H+是一个完全响应式，基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题，她采用了主流的左右两栏式布局，使用了Html5+CSS3等现代技术，她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件，并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4)，当然，也集成了很多功能强大，用途广泛的jQuery插件，她可以用于所有的Web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，CMS，CRM，OA等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。
当前版本：v4.1.0H+具有以下特点：完全响应式布局（支持电脑、平板、手机等所有主流设备）基于最新版本的Bootstrap3.3.6提供3套不同风格的皮肤支持多种布局方式使用最流行的的扁平化设计提供了诸多的UI组件集成多款国内优秀插件，诚意奉献提供盒型、全宽、响应式视图模式采用HTML5&CSS3拥有良好的代码结构

课程大纲每节课资料提前5天发放第1章本节大纲”破解“算法面试"Hack"theAlgorithmInterview算法面试究竟考什么史上最全的算法面试考点大全2013-2018面试难度变化如何在最有效率的准备算法面试如何在不押题的情况下更有信息的去面试2018/6/24上午9:30:00第2章本节大纲二分与LogN算法BinarySearch&LogNAlgorithm二分法三重境界二分位置之满足条件的第一次-BinarySearchonIndex-OOXX二分位置之保留一半-BinarSearchonIndex-Halfhalf二分答案-BinarySearchonResult学习BinarySearch的通用模板，不再死循环讲解SearchinRotatedSortedArray等10道高频二分搜索题2018/7/1上午9:30:00第3章本节大纲为面试而生的双指针算法TwoPointersAlgorithmTwoSum问题及他的各种扩展TwoSum&Follow-ups其他高频的双指针问题2018/7/2上午9:30:00第4章本节大纲宽度优先搜索和拓扑排序BFS&TopologicalSorting二叉树上的宽搜BFSinBinaryTree二叉树的序列化问题BinaryTreeSerialization图上的宽搜BFSinGraph拓扑排序TopologicalSorting棋盘上的宽搜BFSinChessboard2018/7/15上午9:30:00第5章本节大纲基于树的深度优先搜索Tree-basedDFS二叉树的深度优先遍历BinaryTreeDFSTraversal先序/中序/后序Preorder/inorder/postorder二叉树中的分治算法Divide&ConquerDFS模板IntroduceDFSTemplate二叉树高频面试问题递归三要素遍历算法与分治算法对比TraversevsDivideConquer2018/7/16上午9:30:00第6章本节大纲基于组合的深度优先搜索Combination-basedDFS组合类深搜CombinationDFS排列类深搜PermutationDFS图上的深搜GraphDFS非递归的深搜实现方法Non-Recursion2018/7/22上午9:30:00第7章本节大纲基于排列、图的深度优先搜索Permutation/GraphbasedDFSTBD2018/7/23上午9:30:00第8章本节大纲数据结构-栈，队列，哈希表与堆Stack,Queue,Hash&Heap哈希表Hash常用的哈希库的区别HashSetvsHashMapvsHashTable哈希表的实现原理BasicHashKnowledge哈希函数HashFunction冲突的解决方法Collision开散列OpenHashing闭散列ClosedHashing哈希扩容Rehashing哈希表高频面试题HighFrequentlyAskedHashQuestions堆堆的基本原理BasicHeapKnowledge优先队列与堆的联系和区别PriorityQueuevsHeap堆的高频面试题HighFrequentlyAskedHeapQuestions堆的代替品：TreeMap2018/7/29上午9:30:00第9章本节大纲数据结构-区间、数组、矩阵与树状数组Interval,Array,Matrix&BinaryIndexedTree数组Array子数组及相关面试题Subarray&RelatedQuestions其他高频数组问题HighFrequentAskedArrayQuestionsTBD2018/7/30上午9:30:00课程更新日志

XBRL相比Excel、PDF、网页等财务信息格式有众多优势，原因就在于它将业务报告整体拆分为一个个元素而存在，使报告由静态变为动态，让计算机可以对报告内容进行抽取和组合。
例如，对于Word格式财务报告，尽管人们可以手工抽取不同文件中的元素（例如净资产数据）进行比较分析，但计算机不能自动完成这一任务。
从计算机软件角度来讲，无法读懂Word文件并进行有意义的拆分。
而在XBRL技术下，每一个元素都有其特定的识别标记，从而使报告可拆分。

本文来自于博客园，本文主要使用机器学习算法来将个体机器学习器的结果结合在一起，这个方法就是Stacking，希望对您的学习有所帮助。
Ensemblelearning中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的机器学习算法，而是将很多的机器学习算法结合在一起，我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。
在集成学习器当中，个体学习器都相同，那么这些个体学习器可以叫做“基学习器”。
个体学习器组合在一起形成的集成学习，常常能够使得泛化性能提高，这对于“弱学习器”的提高尤为明显。
弱学习器指的是比随机猜想要好一些的学习器。
在进行集成学习的时候，我们希望我们的基学习器应该是好而不同，这个思想在后面经常体现。
“好”

