教育培训学校网站源码（ASP+ACCESS）这里现给大家上几套，一会还有好的，因为确实这段时间事情太多，最近也出了趟远门。
昨天又因为服务器维护没无为大家添加新的程序，这里表示抱歉。
这套源码后台：/admin/index.htm不是login.asp别弄错了用户名和密码都是：admin

双色球算法-昵称-12-1建立文件+读取文件v0.02_20190924_1235.7z算法升级，界面美化版本。
（显示的字体变大愈加容易读取）使用方式：在D盘建立一个文本文件名为：shuangseqiu.txt讲双色球红球的号码以逗号分隔放到里面，比如：（可以放入多注，不要放蓝球）4,12,14,21,27,291,5,16,17,18,242,13,15,17,26,33算法一：双色球杀号码差方法一：利用上期开奖红球号码每两个号码相减的绝对值作为下一期开奖号码杀号的选择。
例如04061期开奖号码13、16、19、20、23、33，每两个号码相减的绝对值为16－13、19－13、20－13等共有15个差值，其中有相同的差值，那么04062期的杀号选择为01、03、04、06、07、10、13、14、17、20，实际杀错了一个红球01。
此方法杀错号码个数一般在0－2个，但也有例外，04059期杀错6个，所以此方法要灵活运用。
算法二：双色球杀号码和算法三：双色球杀号码乘积/商乘除法https://wenku.baidu.com/view/1dfc5612f18583d0496459cb.html?sxts=1565623827084末尾两数相乘(相除):(乘取得数最后一位杀尾,除取三位数最后一位)128期开奖号04152130313333*31=1023129期杀3尾129期杀3132333对33/31=1.06661626对https://wenku.baidu.com/view/ddf6abee856a561252d36fdd.html?sxts=1565623520317双色球红球杀号技巧（实践经验，准确率高达90%）末尾两数相乘(相除):(乘取得数最后一位杀尾,除取三位数最后一位)128期开奖号04152130313333*31=1023129期杀3尾129期杀3132333?对33/31=1.06661626对算法四：双色球选号码乘积/商乘除法所谓计算法是指根据本期开奖号码，通过加减计算预测下期开奖号码的一种较为实用。
直观的选号方法。
具体来说，运用计算法步聚如下：一、将本期开奖的六个红号加起来得到一个总和。
二、让总和减去每一位开奖红号分别得到一个差数。
三、让这个差数除以每一个开奖号码，分别得到一个得数和余数。
四、舍弃余数，只考虑得数，让这个得数作参考，可选择出下期的开奖号码。
例如：“双色球”第60期开奖号码为“02、04、06、17、21、28”6个红号相加总和为78。
计算方法如下：（78-2）÷2=38……0，下期奖号可能出现08、18或28。
（78-4）÷4=18……2，下期奖号可能出现08、18或28。
（78-6）÷6=12……0，下期奖号可能出现02、12、22或32。
（78-17）÷17=3……10，下期奖号可能出现03、13、23或33。
（78-21）÷21=2……15，下期奖号可能出现02、12、22或32。
（78-28）÷28=1……22，下期奖号可能同现01、11、21或31。
其中有两式得数均出现8，必然有8尾数号开出。
以上共选出08、18、28、02、12、22、32、03、13、23、33、01、11、21、31共计15个号。
01、02、03、08、11、12、13、18、21、22、23、28、31、32、33

【为什么学习机器学习算法？】人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。
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要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。
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某18楼的居民楼，每个单元是两梯两户。
电梯有一个默认设置：①在某楼按电梯时，左右两部电梯经过等楼层到达时，默认左边的执行任务。
②若两部电梯到达用户所需层次经过的路程不同，则默认选择路程少的那一部。
现设计一个数学模型完成如下任务：（1）这个居民楼的一个单元的两部电梯，在一年内的工作量能否有明显差异：（2）如果想两部电梯在一段时间内的工作量有显著差异，采取什么措施平衡差异，并分析结论主要通过蒙特卡洛算法的思想对问题进行解决

