此工具为第三方开发的图表控件，下载后直接安装加载后即可像其他VB控件一样拖到视窗使用。

这是个人写的简易记账软件，基本满足了本人对收入和支出的记录，简易好用。
当然，功能也很少，甚至有些功能感觉不是很需要，就没有实现。
现在将其共享，给厌烦了复杂的记账软件的朋友换换口味。
当然，如果你使用过程中有新的需求或者功能，又或者有什么意见，建议或者仅仅是创意、想法，欢迎与我联系：email:linirg@gmail.comqq:12488196

使用ISE进行简单FPGA开发的基本步骤.doc

LaTeX包从Atom内部编译LaTeX，，，或文档。
正在安装使用Atom软件包管理器并搜索“latex”，或从命令行运行apminstalllatex。
先决条件TeX发行需要一个合理的最新TeX发行版本。
唯一受官方支持的发行版是和。
虽然，后者没有像TeXLive那样经过良好的测试和支持，因此强烈建议使用TeXLive。
您需要确保该软件包可以找到您的TeX发行版的二进制文件。
默认情况下，程序包使用PATH环境变量以及Linux和macOS上的以下搜索路径/usr/texbin/Library/TeX/texbin在Windows上使用%SystemDrive%\texlive\2017\bin\win32%SystemDrive%\texlive\2016\bin\win32%SystemDrive%\texlive\2015\bin\win32%ProgramFiles%\MiKTeX2.9\miktex\bin\x64%ProgramFiles(x86)%\MiKTeX2.9\miktex\bin如果您

详尽搜索这个R包的目的是提供一个易于使用，快速和可扩展的穷举搜索框架。
详尽的功能选择可能需要安装和评估大量模型。
因此，执行速度和内存管理是执行此类任务的关键因素。
该软件包通过使用多线程C++后端解决了这两个问题。
通过仅存储最佳结果来保持内存使用率不变。
这样可以评估通常在标准设置中通常不可行的巨大任务。
安装您可以从CRAN安装ExhaustiveSearchR软件包的发行版：install.packages("ExhaustiveSearch")当前开发版本可以从GitHub安装：devtools::install_github("RudolfJagdhuber/ExhaustiveSearch")用法主要功能ExhaustiveSearch()使用典型的formula和data结构，您可能会对lm()或glm()等函数熟悉。
作为

KeepSafe-密码管理器目前正在开发中...要求使用包管理器从requirements.txt安装模块pipinstall-r/path/to/requirements.txt

android使用AIDL实现跨进程通讯（IPC）文章的示例代码，下载解压导入AndroidStudio中使用。

比较完整的网上论坛，使用的是C#写的ASP.Net网页编写的，这是花了一个多月的时间写的，做为大家的参考吧！

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

资源是前后端分离的SSM项目视频教程，适合给刚学完ssm框架的新手练习使用

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。