本书侧重于函数的实战应用，共分12章，前10章分别介绍了数学函数、统计函数、日期和时间函数、文本函数、逻辑函数、查找和引用函数、财务函数、信息函数以及数据库和三角函数在实战中的应用；
第11章介绍了函数与Excel其他功能的结合使用，另外第12章单独介绍了Excel2013的特有函数。
读者可以在本书中查询相关案例，从而在工作中得到解决问题的方法；
也可以将本书作为学习Excel函数的参考书或习题集，以通过对本书中案例的演练来掌握常用的函数。
本书主要适用于希望快速掌握Excel函数相关知识，并使用公式和函数解决办公中实际问题的用户，适用于不同年龄段的办公人员、文秘、财务人员、公务员，尤其对刚进入职场的工作人员，在解决实际问题上有很大的指导作用。
Chapter01　公式与函数必会知识和操作1◎认识公式、函数及运算符2001　认识公式与函数的作用与联系2002　运算符的类型及其用途2003　计算中的运算顺序4◎灵活处理数据计算中的各种引用5004　利用快捷键调整单元格的引用方式5005　处理跨表引用6006　处理跨工作簿引用8◎数据计算中的互换准则与数据区分9007　用数值指代逻辑值的规则9008　用数学运算替代逻辑函数11009　区分空单元格与空文本13010　让空白单元格不显示为013◎函数屏幕提示的妙用15011　提示函数的语法结构15012　查看函数参数的意义17013　快速选定指定参数17014　快速获取函数的帮助信息19◎处理数据计算的方法20015　计算公式结果的几种方法20016　使用【F9】键查看公式结果21017　批量复制公式——按【Ctrl+Enter】组合键21018　批量复制公式——按【Ctrl+D】组合键23019　批量复制公式——拖动控制柄24020　批量复制公式——双击控制柄25021　批量复制公式——使用粘贴选项功能26Chapter02　数学函数应用实例29◎求和函数30001　计算所有生产线的总产量30002　计算签单总额在300000元以上的总金额32003　计算销售部当月的实发工资总和34004　计算销售量排前三的商品总销量36005　高斯求和38006　汇总女装订单表中已收到的定金总额39007　汇总跳远成绩在1.9米以上的学生人数41008　计算工资在8000元以上的员工工资总和44009　计算提成在1500～2000元的员工工资总和45010　统计会员在项链上的总消费48011　统计会员在项链和手镯上的总消费49012　汇总选中单元格所在行100元以上补贴总额51013　计算前三名和后三名的数据之和53014　汇总鼠标所在列中大于7500的生产量54015　计算售价10元以下、销量200以上的商品总利润56016　统计销量300以上的竹盐系列产品总利润57017　计算满足一定条件的一、二级教师工作量之差58018　汇总销售部和市场部迟到的人数60019　计算低值易耗品采购总金额61020　计算男性员工人数63021　统计购买铂金戒指的男性会员人数64022　汇总男性会员在首饰上的总消费66023　汇总教学能力85分以上的一级教师总工作量67024　汇总所有车间员工的实际开支费用69◎随机数函数70025　随机生成抽检产品的序号70026　制作随机顺序的面试次序表73027　将三个部门的员工随机分组77028　随机抽取5名员工的编号81029　随机抽取一名员工工资数据84◎取舍函数87030　将跳远平均成绩保留两位小数87031　以“万元”为单位计算当月的产品销售总利润89032　汇总数量计量单位不同的金额90033　将员工实发工资保留“角”，忽略“分”91034　计算顺利完成业务需要的人数93035　计算发放工资所需各种面额钞票的数量94036　给通讯录中的数据编号96037　计算员工年限工资98038　计算可以组建的业务小组的个数101039　计算员工的提成工资103040　制作商品简易标签104◎求积函数106041　计算车间每小时生产产值106042　跨表计算总产值108043　根据三边求普通三角形的面积

主要是通过R语言，对日期数据进行处理，并补全缺失数据rawdata＜-read.csv("C:/Users/li/Desktop/ss.csv",fill=F)#提取数据ss1,并组合数据-------------------------------ts1＜-rawdata$ts1ts11＜-as.Date(ts1,'%Y/%m/%d')false＜-is.na(ts11)ts21＜-ts11[!false]ss1＜-rawdata$SS1ss1＜-ss1[!false]library(zoo)data1＜-zoo(ss1,ts21)#补全不规则数据(时间的缺失和缺失值)date1＜-zoo(,seq(start(data1),end(data1),'day'))datanew1＜-merge(data1,date1)datanew1[is.na(datanew1)]＜-median(datanew1,na.rm=T)#提取数据ss2

TMC5160寄存器定义的头文件。
结构体定义与位字段定义组合，可以直接使用

加签、验签是用来解决防篡改问题的,将排序后的参数与其对应值，组合成“参数=参数值”的格式，并且把这些参数用&字符连接起来，此时生成的字符串为待摘要字符串。

提出了一种新型非反转归零(RZ)码的可重构全光逻辑门方案。
该方案基于单个半导体光放大器(SOA)和可调谐光带通滤波器(TOBPF)。
利用SOA的四波混频效应和交叉增益调别(XGM)效应，实现了RZ码信号的多种功能逻辑运算。
在不改变实验装置的情况下，通过调节带通滤波器中心波长和信号光功率，可以在不同逻辑功能之间进行切换。
实验实现了10Gb/s全光信号间的“与”,“非”,“或非”,“同或”,“·B”,“A·B”等基本逻辑运算。
与用连续光作为探测光不同的是，本方案采用了时钟信号作为探测光，这样各个逻辑门的输出均为非反转RZ码，有利于不同逻辑门的进一步组合。

1.添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。

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。