Windows环境下使用Ffmpeg+QtCreator开发的简单播放器：（1）声音输出使用PortAudio；
（2）视频显示使用SDL2；
（3）具备音视频同步；
（4）使用QT开发，便于Debug运行查看Ffmpeg各个结构体的变量是如何变化。

AS3转换成TS工具，支持Layaair和Egret，CocosCreator的TS项目使用。
V4版本修正：V4版本修正：将var转成let对as变量优化

1.目录1.目录22.绘图函数Plottingfunctions42.1.可视化的统计关系Visualizingstatisticalrelationships42.1.1.用散点图联系变量Relatingvariableswithscatterplots42.1.2.强调线条图的连续性Emphasizingcontinuitywithlineplots102.1.3.显示与切面的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets212.2.分类数据绘图Plottingwithcategoricaldata242.2.1.分类散点图Categoricalscatterplots262.2.2.分类观测值分布Distributionsofobservationswithincategories312.2.3.分类统计估计Statisticalestimationwithincategories372.2.4.对“wide-form”数据作图Plotting“wide-form”data412.2.5.显示与facet的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets432.3.可视化数据集的分布Visualizingthedistributionofadataset442.3.1.绘制单变量分布Plottingunivariatedistributions452.3.2.绘制二元分布Plottingbivariatedistributions512.3.3.在数据集中可视化成对关系Visualizingpairwiserelationshipsinadataset552.4.可视化线性关系Visualizinglinearrelationships572.4.1.函数绘制线性模型Functionstodrawlinearregressionmodels582.4.2.拟合不同种类的模型Fittingdifferentkindsofmodels612.4.3.在其他变量上的情况Conditioningonothervariables682.4.4.控制图表的大小和形状Controllingthesizeandshapeoftheplot712.4.5.在其他上下文中绘制回归图Plottingaregressioninothercontexts733.多图网格Multi-plotgrids763.1.构建结构化的多图网格Buildingstructuredmulti-plotgrids763.2.有条件的小倍数Conditionalsmallmultiples773.3.使用定制函数Usingcustomfunctions863.4.绘制成对的数据关系Plottingpairwisedatarelationships904.绘图美学Plotaesthetics994.1.控制图表美学Controllingfigureaesthetics994.1.1.Seaborn图表风格Seabornfigurestyles1014.1.2.删除轴上的小凸起Removingaxesspines1044.1.3.临时设置图表样式Temporarilysettingfigurestyle1054.1.4.覆盖Seaborn样式的元素Overridingelementsoftheseabornstyles1064.1.5.缩放图表元素Scalingplotelements1084.2.选择调色板Choosingcolorpalettes1114.2.1.创建颜色调色板Buildingcolorpalettes1114.2.2.定性调色板Qualitativecolorpalettes1124.2.3.连续调色板Sequentialcolorpalettes1164.2.4.不同颜色的调色板Divergingcolorpalettes1224.2.5.设置默认调色板Settingthedefaultcolorpalette1245.教程中的数据集125

matlab编程实现节点法基本思想:选电路的节点电压和理想电压源电流、无伴受控电压源支路的的电流为网络变量，列出电路的混合方程。
适用于含有理想独立电压源、受控源的电路分析。

c++变量引用学习用例，介绍了变量引用的使用方法。

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

Java入门书籍，内容包括：Java语言介绍，简单的Java程序，Java中的变量与数据类型，运算符、表达式与语句，循环与选择结构，数组与方法的使用

主要介绍CarSim和C语言、simulik联合仿真设置，输入输出变量设置，Simulink参数设置，并以四轮独立驱动模型为例详细介绍carsim和simulink联合仿真的过程，具有实际工程价值！

编写此软件概要设计说明书是为了使开发方可以了解到此系统基于需求规格说明书内的顶层及各层数据流图产生的功能结构图，了解系统内数据变换的过程及数据的流向，以及本系统的数据设计：数据库中E-R图设计和表结构设计以及全局变量的设计。

五子棋游戏是一个深受人们喜爱的游戏，通常是人机对弈，本程序设计为人与人对弈，一方执黑棋，一方执白棋，轮流走棋，每方都试图在游戏结束前让自己的棋子五子相连。
按键盘上的方向键可以移动光标，回车键可以摆放棋子。
这个程序是对编程基本功的一个训练，将分支、循环、数组、函数综合应用，而不仅限于编制独立的小程序，通过游戏过程增加编程的兴趣，提高编程水平。
编制该程序我对以下的知识点进行的巩固和掌握：1.数组元素为结构体的数组应用。
2.全局变量应用。
3.按键的处理。
4.数组元素对应关系。
5.图形方式等等。
虽然该程序是一个普通而又简单的程序，但是对于语言初级阶段的我来说，是一个很好的锻炼甚至可以说是一个很好的提高。

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。