网络安全重保应急方案(重要时期安全保障)1、重保团队的组建2、专业的产品和服务3、全面的应急预案本次演练以业务系统遭受外部攻击，服务器沦陷，从而导致系统被破坏为背景。
主要模拟事件发现与评估、启动响应、信息通报、应急处置、问题根除、恢复重建、调查和持续改进全过程。
演练目标应急检验：通过开展应急演练，检验一旦发生危害事件时，提升部门的应急能力和响应速度。
完善准备：通过开展应急演练，检查应对应急事件所需应急队伍、装备、技术等方面的准备情况。
锻炼队伍：增强演练组织、队伍和人员对应急预案的熟悉程度，提高应急处置能力。
磨合机制：通过开展应急演练，进一步明确相关单位和人员的职责任务、理顺工作关系，完善应急机制。
安全宣贯：普及应急知识，宣贯应急意识，提高员工防备意识和遇到主机入侵事件的应对能力。
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案例19-概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器毛病诊断176.7z

用了一段时间，目前没有发现桌面形态栏弹窗，但是进入软件还是有那些抽奖花里胡俏的东西，或许这是它的本性吧，但是能够做到不在手机桌面形态栏弹出广告已经很不容易了，就像一个恶人让他做件好事已经很难得了！特此分享给吾爱的兄弟们！

InformixESQLC开发中文完整版包含以下章节：1.INFORMIX产品引见2.INFORMIX-ESQL/C引见3.数据库stores54.在INFORMIX-ESQL/C中嵌入SQL语句5.编译INFORMIX-ESQL/C程序6.在INFORMIX-ESQL/C中使用简单变量7.ESQL/C简单插入语句8.ESQL/C程序中的SQL通讯区9.ESQL/C程序中的异常检测10.ESQL/C中单记录的检索和查询11.ESQL/C程序中使用DECIMAL数据类型12.ESQL/C中使用DATETIME和INTERVAL数据类型13.ESQL/C中使用VARCHAR数据类型14.SQL游标概览15.ESQL/C程序中使用滚动游标16.ESQL/C中的数据库删除和修改操作17.ESQL/C程序中使用更新游标18.在ESQL/C程序中使用插入游标19.在ESQL/C程序中使用BYTE和TEXT数据类型20.提高ESQL/C程序的运行效率21.在ESQL/C中有效使用滚动游标22.控制数据库服务23.动态SQL基本知识24.使用动态描述区域的动态SQL25.使用SQLDA的动态SQL

使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。
给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
此项目使用Python2.7+TensorFlow1.4编写，环境太过陈旧，可能无法正常运行起来。
1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。
下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。
如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。
如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在se

LINGO最新版19.0版本的装置包官方下载速度极慢。

里面有19篇关于RFID射频识别系统英文文献，在做毕业论文的时候可用来做外文材料翻译。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P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的数据预测--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SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30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

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。