模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是软件开发的一种样式，其中主要的软件工件都是由代码和其他工件所生成的模型。
其目标是提高企业应用程序开发的生产力和质量。
模式在MDD的模型转换和代码生成中扮演重要角色。
本系列文章详细地讨论了利用IBM?Rational?SoftwareArchitect（支持MDD的集成开发环境）进行模型驱动及基于模式的开发范例。
模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是由模型驱动体系架构（Model-drivenArchitecture，MDA）技术支持并驱动的新软件开发范例，是对象管理组织（ObjectMan

编程环境：Anaconda中的notebook；
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率

项目描述后台添加发布房源信息，前台展示，采用nginx反向代理服务器存储房源图片信息，网站采用bootstrap响应式开发，对手机及平板端具有良好兼容性。
运行环境jdk7+tomcat7+mysql+nginx

编写环境是VS2010和Qt4.8.5，工程分为客户端和服务器端，可以实现局域网的通信，涉及到TCP、UDP、多线程、文件传输等知识

这是我花了四个月的心血，以人格担保，性价比绝大一流。
究设计了以AT89C51单片机为核心，由温度采集模块、按键输入模块、执行模块等硬件构成的沼气池温度控制系统,从而为沼气的发酵提供一个理想的环境,实现了对沼气池温度的实时检测、显示和控制输出.仿真与演示性实物说明,设计合理可行,有一定的推广应用价值.

Java不仅具有可移植性、安全性和支持可视化图形界面等特点，而且是一种跨平台、适合于分布式计算环境的面向对象编程语言，它可将网络与多媒体整合，逐步成为网络语言的主流。
本文利用Java的这些特点，开发了应用于Internet上的网络电话系统，该系统能够实现PC到PC之间的语音通话，经测试语音质量和时延都能满足实际的需要。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

自己编译的freeglut和glew，直接放到vs库里就ok了，具体可见本人的文章：https://blog.csdn.net/tabkill1994/article/details/79867551

本教程严格依据教育部考试中心发布的新版《全国计算机等级考试大纲》进行编写，旨在帮助考生（尤其是非计算机专业的初学者）学习相关内容，顺利通过考试。
本教程共11章，主要内容包括网络系统结构与设计的基本原则、中小型网络系统总体规划与设计、IP地址规划技术、路由设计技术基础、局域网技术基础及应用、交换机及其配置、路由器配置及使用、无线局域网设备安装与调试、计算机网络环境及应用系统的安装与调试、网络安全技术、网络管理技术。
所提供的例题、习题均源自新版无纸化考试题库。
本教程可作为全国计算机等级考试三级网络技术科目的培训教材和自学用书，也可作为学习网络技术的参考书。

这个是路由器模拟器环境实现子网连接，在此使用的是bosonnetsim的5.3.1的版本；
如果安装不成功，请参考其他链接

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。