第三章水准丈量

c#的附和水准近似平差计算，可进行附和水准的数据计算，设计有完好界面及算法

已知测点高程，测站数全自动随机生成水准观测数据晋级版可以生成电子水准仪原始数据，GSI——16格式和dat格式支持一等至四等水准，以及自定义设置

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

MATLAB水准测量程序，符合一定的格式即可以进行程序计算与平差

毫无疑问，Git已经成为当下分布式版本控制系统的翘楚。
借助于Git强大的分支、合并、日志、历史追溯、rebase、submodule、subtree等一系列特性，开发者之间的协作变得越来越容易。
Git是由LinusTorvalds开发的；
同时，LinusTorvalds也是Linux之父。
他开发的这两款软件对于如今的互联网时代影响深远。
目前，最为流行和强大的社交化代码平台GitHub上托管着大量项目，其中既有个人开发的、也有诸多优秀的开源项目，如jQuery、React、Netty、Redis、Kafka、Zookeeper等等。
如果不充分利用这些优秀的代码宝藏，岂不是最大的遗憾。
而且，除了GitHub外，业界还有优秀的in-house代码托管平台Gitlab，这也是国内诸多互联网公司所用的Git代码托管平台，它提供了极为庞大的优秀功能集；
让我们可以将公司项目全部托管到其上，而不必担心网络速度问题或是隐私问题。
目前，已经有越来越多的项目开始或是准备开始从传统的svn向Git迁移，在这样的一个时代背景下，如果我们不去深入学习Git，将会真正错失这一切的美好。
我时常说的一句话就是：“如果你还不会Git，那就不用再写代码了”！相比于svn或是cvs等传统的集中式版本控制系统来说，Git的学习曲线是相当陡峭的。
这导致很多学习者在学习一段时间后无法深入，而且由于没有真正、彻底地理解Git的原理与模型，使得即便掌握了不少Git命令，在真正遇到问题时也是束手无策，最终导致放弃学习，而且对Git形成了心理阴影。
纵然如此，优秀的Git依然是每一个对程序开发有追求的人都应该认真且完整地学习的。
当你真正掌握了Git后，你才会真正领略到Git的美妙，以及为何有如此之多的开源项目都纷纷转向Git而抛弃svn。
不得不说的是，Git涉及到的理论与命令是相当多的，这使得很多人望而却步，不知从何开始。
鉴于此，该门课程从一开始对Git进行全面的介绍，接下来全部通过命令完成一个个Git操作，并且通过命令来阐述Git相关的理论，同时对Git涉及到的方方面面特性进行了细致而完整的介绍，最后还通过演示如何搭建内网的Gitlab平台向大家介绍Gitlab在生产系统中使用与运维的诸多细节知识。
可以这么说，学习完这门课程后，你对Git的掌握将会达到一个非常深入的水准，你对Git的理解也将会有颠覆性的认知。
值得注意的是，学习Git一定要动手敲命令而不能借助于IDE协助我们完成操作，否则你永远也无法体会到Git的强大以及为开发者所带来的便利。
对于Git常见的命令与参数，一定要通过多练习来强化记忆，将其变成自己血液的一部分。

此为水准网条件平差matlab编程的代码，下载后间接用matlab打开

原来写的TrimbleDini电子水准仪后处理小工具，仅仅是把每次重复测量、重复测站的错误数据去掉，转成EXCEL格式。
朋友又有了新的需要，电子水准仪的平差程序说跟自己实际生产不太相符，最好写一个按照站点平差的的程序，于是就有了写了这个小工具。
本程序可以将M5格式的原始数据，整理成电子表格，并按照站点重新平差。
平差后的数据在另外加一行平差后的数据。
希望对你的工作有协助，还需要什么功能，可以提出来，再加上。

实验设计与分析(第3版)作者：(美)D.C.蒙哥马利著//汪仁官出版社：中国统计出版社出版日期：1998年6月这是一本论述实验设计与分析的入门教科书。
它是在这20年来我在乔治亚理工学院、华盛顿大学和亚利桑拿州立大学任教实验设计大学本科生水准课程的基础上写成的，它也反映了通过本人的专业实践认为有用近产验设计方法。
本书的主要内容包括引言、简单比较实验、单因素实验：方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组，拉丁方，与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因...一、引言二、简单比较实验三、单因素实验：方差分析四、关于单因素实验的进一步论述五、随机化区组，拉丁方，与有关的设计六、不完全区组设计七、析因设计导引八、平方和与期望均方的计算法则九、2析因设计十、2析因实验的混区设计十一、二水平分式析因设计十二、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题十三、套设计或分级设计十四、带随机化约束的多因素实验十五、...

类型：C#写的窗体应用程序功能：附和水准近似平差，可以输出为报告、数据、图片用处：测绘程序设计试题

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。