股票，证券等，用这个来发布行情数据，刷刷的。
UDP通信的优势速度比TCP快。
UDP通信的缺点一旦UDP包过大的话，也能正常工作。
只是优势就丢失了。
idUdpClient主要用于发送udp请求，在接收udp响应的时候是同步的,所以一定要设置超时,否则的话程序容易死。
idUpdServer即能用于发送udp数据包，也能用于接收udp数据包。
但是设计的主要目的还是用于收到udp数据包之后给于反馈。
UDP包的大小问题资料1:以太网的MTU是1500字节，IP包头占20个字节，UDP首部占8个字节，也就是说实际数据应该小于1472字节.资料2:鉴于Internet上的标准MTU值为576字节,所以我建议在进行Internet的UDP编程时.最好将UDP的数据长度控件在548字节(576-8-20)以内.测试结果:0-548字节:会完美的展现UDP协议的优势(速度刷刷的)。
大于1472字节以后的话,也可以正常执行。
你会见识到什么叫做不可靠的信道(经过测试90%以上还是成功的,只是速度慢了很多)。
数据包大于2K速度明显变慢了；
数据包大于3K，成功率60%到80%；
数据包大于4k，成功率20%以下。
结论:1.UDP协议还是比较可靠的。
使用它能充分挖掘速度的潜力。
通常大部分请求和相应都在548以下，小部分请求超过548。
2.548字节，可以存储274个汉字呢。
比手机短信都长。
你传什么那么大？3.尤其是双方都在修改数据，需要实施数据实时同步的时候。
修改量都比较小，用udp再合适不过了。
客户端的阻塞式响应不太理想可以采用的办法是双方都开UDP服务器来接受。

书的版本是0.9《操作系统原理》操作系统是计算机系统中最重要的系统软件，也是计算机专业的核心课程。
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自己写的matlab源码，利用PCA进行人脸检测，分类使用的是RBF神经网络，在orl人脸库中精度能到90%以上

声纹识别技术，形象的说法就是说话人识别技术。
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本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。
比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征，得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。
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本实验系统的识别率达到了90%，验证了HMM模型识别的准确性。

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采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

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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。