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

第十八讲IPTV直播业务虚现原理本讲目录IPTV直播原理IPTV直播业务流程IPTV直播业务原理IPTV直播业务流程

MPEG4PART10（H.264）带宽小，1.5M左右即可以达到近似DVD效果；
相同带宽下图像质量最好，但处理器资源要求最高（2－3倍于MPEG4）；
产业链趋于成熟，STB成本逐步降低。
WMV9微软的技术支持能力强，但开放性差，必须采用MSWidows系统；
大量网上内容；
高编码效率，1M左右的带宽可提供DVD视频质量；
私有标准，正申请成为国际公开标准VC1、VC9（芯片商对VC1/VC9的态度目前不明朗）。
IPTV原理H.264和MPEG4Part2的比较MPEG4（Part2）H.264（MPEG4Part10）画面质量画面质量可达到接近DVD画面效果画面质量可达到接近DVD效果，相同带宽下画面质量更好编码速率标清3Mbps标清1.5Mbps承载带宽4.2Mbps2Mbps标准/互连互通性差好使用范围中国和东南亚某些地区使用在世界上广泛使用现存问题标准中存在多个分支，需要考虑相互兼容性问题现处标准产业化初期，芯片、设备等价格还处于较高水平线IPTV原理STB+TVSTB+TVPC用户集团引入节目源/CP提

LeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdf目录3.4Addbinary615.1.5BinaryTreeLevelOr-3.5LongestPalindromicSubstring.62dertraversalil3.6RegularExpressionMatching665.1.6BinaryTreeZigzag3.7WildcardMatching67LevelOrdertraversal.963.8LongestCommonPrefix5.1.7RecoverBinarySearch3.9ValidNumber70Tree983.10Integertoroman725.1.8SameTree3.11RomantoInteger735.1.9SymmetricTree1003.12CountandSay745.1.10BalancedBinaryTree..1023.13Anagrams755.1.11FlattenBinaryTreeto3.14SimplifyPath76LinkedList1033.15LengthofLastWord775.1.12PopulatingNextRightPointersineachnodeii105第4章栈和队列7952二叉树的构建10641栈795.2.1ConstructBinaryTree4ValidParentheses79fromPreorderandIn4.1.2LongestvalidParenorderTraversa106theses805.2.2ConstructBinaryTree4.1.3LargestRectangleinfromInorderandposHistogram82torderTraversal1074.1.4Evaluatereversepol-53二叉查找树108ishnotation845.3.1UniqueBinarySearch4.2队列85Trees.1085.3.2UniqueBinarySearch第5章树86Treesli.1105.1二叉树的遍历865.3.3ValidateBinarySearch5.1.1BinaryTreePreorderTreeTraversal865.3.4ConvertSortedarrayto5.1.2BinaryTreeInorderBinarySearchTree...112Traversal885.3.5ConvertSortedListto5.1.3BinaryTreePostorderBinarySearchTree113Traversal9054二叉树的递归.1145.1.4BinaryTreeLevelOr5.4.1MinimumDepthofBidertraversal)2narylree115目录5.4.2MaximumDepthofBi8.3.,2重新实现nextpermunaryTree116tation1425.4.3PathSum11783.3递归.1435.44PathSumil1188.4PermutationsII1445.4.5BinaryTreeMaximum8.4.1nextpermutation...144PathSuum11984.2重新实现nextpermu5.4.6PopulatingNextRighttation144Pointersineachnode120843递归1445.4.7SumRoottoLeafnum8.5Combinations146bers2185.1递归1468.5.2迭代147第6章排序1238.6LetterCombinationsofaphone6.1MergeSortedArray123umber1476.2MergeTwoSortedLists12486.1递归1486.3MergekSortedLists124862迭代96.4InsertionSortList125第9章广度优先搜索1506.5Sortlist1269.1WordLadder1506.6FirstMissingPositive1279.2WordLadderil1546.7SortColors1289.3Surroundedregions162第7章查找94小结16413194.l适用场景1647.1Searchforarange131942思考的步骤7.2SearchInsertPosition.13294.3代码模板1657.3Searcha2DMatrix133第10章深度优先搜索173第8章暴力枚举法13510.1PalindromePartitioning1738.1Subsets13510.2UniquePaths1768.1.1递归1350.2.1深搜1768.1.2迭代.1371022备忘录法.1768.2Subsetsil13810.23动规177821递归13810.24数学公式1788.2.2迭代.14110.3UniquePathsIl1798.3Permutations14210.3.1备忘录法1798.3.1nextpermutation14210.3.2动规.180目录10.4N-Queens1813.4Maximalrectangle21310.5N-QueensII18413.5BestTimetoBuyandSellStock10.6Restoreipaddresses186.21410.7CombinationSum18813.6InterleavingString21510.8CombinationSumIl18913.7ScrambleString21710.9GenerateParentheses.19013.8MinimumPathSum.22210.10Sudokusolver19213.9EditDistance22410.11WordSearch.19313.10DecodeWays.22610.12小结19513.11Distinctsub22710.12.1适用场景19513.12WordBreak22810.122思考的步骤1951313WordBreakil2300.12.3代码模板197第14章图23210.12.4深搜与回溯法的区別.19714.1CloneGraph23210.12.5深搜与递归的区别..197第15章细节实现题235第11章分治法19915.1ReverseInteger2351.1Pow(x,n)19915.2PalindromeNumber.23611.2Sqrt(x)20015.3InsertInterval237第12章贪心法20115.4MergeIntervals23812.1Jumpgame20115.5MinimumWindowSubstring23912.2JumpgameII15.6MultiplyStrings24112.3BestTimetobuyandSellstock20415.7SubstringwithConcatenation12.4BestTimetobuyandsellstockl205ofallwords24412.5LongestSubstringWithoutre15.8Pascal,sTriangle245peatingCharacters20615.9PascalsTriangleIl24612.6ContainerwithMostWater..20715.10SpiralMatrix24715.11SpiralmatrixII248第13章动态规划20915.12ZigZagConversion25013.1Triangle20915.13DivideTwoIntegers25113.2MaximumSubarray15.14TextJustification25313.3PalindromePartitioningII1215.15MaxPointsonaline255目录第1章编程技巧在判断两个浮点数a和b是否相等时,不要用a==b,应该判断二者之差的绝对值fabs(a-b)是否小于某个阈值,例如1e-9。
判断一个整数是否是为奇数,用x%2!=0,不要用x%2=1,因为ⅹ可能是负用char的值作为数组下标(例如,统计字符串中每个字符岀现的次数),要考虑到char可能是负数。
有的人考虑到了,先强制转型为unsignedint再用作下标,这仍然是错的。
正确的做法是,先强制转型为unsignedchar,再用作下标。
这涉及C十整型提升的规则,就不详述了。
以下是关于STL使用技巧的,很多条款来自《EffectiveSTL》这本书。
vector和string优先于动态分配的数组首先,在功能上,由于vector能够保证连续内存,因此一旦分配了后,它的功能跟原始数组相当;其次,如果用new,意味着你要确保后面进行孓delete,一旦忘记了,就会出现BUG,且这样需要都写一行delete,代码不够短再次,声明多维数组的话,只能一个一个new,例如int**ary=newint*[row_num];for(inti=0:i<rownum;++1)ary[i]newint[col_num]用vector的话一行代码搞定vector<vector<int>>ary(row_num,vector<int>(col_num,0))使用reserve来避免不必要的重新分配第2章线性表这类题目考察线性表的操作,例如,数组,单链表,双向链表等。
2数组2.1.1RemoveDuplicatesfromSortedarray描述Givenasortedarray,removetheduplicatesinplacesuchthateachelementappearonlyonceandreturnthenewlengthDonotallocateextraspaceforanotherarray,youmustdothisinplacewithconstantmemoryForexample,GiveninputarrayA=[1,1,2Yourfunctionshouldreturnlength=2,andaisnow[1,2]分析无代码1/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numsemptyo)return0;intindex=ofor(inti=1:inumssize:1++iif(nums[index]!nums[i])nums[++index]=nums[i]returnindex12.1数组代码2//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutionipublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(),unique(numsbegin(),numsend())代码3/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(,removeDuplicates(numsbegin(,numsend(),numsbegintemplate<typenameInIt,typenameoutit>OutItremoveDuplicates(InItfirst,InItlast,OutItoutput)thile(firstlast)i*output++=*firstfirstupper_bound(first,last,*firstreturnoutput相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArrayI,见§2.1.22.1.2RemoveDuplicatesfromSortedArrayII描述Followupfor"RemoveDuplicates"Whatifduplicatesareallowedatmosttwice?Forexample,Givensortedarraya=[1,1,1,2,2,3]Yourfunctionshouldreturnlength=5,andAisnow[1,1,2,2,3分析加一个变量记录一下元素出现的次数即可。
这题因为是已经排序的数组,所以一个变量即可解决。
如果是没有排序的数组,则需要引入一个hashmap来记录出现次数。
4第2章线性表代码1//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)//qauthorhex108(https://github.com/hex108)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numssize(<=2)returnnumssizeintindex=2for(inti=2:inumssize(:i++)ff(nums[i]!numslindex-2]nums[index++]=nums[i]returnindex;代码2下面是一个更简洁的版本。
上面的代码略长,不过扩展性好一些,例如将occur<2改为occur3,就变成了允许重复最多3次。
//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII7/@author虞航仲(http://weibo.com/u/1666779725)//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfpublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tconstintn=numssizeintindex=0:for(inti=0:i<n;++i)if(i>0&&i<n-1&nums[i]=nums[i-1]&nums[i]=nums[i1])continue;nums[index++]=nums[i]returnindex;相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArray,见§2.1.1

java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信java实现websocket服务虚现前后端通信

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。