微软的语音引擎系统MicrosoftSpeechPlatform11目前没有内置于操作系统需要下载MicrosoftSpeechPlatform-Runtime(Version11)安装来支持语音包，注意里面有x86和x64版，应该根据服务器的操作系统版本来确定安装。

windowsdesktop-runtime-5.0.3-win-x64

1.ACT_RERE展现Repository资源库，留存流程定义，模子等方案阶段的数据。
2.ACT_RURU展现Runtime运行时，留存流程实例，责任，变量等运行阶段的数据。
3.ACT_HI展现History汗青，留存汗青实例，汗青责任等流程汗青数据。
4.ACT_IDID展现Identity身份，留存用户，群组，关连等结构机构相关数据（Activiti中的结构机构过于约莫，仅用于演示。
）。
5.ACT_GEGE展现General通用，属于一些通用配置配备枚举。
6.其余ACT_EVT_LOG以及ACT_PROCDEF_INFO不依据法则来，两者分别属于HI以及RE。

.netframework4.7.2，.netcore2.1，底子类库使用手册，民间中文版。
System.AppContext、System.Data、System.Net、System.Http、System.IO、System.Web、System.XML、System.Runtime、System.*，搜罗齐全底子类库

vc_redist.x64.exe、vcruntime140_1.dll、vcruntime140_1d.dll、vcruntime140d.dll、api-ms-win-crt-runtime-dll-v3.exe等

软件引见:燃气水力计算工具使用说明：居民水力计算功能及特点本表流量计算采用同时工作系数法，适合枝状独立小区的水力计算。
 计算速度快。
输入数据可实时看到计算结果。
 一次可计算一个最不利环路的水力计算。
 可从xls直接导入数据，可导出xls。
 工商水力计算功能及特点本表计算流量可手动输入，适合商业用户的水力计算。
 计算速度快。
输入数据可实时看到计算结果。
 一次可计算一个最不利环路的水力计算。
 可从xls直接导入数据，可导出xls。
 中压水力计算功能及特点本表适合中压枝状燃气管道的水力计算。
 计算速度快。
输入数据可实时看到计算结果。
 一次可计算一个最不利环路的水力计算。
 可从xls直接导入数据，可导出xls。
 管网水力计算功能及特点计算枝状燃气管网的水力工况。
可计算任意复杂度的枝状管网。
 计算环状燃气管网的水力工况。
可计算多气源，多压力的环状管网。
 计算速度快。
采用了先进的计算核心，计算100个节点的复杂管网只需5秒。
 结果输出全面，明确。
输出的所有压力（中，低压管网）均为kPa表压，用户无须再进行转换，且用户可以将结果另存或打印。
 可从CAD直接导入数据，可按两种方式导出CAD计算图。
 系统环境配置：1.系统需求：WinXP、Win7、Win8、Win10全系统支持2.安装水力计算程序，WinXP系统直接双击安装程序安装即可；
Win7、Win8、Win10系统需要用管理员权限安装：在安装程序点右键，在弹出的菜单选择 “以管理员权限运行”。
安装过程中，如果杀毒软件有提示，必须选择同意，否则如果某些模块注册失败，可能某些功能不能正常使用。
 本程序用VB6编写，VB6_runtime已经集成进安装程序

动态设置进程优先级，并设有延时函数while(head!=NULL){ Output(&head); DeleteQueue(&head,&curr); curr.runtime--; curr.privilege++; if(curr.runtime!=0) { InsertQueue(&head,curr); } }}

ArcGISEngine10Runtime，是运转基于ArcGISEngine10开发的程序必须的库文件，通常我们把这个Runtime整合在安装包中。
总共有6个压缩包，请依次下载。

FMSoft_uniGUI1.90.0.1509试用版本，内有FMSoft_uniGUI_Complete_Professional_1.90.0.1509_Trial.exe，FMSoft_uniGUI_Complete_runtime_1.90.0.1509.exe，FMSoft_uniGUI_Documentation_1.90.0.1509.exe，FMSoft_uniGUI_HyperServer_Config_1.90.0.1509.exe，FMSoft_uniGUI_Theme_Pack_1.90.0.1509.exe

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

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。