第三波网上书店源码技术特点：该系统最大的优点是使用了.NET经典的三层架构。
使用了ADO.NET实现数据库访问；
SiteMapPath、TreeView、Menu实现系统的导航。
模板页对页面的规划，用户自定义控件（自己编写的验证码控件和图片动态变化的控件），验证控件实现页面的验证功能。
使用了FreeTextBox、97控件等第三方控件。
主题皮肤统一网站风格。
功能描述：前台部分：使用了站点地图，显示用户在网站的位置。
首页显示热门图书，推荐图书，以及热销图书的封面展示。
图书列表（根据类别查找图书，也可根据日期、价格对图书进行排序，根据关键字搜索图书），图书详细（列出图书的书名、作者、价格等），购物车（动态对购书信息修改）购物结算，用户中心（显示用户的订单，修改用户个人信息和密码）。
后台部分：用户管理：对用户信息进行增删改查。
图书管理：对图书类别、图书信息进行增删改查。
订单管理：对用户订单进行查看注意事项：开发环境为VisualStudio2008,数据库为SQLServer2008，数据库文件在
使用了ADO.NET实现数据库访问；
SiteMapPath、TreeView、Menu实现系统的导航。
模板页对页面的规划，用户自定义控件（自己编写的验证码控件和图片动态变化的控件），验证控件实现页面的验证功能。
使用了FreeTextBox、97控件等第三方控件。
主题皮肤统一网站风格。
功能描述：前台部分：使用了站点地图，显示用户在网站的位置。
首页显示热门图书，推荐图书，以及热销图书的封面展示。
图书列表（根据类别查找图书，也可根据日期、价格对图书进行排序，根据关键字搜索图书），图书详细（列出图书的书名、作者、价格等），购物车（动态对购书信息修改）购物结算，用户中心（显示用户的订单，修改用户个人信息和密码）。
后台部分：用户管理：对用户信息进行增删改查。
图书管理：对图书类别、图书信息进行增删改查。
订单管理：对用户订单进行查看注意事项：开发环境为VisualStudio2008,数据库为SQLServer2008，数据库文件在
2023/2/14 14:07:11
17.82MB
1
vim25.jar------是vSphere官方Jar包vijava5.5.jar-------是知名第三方jar包，没有更新的了，作者似乎专注于商业版vijavaNG去了。
dom4j-1.6.1.jar--------必须品，今朝最新版。
dom4j-1.6.1.jar--------必须品，今朝最新版。
2023/2/13 22:07:05
4.93MB
1
Angular极品教程environments中存放全局变量1.自定义组件3.自定义服务4.双向数据绑定5.#Ref的用法6.星ngIf指令2.给H5标签指定id的写法是直接#id7.ngForm表单：FormModule1.管道2.ng指令2.ng2中使用动画CSS3.钩子函数1.第三方CSS样式库mdl1.basehref2.路由4.模仿ajax（不用后台，前端写json模仿数据）1.自定义模块2.路由守卫1.生产环境（线上环境）2.你没有后端程序员，你就可以安装http-server(静态webHttpModule模块已经被淘汰
2023/2/13 22:48:20
1.59MB
1
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。
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。
2023/2/8 18:37:14
3.39MB
1
新买的PC主板大多包含Intel219-v芯片的网口，在安装某些服务器操作系统，例如WindowsServer2016的时候，由于Intel不提供相关的驱动，设备安装比较麻烦，通过某些第三方工具强行安装驱动是一种选择，修改主板GPE也是一种方案，不过都不方便，现在提供一个简单的方案，可以在几秒钟完成这个操作
2023/2/7 13:14:35
707KB
1
最新最全(20180903)RobertA.Day的【科技论文写作与揭晓】的书籍，包含中英文版本，可以结合起来阅读。
内容包含如下（高清pdf，带目录标签，原始无第三方笔记）：HowtoWriteandPublishaScientificPaper(8th2016)RobertA.day科技论文写作与揭晓教程(6th2006)RobertA.day
内容包含如下（高清pdf，带目录标签，原始无第三方笔记）：HowtoWriteandPublishaScientificPaper(8th2016)RobertA.day科技论文写作与揭晓教程(6th2006)RobertA.day
2023/2/6 6:56:16
63.6MB
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第1章概述 31.1SOC与SOPC技术简介 31.1.1SOC单片系统 31.1.2SOPC及其技术 31.2嵌入式系统简介 31.2.1嵌入式系统的概念与组成 31.2.2嵌入式系统的特点与应用 31.2.3嵌入式系统的发展趋势 3第2章FPGA设计基础 42.1QuartusII综述 42.1.1软件特点 42.1.2用户界面 42.2QuartusII设计流程 72.3流水灯的FPGA设计 82.4使用嵌入式逻辑分析仪进行实时测试 162.5FPGA内部存储器设计 202.6嵌入式锁相环altPLL宏功能模块调用 24第3章优化设置与时序分析 273.1Setting设置 273.2时序设置与分析 273.3分析结果查看 27第4章第三方EDA工具 284.1概述 284.2仿真工具ModelSim的使用 284.3ModelSim和QuartusⅡ联合使用 40第5章基于FPGA的DSP开发技术 415.1Matlab/DSPbuilder及其设计流程 415.2DSPBuilder的安装与注册 425.3基于MATLAB/Simulink模块的FIR滤波器设计与仿真 425.3基于IP核的FIR滤波器设计与仿真 54第6章SOPC设计基础 586.1NiosII处理器结构 586.2Avalon总线规范 696.3NiosII硬件开发 1056.4NiosII软件开发 1236.5HAL系统库 142第7章NiosII外设及其编程 1437.1PIO 1447.2UART 1497.3定时器 1557.4片内存储器 1597.5SDRAM控制器 1597.6Flash 1637.7DMA控制器 1637.8SPI 1687.9简单NIOSII系统建立 173第8章NiosII深入设计 1748.1定制NiosII用户指令 1748.2自定义Avalon从组件 1838.3NiosII多处理器系统 1838.4中缀处理 183
2023/1/25 0:07:13
4.62MB
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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。
2024-04-09 15:03
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