工地包工的老板（装修、水电、建筑等包工），你们还在为记工烦恼？为各种工程款项流水账难以管理？工人生活借支款错记漏记？人工处理每天每一个员工都要记录，最终构成一大叠记工本。
等到发工资核算利润的时候，拿个计算在哪里反复按还害怕重复加了，头都记晕了吧？现提供记工软件解决你的记工烦恼,统计烦恼。
实时监控已用总工天，提供利润报警避免亏本。
用专业工程办公自动化软件，让一切都一目了然。
主要涉及功能：工人工天考勤，加班考勤，工人借支，临时工劳动报酬，工程管理：工程收款管理，分包管理：付款管理。
实时统计工程用工以及利润、规避亏本风险。
解决在员工发工资的时候，还在哪里辛辛苦苦的按计算器。
还怕加做还从新按一次。

支持Delphi7的DsoFramer(已编译)支持数据库直接存储（非临时文件方式，直接内存完成）避免在磁盘中产生临时文件和磁盘碎屑。

很多时候我们下载软件都要跑到各个软件官网下载避免木马，这样做的话很麻烦有花时间折腾，哪有没有一个PC软件集成了所有正版软件，可以一站式下载软件。
那么这里提取了腾讯软件管家的独立版，下载即可管理和下载你的软件，一站式处理你所有烦恼，然你安心使用电脑功能。

名称：PowerBuilder8参考手册ISBN7-900088-83-0著译：张长富、李匀日期：2002年4月第1版印数：3000定价：78元开本：16开平装页数：800印刷：黑白介质：1本书（含1CD）（注：找不到书本带的CD内容，不好意思。
）内容简介本书全面地介绍PowerBuilder8应用程序的技术知识和使用技巧，全书由7章1个附录组成，主要内容包括PowerBuilder8的新特性、PowerScript语言、系统函数、所有对象的属性、事件和函数，并着重介绍了使用广泛、读者容易误解或出错的数据窗口属性的访问方法和数据窗口数据的访问方法，同时给出了可直接在应用程序中运行的大量示例，供用户编写应用程序时参考。
在本书的附录中，提供了常用WindowsAPI的调用格式和应用示例，这些API适用于Windows98、WindowsMe、Windows2000以及WindowsXP操作系统。
本书采用按对象介绍对象属性、事件、函数的方法。
独具匠心的编排让读者能够快速抓住各对象的精髓，最大可能地避免了凌乱和繁杂。
全书融入了作者多年来开发PowerBuilder和数据库应用程序的经验和体会，期望读者能够快速掌握开发PowerBuilder应用程序的精髓，避免走弯路。
本书不但是从事PowerBuilder开发各种应用程序的计算机软件开发人员重要的指导书，同时也是各高校相关专业师生教学、自学参考书和社会相关培训班推荐教材。
本版CD内容包括本版电子书。
目录第0章PowerBuilder8的新特性0．1　用户界面0．2　Web功能0．3　数据窗口的新特性0．4　EAServer集成0．5　数据库连接0．6　PowerScript的新特性0．7　进一步提高的易用性和其它增强特性第1章　PowerScript语言1．1　PowerBuilder应用程序的体系结构与开发步骤1．2　语言基础1．3　数据类型1．4　说明语句及变量作用域1．5　运算符1．6　创建与释放对象实例1．7　赋值语句1．8　条件语句1．9　循环语句1．10　返回语句与终止程序运行1．11　CALL语句1．12　嵌入式SQL语句1．13　例外处理语句第2章　系统函数2．1　数组函数2．2　Blob（大二进制对象）函数2．3　数据类型检查与转换函数2．4　日期、时间函数2．5　DDE客户函数2．6　DDE服务器函数2．7　文件操作函数2．8　国际化函数2．9　库管理函数2．10　数值计算函数2．11　打印与打印机设置函数2．12　注册表操作函数2．13　字符串操作函数2．14　系统与环境函数2．15　定时操作函数2．16　窗口操作函数2．17　类定义查找函数2．18　垃圾收集函数2．19　共享对象函数2．20　提供协助函数2．21　其它系统函数第3章　对象的属性、事件和函数3．1　公共对象函数3．2ADOResultSet对象3．3　应用对象（Application）3．4　数组边界（ArrayBounds）对象3．5　类定义（ClassDefinition）对象3．6　连接（Connection）对象3．7　连接信息（ConnectionInfo）对象3．8　CORBAObject对象3．9　上下文信息（ContextInformation）对象3．10　上下文关键字（ContextKeyword）对象3．11　数据存储（DataStore）对象3．12　子数据窗口（DataWindowChild）对象3．13　动态描述区（DynamicDescriptionArea）对象3．14　DynamicStagingArea对象3．15　枚举定义（EnumerationDefinition）对象3．16　枚举项定义（EnumerationItemDefinition）对象3．17　环境（Environment）对象3．18　出错（Error）对象3．19　ErrorLogging对象3．20　grAxis对象3．21　grDispAttr对象3．22　Inet对象3．23　InternetResult对象3．24　JaguarORB对象3．25　ListViewItem对象3．26　mailFileDescription对象3．27　邮件消息（mailMessage）对象3．28　邮件接收者（mailRecipient）对象3．29　邮件会话（mailSession）对象3．30　MDIClient对象3．31　菜单（Menu）对象3．32　MenuCasc

