使用方法：1、将压缩文件中的DevExpress.Data.v13.1.dll、DevExpress.Utils.v13.1.dll两个文件替换原来的文件。
2、将压缩文件中的Install.bat中的DEV_PATH的值修改为对应的路径保存。
3、在“开发者命令提示”中运行Install.bat。
“开发者命令提示”在开始菜单中“MicrosoftVisualStudio2012-VisualStudioTools”下。
4、如果编译程序时提示“lc.exe已退出代码为-1”时，则删除程序中原有的DevExpressdll引用，重新添加一下程序中的DevExpressdll引用即可。
发布程序时需对“sn-Vr*,b88d1754d700e49a”进行处理，你可以在自己的程序启动时执行此命令，也可在安装程序脚本中处理，根据自己的情况处理。
如果不对“sn-Vr*,b88d1754d700e49a”进行处理，程序可能会出错，原因程序签名问题。

OpenHardwareMonitorLib和rdmsr都是用的WinRing0.sys驱动，然后要在程序里面加载这个驱动就可读取这些寄存器的值。
OpenHardwareMonitorLib把驱动封装到自己的内部来了

我们提出了一种混合波导-磁共振系统，该系统具有周期性布置在波导层顶部的裂环谐振器（SRR）。
由于在SRR中生成的与磁共振模式的电耦合与波导层所支持的TE/TM波导模式之间的相消干扰，因此在红外波长下可获得双等离激元诱导的透明性。
此外，可以通过入射角动态调整PIT共振。
在1.448μm的波长处观察到具有7nm的FWHM的超窄PIT窗。
在较窄的PIT窗口处的组指数可以达到100。
我们还证明，在感测范围内，折射率灵敏度和品质因数值分别可以达到640nm/RIU和64。
提出的具有高品质因数PIT窗口的混合波导-磁共振系统有望用于有效的光学传感，光学开关和慢光设备设计。
（c）2015年美国眼镜学会

一本学习信息与通信工程的经典教材，通俗易懂，既有必要的数学推导，更有详实的物理概念解释，比起同类教材亲和性要强许多

二．数学运算： 共10题，每题1分，共10分。
你可以在草稿纸上运算，要求你充分利用所给条件，寻找解决问题的捷径。
例题：88*87-88*86=？A．1 B．2 C．3 D．4解答：正确答案为B。
实际上你只要用最后一位运算一下，就会发现最后一位数是2,只有B符合要求。
就是说你应当动脑筋想出解题的捷径。
请开始答题：6．计算1991*199219921992一1992*199119911991的值是（）A．10 B．1 C．0 D．-1

画出脉冲响应估计值及其三次插值曲线系统的输出与模型的输出误差也基本达到稳定状态给出了被辨识参数的个数为5时的辨识结果利用上面给出的20对输入输出数据

采用的是FDC2214读取原始值计算为电容值的方式识别手势数据，LCD屏显示，显示界面和输入界面以写好，可直接使用。
带有一个人机猜拳的小程序。

基于matlabsimulink构建了一个PH值控制系统

灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

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。