electron-vue-print-demoelectron+vuecli3实现设置打印机，静默打印小票功能使用gitclonehttps://github.com/sunniejs/electron-vue-print-demo.gitnpminstallnpmrunelectron:serve生成效果实现操作思路1.用户点击打印2.查询本地electron-store(用来向本地存储，读取数据)是否存打印机名称3.已经设置，直接打印4.没有设置，弹出设置打印机框5.用户设置好确认后打印问题反馈有什么问题可以提issue或扫描微信二维码跟我联系，项目持续优化，加群获取最新更新消息关于我您可以扫描添加下方的微信并备注Sol加交流群，给我提意见，交流学习。
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这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

通过共享内存优化，高效地查找一个序列中的最大值并将该最大值放到序列的第一个元素位置。
同时，不同于传统的利用线程和数组序号对应的方式，本算法利用连续的线程进行计算，更有利于算法的并发性

基于遗传算法的多目标优化，有具体论文及算法的实现

gpops是一款功能强大的弹道优化软件,在航空航天领域应用广泛,这个是最新版本。

我们学校用的教材自己找的扫描版拿去做了ocr和优化过了

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

这是一个用matlab写得LBFGS算法，这个算法是一种由牛顿算法演变而来的优化算法。
算法包括了LBFGS算法和BFGS两种算法，LBFGS算法可以解决大规模计算的问题，算法详细，有注释。

2021年1月完成的最新标准，通用训练课目考核成绩计算系统，对Excel表中的原始考核成绩批量计算。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
本代码生成的软件经使用，能够正常运行。
技术架构：Python+Excel数据分析，使用Python的Openpyxl模块。
开发环境：Win764位深度操作系统，正式优化版202003；
MicrosoftOffice2007以上；
Python开发工具为PyCharm2020.1.3社区版本。
原创发布，代码规范，注释清楚，本账号下有文章详细讲解

模板简介wordpress主题NDNAV网址导航网站模板是一款简约大气昼夜wordpress免费导航主题，这款主题界面、功能都非常简洁。
作者把这款定位为简约导航主题，所以这款wordpress导航主题没有过多的花里胡哨功能，也保证了这款主题的优化速度。
主题自带暗黑模式一键切换，多种功能模块随心搭配，更有游客自动投稿，可以说是免费wordpress导航主题中的良心之作了模板主题功能昼夜双版，一键切换多种功能卡片，随意搭配体积小，速度快界面优美，简约大气永久免费，永久更新！截图展示

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。