SecureCRT8.7.3Build2279(X64)官方最新原版搬运scrt-x64.8.7.3.2279.exe(md5:740eb0fffa8a6c153071e7544cb44a9e)SecureCRT是VanDyke公司一款支持SSH1、SSH2、Telnet、Telnet/TLS、RLogin、Serial、TAPI和Raw协议的终端仿真程序，是Windows下经典的登录UNIX或Linux服务器的神器工具。
从毕业第一份工作开始，单位老师傅就介绍这款软件给我，目前我已工作十余年，其间也使用过Putty、XShell、SSHSecureShellSl

苹果CMS10.0大橙子模板去掉了广告去了授权版本的自己体验无问题，注意看里面的教程！！从第一个开始按着步骤来

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

ssm框架的完美整合，结合mysql数据库和restful风格的增删改查，其中restful是什么自行百度，这是我解决了许多问题，自行创建的第一个工程，其中的艰辛不足为外人道也。

[原创]根据C.Gosselin的论文编写的6-SPS并联机器人可达工作空间绘制程序，思路、算法与数据均来自论文"DeterminationoftheWorkspaceof6-DOFParallelManipulators"，算法的实现（如圆弧求交离散，可达工作空间边界判定等）由本人自己编写，最后绘制的图形不仅包括z向横截面的工作空间轮廓图，还包括过z轴平面与工作空间的交线，以通过线框图更好的反映工作空间外形。
文件中还包括了论文中提到的计算z向截面面积的函数，执行主程序workspace_main.m后输出的AREA第一列为截面面积，第二列为截面的z向位置。

packagexmllab;importjava.io.File;importjava.io.FileWriter;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importorg.dom4j.Attribute;importorg.dom4j.Document;importorg.dom4j.DocumentHelper;importorg.dom4j.Element;importorg.dom4j.io.OutputFormat;importorg.dom4j.io.SAXReader;importorg.dom4j.io.XMLWriter;/***@authorHolenChen*/publicclassDom4jDemo{publicDom4jDemo(){}/***建立一个XML文档,文档名由输入属性决定*@paramfilename需建立的文件名*@return返回操作结果,0表失败,1表成功*/publicintcreateXMLFile(Stringfilename){/**返回操作结果,0表失败,1表成功*/intreturnValue=0;/**建立document对象*/Documentdocument=DocumentHelper.createDocument();///**建立XML文档的根books*/ElementbooksElement=document.addElement("books");///**加入一行注释*/booksElement.addComment("Thisisatestfordom4j,holen,2004.9.11");///**加入第一个book节点*/ElementbookElement=booksElement.addElement("book");///**加入show属性内容*/bookElement.addAttribute("show","yes");///**加入title节点*/ElementtitleElement=bookElement.addElement("title");///**为title设置内容*/titleElement.setText("Dom4jTutorials");//Dom4jTutorials/**类似的完成后两个book*/bookElement=booksElement.addElement("

这是一篇来自土耳其中东技术大学的2010年的硕士论文，主要讲述了在推荐系统中应用SVD方法。
该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；
另一个是向二维矩阵中引入Tags，使其成为三维矩阵，再通过矩阵分解成、、子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。

人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

quartusii13.0软件及devices下载地址第一个地址是主安装程序2.99GB，第二个地址是器件库4.31GB内附使用方法下载即可仅作学习交流使用如有问题请私信联系

梅耶尔（MarissaMayer）执掌Yahoo!三个月，第一次出手就用上亿（数据源自TechCrunch）美元收购了一家小公司——Stamped。
之后，Stamped宣布与年底结束其原先服务——敢情Yahoo!花了上亿，只是为了得到一个9人的移动团队？！从成立到转型到被收购，Stamped仅仅用了一年。
与其把原因归结为联合创始人RobbyStein在Google时与梅姐有过共事关系，我更愿意相信是他用产品清楚地告诉了梅姐，这是一个最优秀的团队。
确实，虽然目前iOS平台上的应用数已经达到了百万量级，层出不穷的优秀应用每天都在诞生。
无论是视觉还是UI，或是新奇的想法，Stamped都称不上完美，

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。