到工厂:wrench:轻松添加具有现有项目有效数据的工厂。
如果您发现本人进行了改装测试，那么这颗宝石将为您省去一些麻烦。
自动生成所有工厂从现有记录中自动生成侵入地更新工厂文件显示记录的工厂定义解析并编写FactoryGirl语法或更旧的Factory.define语法已针对Ruby1.8.7、1.9.2、1.9.3、2.0.0、2.1.x，2.2.x测试警告:warning:ToFactory写入spec/factories文件夹。
虽然已经过测试，并且避免覆盖现有工厂，但建议您在提交后或处于已知的安全状态下执行。
安装:file_folder:#Gemfile#addtowhicheverenvironmentsyouwanttogeneratedatafromgroup:test,:developmentdogem'to_factory'end对于Rub

个人免签人发卡网平台源码带免签接口及服务端！重点是站长收款账号无需签约，无需企业认证无需费率，直接入账！安全波动。
避免第三方黑单或跑路！！

随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台代替传统的IT交付模式，企业的IT环境也随之越来越复杂，常规的运维方法与技术已经无法满足现在云环境中系统的配置与变更。
基于云计算的发展，大数据、认知技术及容器技术也在企业中得到了越来越多的应用，大量的服务器管理操作、配置变更被频繁的执行与部署，以应对多变的业务需求。
按照常规的方式，运维人员需逐个服务器进行配置调整，手动管理大量的系统信息，难免有各种各样的问题及事故发生。
为了避免这样的风险，本文的示例中，笔者将详细引见如何使用开源软件SaltStack自动化运维工具对云环境中的服务器进行命令的远程执行及配置管理，确保操作的安

冠状动脉支架置入已经成为冠状动脉粥样硬化性心脏病的重要治疗手段。
药物洗脱冠状动脉支架断裂(CSF)的识别与检测是目前的难点问题。
血管内光学相干层析成像(IVOCT)系统以其极高的成像分辨率在CSF识别与检测方面具有独特优势。
本文提出了一种在IVOCT中对冠状动脉支架精准重建的方法。
该方法利用金属支架具有成像阴影这一特征,在血管边界分割后,将支架及其一定深度阴影的强度值进行累加生成一维数组,然后将一维数组按照回撤次序排列构成支架展开图像。
与三维成像、纵切图像等支架重建方法相比,所提方法不仅可以保持支架的整体结构,而且避免了对操作人员空间想象力的要求。
本文利用所提重建方法定量识别和分析了CSF,该方法可针对不同的支架结构选择不同的IVOCT成像参数。

将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

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。