引用提供了非常有用的语法，可以直接引用已有Java类或对象（实例）的方法或构造器。
与lambda联合使用，方法引用可以使语言的构造更紧凑简约，减少冗余代码。
默认方法−默认方法就是一个在接口里面有了一个实现的方法。
新工具−新的编译工具，如：Nashorn引擎jjs、类依赖分析器jdeps。
StreamAPI−新添加的StreamAPI（java.util.stream）把真正的函数式编程风格引入到Java中。
DateTimeAPI−加强对日期与时间的处理。
Optional类−Optional类已经成为Java8类库的一部分，用来解决空指针异常。

Java8简明教程Java8Tutorial中文版“Java并没有没落，人们很快就会发现这一点”欢迎阅读我编写的Java8引见。
本教程将带领你一步一步地认识这门语言的新特性。
通过简单明了的代码示例，你将会学习到如何使用默认接口方法，Lambda表达式，方法引用和重复注解。
看完这篇教程后，你还将对最新推出的API有一定的了解，例如：流控制，函数式接口，map扩展和新的时间日期API等等。

标题s被子植物重复基因进化的DNA甲基化特征SunilKumarKenchanmenRaju（第一作者），S。
MarshallLedford，ChadE.Niederhuth（通讯作者）该存储库用于文件的脚本和已处理数据：如果您在此处使用任何资源，请引用本文。
所有分析均在密歇根州立大学高功能计算集群（HPCC）上执行要重现分析，请按照下列步骤操作：注意1：此分析假设您将使用Anaconda，并且我已提供yml文件来轻松创建重复分析的环境。
1）克隆这个git仓库gitclonehttps://github.com/niederhuth/DNA-methylation-signatures-of-duplicate-gene-evolution-in-angiospermscdDNA-methylation-signatures-of-dup

python3.7下Django2.2引用ztree插件从mysql数据库导入数据表来实现树形状目录。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

本书引见了应用COMSOLMultiphysies有限元软件建立MEMS模型的基本方法和过程，并辅以典型MEMS建模实例，图文并茂。
全书共分5章，第1章概述了MEMS基本概念和有关COMSOLMultiphysies软件中MEMS建立模型的基本过程；
第2章以6个典型模型为蓝本，详细引见了MEMS建模的一般方法；
第3、4、5章分别引见了微传感器、微通道、微压电装置的MEMS建模方法和过程。
书中引用的模型实例均为有关领域专家、学者开发，具有高度的可靠性。
本书可供MEMS研究人员和爱好者，以及高等院校相关专业师生阅读、参考。

解压后运转demo即可获取固定编码的股票日线数据，其中引用的函数ma、kdj、macd、rsi等计算代码位于indexes文件夹。
demosession1只是添加了for循环用于获取所有沪深数据，获取数据值为前复权数据，和常规股票软件显示结果一致。

未能加载文件或程序集“log4net,Version=1.2.10.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=1b44e1d426115821”或它的某一个依赖项。
找到的程序集清单定义与程序集引用不婚配

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。