1.概述和范围1.1.介绍本文档介绍了整体的UPnPAV的架构，为UPnPAV设备和服务的模板的基础。
AV架构定义了通用的交互在UPnP控制点和UPnPAV设备之间。
它是独立于任何特定的设备类型、内容格式和传输协议。
它支持各种设备（如电视机、录像机、CD/DVD播放器/自动唱片点唱机、机顶盒、音响系统、MP3播放器、静态图像照相机、摄像机、电子相框(EPFs)，和PC）。
AV体系结构允许设备支持的格式的不同类型的娱乐内容（如MPEG2、MPEG4、JPEG、MP3、WindowsMediaArchitecture(WMA)，位图(BMP)，NTSC，PAL、ATSC等）和多种类型的传输协议（如IEC-61883/IEEE-1394、HTTPGET，RTP、HTTPPUT/POST、TCP/IP等）。
以下各节描述了AV体系结构和各种UPnPAV设备和服务如何在一起工作，来处理用户的需求。

当将现实世界的数据集拟合到特定类型的模型时，经常会遇到一个或一组观测值对模型拟合产生不当影响的情况，这可能导致误导性结论。
因此，数据分析人员有必要识别这些有影响的观察结果，并评估它们对模型拟合各个方面的影响。
在本文中，定义了一种类型的修正库克距离，以衡量一个或一组观测值对部分变系数模型中常数系数部分的估计的影响，并将库克距离表示为相应残差和杠杆作用。
同时，建议使用自举程序来得出建议的库克距离的参考值。
进行了一些模拟，并进一步分析了实际数据集，以检验所提出方法的功能。
实验结果令人满意。

使用phpcurl族的多线程函数，并结合开源的snoopy和simple_html_dom对html的处理，使采集特定区域的内容轻松起来。
当然，您也可以设置通过正则来采集。
程序也可以采集远程图片到本地。
详细使用说明见readme.html.试试就晓得妙处。

很多的移动应用中经常需要限定用户输入特定的字符,比如吱妇保,微信钱包等在输入支付密码的时候就是直接调出的纯数字键盘并且不允许用户切换为非数字键盘,这在一定程度上方便了前端数据校验同时也有很好的用户体验.那么如果有比数字键盘更复杂的输入法我们该怎么实现呢?比如车牌号输入法.最近我在项目中遇到的一个车牌输入法的问题,需要限定用户第一个字符只能是34个省份汉字简称,第二位为大写字母,余下5位为数字+字母大写的情势

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

根据猜测，NviDIA可能在334版以后的驱动不再提供CUDA编码，只提供NVENC编码。
导致使用如下两类人群在转码的时候遇到极大的麻烦：1、使用GTX9XX显卡的人；
2、使用旧显卡却必须装新版驱动的人。
因为现在支持CUDA转码的软件一大堆，但现在侦测不到CUDA了。
而支持NVenc的软件却屈指可数，限制多多还要收费。
这里提供一个处理的可能性，复制特定的文件到指定的文件夹以后，一部分原来不能检测到CUDA的转码软件，终于可以使用CUDA了。
不保证每个软件都有效，目前测试过曦力音视频转换专家无效，魔影工厂有效，其他软件未作试验。

RFID是RadioFrequencyIdentification的缩写，即射频识别。
常称为感应式电子晶片或近接卡、感应卡、非接触卡、电子标签、电子条码，等等。
一套完整RFID系统由Reader与Transponder两部份组成,其动作原理为由Reader发射一特定频率之无限电波能量给Transponder,用以驱动Transponder电路将內部之IDCode送出，此时Reader便接收此IDCode。
Transponder的特殊在于免用电池、免接触、免刷卡故不怕脏污，且晶片密码为世界独一无法复制，安全性高、长寿命。

