flutter实战，代码结构严密，不仅做毕业设计可用，公司项目亦可用

里面有计算机网络验书所做的实验文档和已经做好的实例，非常全.计算机网络实验第6版谢希仁

ARM嵌入式课程设计（不错的哦，东西很全的，就是稍微有些简单，不过做课程设计已经够用了）

Charles破解版ForWindowscharles破解版简介：Charles是在Windows/Mac下常用的截取网络封包的工具，在做iOS开发时，我们为了调试与服务器端的网络通讯协议，常常需要截取网络封包来分析Charles通过将自己设置成系统的网络访问代{过}{滤}理服务器，使得所有的网络访问请求都通过它来完成，从而实现了网络封包的截取和分析。

基于声卡的labview变声程序，通过MAQ进行声音采集以及简单的处理实现声音的频率改变。
可以做出类似汤姆猫的声音。

网上已经有很多关于http的get与post的例子，不过，我还是将我的实现方式写了出来，主要的区别在于，我的调用函数，有几个优点：1，做了一个工具类，集成到工程中比较方便；
2，可以直接调用，不需要new一个对象；
3，将返回数据的处理，转到调用者的handler中来处理。

ros创建工作空间，所有代码，直接复制粘贴到home目录，运行即可。
代码没有错误，仅用来学习使用，请勿做其他商业用途。
另外本人正在学习ubuntu下的ros，还望大家多多指教。
本人也发布了多篇博客，欢迎大家批评指正。

传统业务中，跨境外汇业务往往要涉及到多家银⾏，⽐如从⼤陆银⾏向英国银⾏账户转账，需要现在⼤陆银⾏使⽤⼈⺠币购买外币，然后汇⼊⾹港的银⾏，再由⾹港的银⾏购买英镑，汇⼊英国的银⾏。
由于各家银⾏之间的外汇交易资质不同，有些交易还需要中间银⾏做中转，例如从⽇本的银⾏先与台湾的银⾏交易，台湾银⾏再与⾹港的银⾏交易，最后⾹港的银⾏与⼤陆的银⾏完成交易，实现从⽇本的银⾏调汇⾄⼤陆的银⾏

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

提取输入图像的HOG特征，输出灰度图、校正图和处理好的梯度图，得到HOG特征做下一步的处理

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。