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包内包含ESP8266一件配网库+SSD1306中文显示库+自改库，留意自改库需要导入到D:\用户目录\我的文档\Arduino\libraries下。
否则编译会报错，留意之前已安装过OLED库的需要删除原库否则会编译报错。
需要技术支持请加WX：lbyyzl

Bootstrap万能模板包括各类表单等常用的控件，各类图表，折线图等，还有媒体组件，视频在线播放，资源5分肯定是值

IBM数据服务器客户机版本11.5.0.0。
多合一版本包含各类驱动JDBC、ODBC、CLI等安装完毕后测试命令db2cmddb2--打开db2命令界面db2catalogtcpipnodenode_nameremotedashDB_IP_addressserverportdb2catalogdatabasedatabasenameasdb_aliasatnodenode_namedb2connecttodb_aliasuseruser_id说明databasename必须与服务器上的分歧，同时确保端口在防火墙上打开。

目的：主要是为了监控Openfire各类message，然后对messagebody做进一步扩展，让Openfire更适合当前的业务需求。
局限：因为时间有限，本插件并没有对Openfiremessage协议进行扩展，都是基于原生的xml协议，因此后续开发还需要进行愈加深入的二次开发操作。

一套通用型的后台管理零碎原型设计方案，在此基础上可以快速输出标准和美观的后台原型方案，共有12套不同类型的登录界面和零碎框架，包括大量的常用组件和常用页面模板，可以满足各类中后台管理零碎的原型设计需求，快速输出各种管理信息零碎，如CMS、OA、CRM、ERP、POS等零碎原型。

随机数生成器可以自动生成满足各类分布条件的随机数

网络编程是.NET企业级应用程序开发的重要内容，也是开发人员当前所面临的难点之一。
本书共分为11章，全面深入地引见了.NET网络编程技术，内容分别涉及到物理网络的体系结构、网络协议和OSI模型、.NET中的套接字编程、TCP和UDP、HTTP和多播套接字、Internet编程和用于发送电子邮件的.NET类、.NET中的密码术以及身份验证协议等。
本书适合那些熟悉C#基础编程知识、并希望切实掌握.NET网络编程技术的各类开发人员；
本书并不要求您先前了解网络，但具有网络编程的相关知识有利于学习本书。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

我们可以一边欣赏音乐，一边做其他事情。
在音乐声中沉闷的工作也变得愉快起来。
本项目中我们能C#制造自己的音乐播放器，让这个播放器能播放各类格式的音乐，如mp3、wav等。
并可以实现显示音乐播放列表，音乐的顺序、循环、随机播放，还可以随时增加我们喜欢的歌曲，搜索音乐文件等，有了这个漂亮方便的音乐播放器，我们可以随时欣赏音乐了

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。