本文来自于cnblogs，文章从应用场景架构引见，包括使用过程，怎么实现等相关内容。
AMQP，即AdvancedMessageQueuingProtocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。
消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，

oim-fx-ui是我开发的oim聊天软件的界面，使用JavaFX开发。
oim是已经实现聊天功能的完整程序，有兴味的朋友可以去开源中国的git库下载，地址：https://git.oschina.net/onlysoftware/oim-fx，而这里就仅仅只是界面的源码，有些朋友可能只对界面感兴味，所有我把界面提取出来了，还要当时开发的时候做了一定的解耦设计，业务代码和界面代码没多少依赖。
为了让不熟悉maven的朋友能直接使用，这里我放了2个目录，一个eclipse和maven，两份源码都是一样的，只是按2种不同的项目格式分开。
项目的test目录下有可运行类，这是我自己开发的时候写的测试类，也就相当于demo了。

人群管理员语言|项目介绍人群管理是一个后台权限管理系统脚手架，集成了rbac权限管理，消息推送，邮件发送，任务调度，代码生成，elfinder文件管理等常用功能，系统内部各个业务按照模块划分，前台使用H+模板。
一个java新人容易上手，学习之后能够快速整合企业开发的指导项目主要特性项目按功能分解，提升开发，测试效率支持统一输出异常，避免繁琐的判断支持后台消息推送集成elfinder进行文件管理支持数据字典，系统参数配置支持邮件发送，采用activeMQ异步解耦支持在线用户监控，登出等操作支持redis/ehcache切换使用支持ip2region本地化支持多数据源操作前端支持ajax下载文件，js代码简约，清晰，避免过多封装技术选型初步核心框架：春天控制层框架：SpringMVC权限控制：Shiro消息中间件：activeMQ消息推送：W

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

华为培训5G-高低行解耦.pptx

1绪论 11.1本课题的研究意义及必要性 11.2多变量耦合系统的发展历程 12Matlab简介 22.1Matlab功能概述 22.2Simulink仿真概述 23解耦控制系统的理论分析 33.1双变量耦合系统 33.2常见解耦方法简介 33.3解耦补偿安装的设计及理论分析 44仿真研究 74.1双变量耦合系统的仿真 74.2前馈补偿解耦控制的仿真 84.3反馈补偿解耦控制的仿真 124.4对角矩阵解耦控制的仿真 134.5单位矩阵解耦控制的仿真 155仿真结果分析 17结束语 18致谢 19参考文献 20

课程大纲如下：1）需求与设计1.1功能分析1.2模块拆分1.3框架设计2）框架层实现2.1创建项目2.2对象复用：对象池2.3事件分发：全局事件2.4模块解耦：MVC2.5工具库：资源管理，声音播放，字符串格式化等3）地图编辑器3.1UML设计图3.2绘制网格3.2标记网格功能属性3.3地图数据的序列化与反序列化4）核心功能实现4.1基础类4.2动画播放4.3寻路算法4.4到达目标点判断5）怪物5.1UML设计图5.2怪物类实现5.3怪物挪动，受伤，死亡5.4回合类实现6）炮塔6.1UML设计图6.2放置炮塔6.3炮塔升级6.4炮塔攻击（搜索目标，转向，发射炮弹）6.5炮塔销毁7）子弹7.1UML设计图7.2子弹的类型极其特性7.3子弹的追踪7.4击中判断8）游戏界面8.1开始界面8.2关卡界面8.3主界面8.4结束界面8.4排行榜界面9）其它内容9.1掉血特效9.2爆炸特效9.3结束条件9.4进度保存9.5平台发布

IoC/DI（InverseofControl/DependencyInjection，控制反转/依赖注入）模式是一种企业级架构模式，通过将应用程序控制权反转交移给框架，并以构造器注入、属性设置器注入等方式将类实体注入到特定应用层中，最终实现层与层之间的解耦，使得应用程序获得良好的扩展性和应变能力。
客户需求如下：需要向系统中添加两个窗体，Engineers和Analysts，分别显示工程师和分析师的ID、Name和Credit（积分）。
在每个窗体左边有一个按钮，该按钮的作用是通过一种计算方式，算出工程师或者分析师的最终积分并显示在弹出窗体上。
对于工程师，最终积分=积分（Credit）*1.1；

apache-activemq-5.16.0,经典的消息队列，用于各种使用的解耦，使用开发，在开发中用到很多

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。