仅限个人研究使用，如需商用请支持正版！！产品介绍零点城市社交电商致力于为大家提供集高颜值，多元化营销场景于一体的城市电商处理方案，全渠道协助本地社交电商的拓新，促活，留存与转化，助力数据化营销运营，深度挖掘城市生活电商生态。
这两年同城电商逐渐开始流行，各个电商平台都开始专注微信生态下的社交电商拉新获客，成交转化，用户留存，增购复购，分享裂变，运营迭代，深度连接本地城市生活电商生态。
城市自媒体处理方案1.多渠道合一，全方面触达引流，2.大数据筛选，精准营销，降低运营成本及广告成本3.上百种多元化营销玩法，灵活应对不同客户群体和线下场景4.与实战运营者密切合作，不断优化客户真正需求的功能5.社群与社交功能完美结合，全方面打造用户网络6.平台/商家/用户三端无缝沟通，加强粉丝粘性，建立自己的私域流量

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poi解析excel功能参数说明此项目是基于springMVC实现的，基本流程为从前台jsp页面使用Ajax文件上传导入excel文件（.xls(97-03)/.xlsx(07以后)）,传到后台controller调用相应工具类解析后前往指定参数做后续处理.1.POIUtil.java工具类解析通过MutilpartFile导入的Excel并解析里面数据，先判断文件的类型(excel处理有两种此处为两种通用)是.xls/.xlsx，通过workbook.getNumberOfSheets()获取工作簿数量，遍历工作簿，sheet.getLastRowNum()获取最大行数，将每行数据放入Listlist=newArrayList()，并根据excel数据类型将器转换为字符串、数字、Boolean、公式、空值类型防止出现错误，最后前往一个list.2.ExcelUtil.java工具类解析通过MutilpartFile导入的Excel并解析里面数据，先判断文件的类型(excel处理有两种此处为两种通用)是.xls/.xlsx，采用Apache的POI的API来操作Excel，读取内容后保存到List中，再将List转Json（使用Linked，增删快，与Excel表顺序保持一致），Sheet表1————＞List1步骤1：根据Excel版本类型创建对于的Workbook以及CellSytle步骤2：遍历每一个表中的每一行的每一列，这里做了些小改动，因为后续可能解析过后可能会保存入数据库，这里为第一行数据添加一个自定义表头String[]p=newString[]{"name","age","sex","tel","address","e-mail","phone"};遍历的列数量以p的length为准步骤3：一个sheet表就是一个Json，多表就多Json，对应一个List一个sheet表的一行数据就是一个Map一行中的一列，就把当前列头为key，列值为value存到该列的Map中Map一个线性HashMap，以Excel的sheet表顺序，并以sheet表明作为key，sheet表转换Json后的字符串作为value最后前往一个LinkedHashMap3.ExcelToJsonPoi.java工具类这个与上面工具类类似，不过这个是解析本地excel文件不是使用的流，使用迭代遍历sheet工作簿与每行每列的值，将所有类型作为String类型处理前往一个json对象输出至控制台

