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一个C++写的用户权限管理模块，可以实现用户权限的定制，权限监测、用户的增删改查，不使用数据库，一切信息都是用DES加密写入用户信息文件中。
防信息篡改

SevenZipSharp加密紧缩/解压示范性Demo，可满足定制开发的需求，支持回调紧缩/解压实时进度信息等。
内部包含SevenZipSharp.dll、7z.dll、7z64.dll等。

动中成像模式可实现卫星在大角度快速机动过程中成像,满足遥感观测多样化、定制化、精细化需求。
分析了动中成像地面实验系统的基本原理,并在实验室搭建了一套面向动中成像模式的地面实验验证系统。
该系统采用高精度、高稳定的动态气浮靶标和基于外触发信号的相机积分时间调整方法。
研究了成像质量和光强的关系以及成像质量和相机探测器积分级数、卫星机动角速度的关系,开展了自定义运动曲线的动中成像实验。
结果表明,在相机探测器线性区内,不同机动角速度与探测器积分级数获取的图像动态调制传递函数(MTF)值的范围为0.0918~0.1054,满足工程应用(0.1附近)的要求,且MTF值与机动角速度、探测器级数无关。
动中成像实验中系统运转稳定,动态MTF值在0.1015±0.0098之间。

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unity地形编辑工具，适用于2017所有版本，本人亲身修改代码，亲测2017.3.1可用，如2017不可用，请在下方评论并联系本人，本人将再次进行修改。

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Android开发/测试人员不可替代的强大工具，，也是Android设备玩家的好玩具。
注：有部分命令的支持情况可能与Android零碎版本及定制ROM的实现有关。

SocketTool调试软件是一款网络TCP/UDP通信调试工具,本工具集功能强大与简单易用为一体。
延续经典，SocketToolV4.0在以往的版本上，开创性增加了JavaScript脚本编程功能，使得使用者可以快速简单的定制本人的网络调试工具。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。