这套书由日本专业团队编写、资深教育工作者审校，刚一出版便获得“日本学校图书馆出版奖”，深受小学老师及家长的追捧。
在日本很多小学，这套书被作为编程实践课的启蒙教材。
那么，这套书的独特之处在哪里呢？1.更注重思维养成！算法是程序的灵魂、核心和基础。
孩子学习编程，首先绕不开对算法逻辑的认知和理解。
《孩子看的编程启蒙书》拒绝知识灌输，从算法逻辑切入，由易到难，循序渐进，注重训练孩子思维的完整性和逻辑性，培养他们看待问题和解决问题的方式。
2.十分浅显易懂！“编程”“算法”听起来似乎很抽象，与大多数普通家长（尤其是文科学历背景的家长）和孩子有距离感。
但其实，算法就在我们的日常生活中。
本书从去上学、查字典、在图书馆找书、运动会接力赛、种蔬菜等6个常见的生活情景入手，亲切熟悉，语言浅显易懂，协助孩子在场景中轻松理解算法。
3.特别好玩有趣！数小鸡、找扑克牌、便当归类、移蛋糕……这套书中一共介绍了17种有趣的算法游戏，孩子们可以和父母或是同学一起边学边玩，在游戏中巩固学习成果，逐渐养成编程思维。
随书还附赠4张全彩游戏卡片哦！【分册介绍】《孩子看的编程启蒙书1：算法原来是这样的》上学路上遇到大水洼儿该怎么办呢？拿错姐姐的运动服该怎么快速换回来呢？……这些都是生活中的算法问题。
读完这本书，你会了解到：如何思考算法来实现特定的目标，以及如何判断哪种算法最合适。
也就是说，你能够学到基本的编程思维。
《孩子看的编程启蒙书2：掌握常用的算法》从日常学习与生活经验入手，在运动会赛前练习、查字典、图书馆找书等场景中，介绍冒泡排序、选择排序、二分检索、线性检索等常用的算法。
《孩子看的编程启蒙书3：用流程图描绘生活》在编写程序前，流程图充当着类似设计图的角色。
如果能把算法先用流程图表示出来，就能很容易地把它写成程序。
种蔬菜、打扫卫生……只要掌握了一定的规则和方法，生活中的许多事都可以画成流程图！《孩子看的编程启蒙书4：有趣的算法游戏》介绍了11种有趣的算法游戏，在游戏中思考算法并加以运用，自然就能将想法变成具体的做法，从而逐渐养成编程思维！

IKOSIKOS（开放静态分析器的推理内核）是基于抽象解释理论的C/C++静态分析器。
引见IKOS最初是一个C++库，旨在促进基于的声音静态分析器的开发。
对于一个应用程序或一系列应用程序，静态分析仪的专业化对于实现精度和可扩展性都至关重要。
开发这样的分析器是艰巨的，并且需要在抽象解释方面的大量专业知识。
IKOS提供了最先进的抽象解释数据结构和算法的通用且有效的实现，例如控制流图，定点迭代器，数字抽象域等。
IKOS独立于特定的编程语言。
IKOS还提供了基于的C和C++静态分析器。
它实现了可伸缩的分析，以检测和证明C和C++程序中没有运行时错误。
执照IKOS已根据NASA开源协议1.3版发布，请参阅接触发行说明见故障排除请参阅安装依存关系要构建和运行分析器，您将需要以下依赖项：支持C++14的C++编译器（gcc＞=4.9.2

《ISO15764-2004_Roadvehicles-Extendeddatalinksecurity》道路车辆—扩展数据链路安全性，摘要：ISO15764：2004描述了数据链接协议的扩展，用于增强通过公路车辆中使用的通信网络连接的电子控制单元（ECU）之间数据传输的安全性。
它基于包括加密，数字签名和消息认证代码（MAC）在内的加密方法。
它提供了一种服务，以将ECU建立为彼此之间的受信方，并防御特定要挟。
它适用于能够存储和处理机密数据的ECUs对之间的所有数据链接，从而使未经授权的第三方无法访问它。
提供参数以使能够选择数据链路中的安全级别。

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。