本资源是以压缩包的方式的，里面是一个“TXT”的文档，文档中有“百度云”分享的链接，这本书太大，上传不上来，所以以这样的方式上传。
永久有效，欢迎下载。
本书作者是：NicolaiM.Josuttis，侯捷（译）内容简介：《C++标准库（第2版）》是全球C++经典权威参考书籍时隔12年，基于C++11标准的全新重大升级。
标准库提供了一组公共类和接口，极大地拓展了C++语言核心功能。
《C++标准库（第2版）》详细讲解了每一标准库组件，包括其设计目的和方法、复杂概念的剖析、实用而高效的编程细节、存在的陷阱、重要的类和函数，又辅以大量用C++11标准实现的实用代码范例。
除覆盖全新组件、特性外，《C++标准库（第2版）》一如前版，重点着眼于标准模板库（STL），涉及容器、迭代器、函数对象以及STL算法。
此外，《C++标准库（第2版）》同样关注lambda表达式、基于区间的for循环、move语义及可变参数模板等标准库中的新式C++编程风格及其影响。
部分目录：第2版译序xxi第2版序言xxiii第2版致谢xxiv第1版序言xxv第1版致谢xxvi1关于本书11.1缘起11.2阅读前的必要基础21.3本书风格与结构21.4如何阅读本书41.5目前发展情势51.6范例代码及额外信息51.7反馈52C++及标准库简介72.1C++Standard的历史72.1.1C++11Standard常见疑问82.1.2C++98和C++11的兼容性92.2复杂度与Big-O标记103语言新特性133.1C++11语言新特性133.1.1微小但重要的语法提升133.1.2以auto完成类型自动推导143.1.3一致性初始化（UniformInitialization）与初值列（InitializerList）153.1.4Range-Basedfor循环173.1.5Move语义和RvalueReference193.1.6新式的字符串字面常量（StringLiteral）233.1.7关键字noexcept243.1.8关键字constexpr263.1.9崭新的Template特性263.1.10Lambda283.1.11关键字decltype323.1.12新的函数声明语法（NewFunctionDeclarationSyntax）323.1.13带领域的（Scoped）Enumeration323.1.14新的基础类型（NewFundamentalDataType）333.2虽旧犹新的语言特性333.2.1基础类型的明确初始化（ExplicitInitializationforFundamentalType）373.2.2main()定义式374一般概念394.1命名空间（Namespace）std394.2头文件（HeaderFile）404.3差错和异常（ErrorandException）的处理414.3.1标准的ExceptionClass（异常类）414.3.2异常类（ExceptionClass）的成员444.3.3以Classexception_ptr传递异常524.3.4抛出标准异常534.3.5自标准异常类派生544.4CallableObject（可被调用的对象）544.5并发与多线程554.6分配器（Allocator）575通用工具595.1Pair和Tuple605.1.1Pair605.1.2Tuple（不定数的值组）685.1.3Tuple的输入/输出745.1.4tuple和pair转换755.2SmartPointer（智能指针）765.2.1Classshared_ptr765.2.2Classweak_ptr845.2.3误用SharedPointer895.2.4细究SharedPointer和WeakPointer925.2.5Classunique_ptr985.2.6细究Classunique_ptr1105.2.7Classauto_ptr1135.2.8SmartPointer结语1145.3数值的极值（NumericLimit）1155.4Type

2019年全国大学生电子设计大赛B题巡线机器人，所有源代码，包括多次迭代修改调参的版本，包括多种方案实现的版本，紧缩包内有十份代码

PR方程计算混合轻烃紧缩因子，使用牛顿迭代和割线法计算紧缩因子Z的值。

该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。

本文研究了EPLL图像复原算法，该算法是基于外部图像库先验知识对图像进行复原。
本文通过构建不同类型的图像库，将它们分别应用于不同类型的图像进行复原。
得出的结论是，如果图像库是和待复原的图像是属于同一类型的，往往恢复效果相对不同类型的图像库的恢复效果会好一些。
不同的图像库对同一个图像的还原始终会存在着一定差距。
本文通过一个图像小块对算法进行跟踪，得出算法在不断迭代过程中对图像的优化会使得这种差距不断变小。
最后本文提出了对算法作优化的建议，即预先判断图片的类型，通过寻找与图片类似的图片构建图像库，来对图片进行复原，效果会更好。

Q-learningwithepsilon-greedyexploreAlgorithmforDeterministicCleaningRobotV1确定性清洁机器人MDP清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。
状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。
机器人可以向左移动或向左移动正确的。
第一个(1)和最后(6)个状态是终端状态。
目标是找到最大化报答的最优策略从任何初始状态。
这里是Q-learningepsilon-greedy探索使用算法（在强化学习中）。
算法2-3，来自：@book{busoniu2010reinforcement,title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}，作者={Busoniu，Lucian和Babuska，Robert和DeSchutter，Bart和Ernst，Damien

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

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。