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2300+数据，包括：ISBN全球唯一图书编号；
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Tag标签;NumRaters评分人数;Average评分;Id豆瓣内该书Id;Binding精装/简装;Pages页数;Publisher出版商;Origin_title图书原名Url豆瓣链接;Image图书豆瓣图片;Summary图书概述;

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

通过实现MATLAB图像处理实现螺纹识别源程序代码I=edge(I,'canny');%边缘检测，得到螺纹的波形[m,n]=size(I);%计算图像的尺寸I=I(20:m-20,20:n-20);%把图像的边角去掉，留下有用的部分[m,n]=size(I);%计算去掉边角之后的图像尺寸figureimshow(I)%显示去掉边角之后的图像title('螺纹波形')%把白色像素点的位置得到（像素为1的点的坐标）N=1;%计数器fori=1:mforj=1:nifI(i,j)==1x(N)=i;%保存白色像素的横坐标xy(N)=j;%保存白色像素的纵坐标yN=N+1;%计数器+1endendend

摘自于官网最新版http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download

FromthenewbookGPUGems3,editedbyHubertNguyen,publishedbyAddison-WesleyProfessional,August2007,ISBN0321515269.Copyright2008NVIDIACorporation.Formoreinformation,pleasevisit:www.awprofessional.com/title/0321515269.

proUSB门锁软件注册器[PROUSB]Title=proUSB门锁软件注册器Hotel=旅馆称谓Days=天数Date=日期ReaderNo=发卡器编号NewSN=新注册码Note1=实用天数为1--4095，大于3650天展现永世使用Note2=8位的发卡器编号在发卡器的友善，也便是软件注册时揭示的机械码（不用输入空格）Decrypt=查验注册码能否准确Record=盘问汗青记实New=天生新的注册码Exit=到场Note3=能否需要对于此发卡器同时盘算多个注册码？Note4=留意：对于立天至多给对于立发卡器盘算8个注册码Note5=对于不起，您不能给此发卡器注册InvalidMouse=实用鼠标InputDays=请准确输入天数InputReaderNo=请准确输入发卡器编号InputSerialNo=请输入16位的注册码InputExtraNo=请输入注册码的扩展号，规模1--8ExtraNo=扩展号ForEver=永世GenDate=注册码盘算日期[RECORD]Title=注册码一览表Time=功夫Days=天数SN=注册码Order=排序

Matlab通过Yahoo与Sina获取历史与实时股票数据inaYahooDataTestbyLiYangEmail:farutoliyang@gmail.com2013/11/26ContentsALittleCleanWork获取历史数据测试获取实时数据测试RecordTimeALittleCleanWorktic;clear;clc;closeall;formatcompact;获取历史数据测试%历史数据通过Yahoo接口获得（历史数据为未复权数据，使用时候请留意）%Yahoo中证券代码为（上海.ss深圳.sz),例如招商银行，600036.ssStockName='600036.ss';StartDate=today-200;EndDate=today;Freq='d';[DataYahoo,Date_datenum,Head]=YahooData(StockName,StartDate,EndDate,Freq);%K线展示scrsz=get(0,'ScreenSize');figure('Position',[scrsz(3)*1/4scrsz(4)*1/6scrsz(3)*4/5scrsz(4)]*3/4);Open=DataYahoo(:,2);High=DataYahoo(:,3);Low=DataYahoo(:,4);Close=DataYahoo(:,5);MT_candle(High,Low,Close,Open,[],Date_datenum);xlim([0length(Open)+1]);title(StockName);

此demo用于用户注册时获取用户的ip，根据ip获取经纬度，展现在地图上，并高亮。
只做了经纬度展现地图高亮，ip转经纬度：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/ip-api

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。