HTML5开发精要与实例详解（完整版源代码含说明文档）内容分为两大部分：第一部分通过一系列中大型案例全方位对html5的各个重要知识点进行了详细的讲解，每个案例包含案例概述、页面效果展示、案例所涉及主要知识点（精要）、源代码剖析4个部分，读者既能根据书中的步骤动手实践，又能重点学习案例中用到的核心理论知识，同时还能领会源代码的设计思路和方法；
第二部分讲解了jwebsocket、rgraph、webgl等3个重要框架和技术的详细使用方法。
《html5开发精要与实例详解》一共12章：第1章分别用2个案例演示了如何利用html5中的结构元素来构建一个博客网站和企业门户网站；
第2章用2个案例讲解了表单在html5中的使用；
第3章用6个案例讲解了如何利用canvas元素来绘制图形、图像和制作动画；
第4章用2个案例介绍了文件apt和拖放api的使用方法；
第5章用4个案例讲解了如何打造自己的网页视频播放器、网页音频播放器，以及实现视频实时回放和视频截图等多媒体功能；
第6章用6个案例全面讲解了html5中的本地存储技术；
第7章用单点登录和获取批量数据这2个案例讲解了html5中的跨文档的消息传输技术；
第8章用2个案例讲解了如何利用webworkers实现多线程处理；
第9章用1个案例讲解了如何利用geolocationapi来获取地理位置信息；
第10~13章分别讲解了socket通信框架jwebsocket、统计图制作插件rgraph、三维web开发技术webgl的详细使用方法，并辅之以丰富的案例。
《html5开发精要与实例详解》所有案例的源代码都是作者亲自编写并调试和运行成功的。
读者可以利用这些代码进行实战练习，也可以根据需要对这些代码进行修改，以观察不同的效果，从而加深对案例代码和书中知识点的理解。

本文内容包括：一、简介二、ClearQuest外部数据管理概述三、外部数据导入导出功能四、结论免责说明参考资料为方便用户在多个用户数据库之间或者在RationalClearQuest与其他变更管理系统之间移动数据，ClearQuest提供了将系统内部的数据转存为外部数据的功能以及对应的反向转存功能。
由于外部数据管理功能存在于多个客户端，且使用功能、步骤和设置在不同的客户端不尽相同，有些甚至差别很大。
本文分析和总结了这些异同，方便用户针对自身情况进行正确的选择和使用。
一、简介随着软件测试的发展，软件缺陷管理已经越来越成为软件质量保障的重要手段。
IBMRationalClearQuest是特别针对

北科大20级数理统计大作业用spass软件对2018年中国各省税收进行聚类分析和判别分析并给出合理的分析结果。
其中包括spass操作步骤

此门铃实验分两步，报告内有实验目的、实验原理（包括图）、实验结果。

之前在官网上下载的太慢了，所以直接放上去，方便同学们下载，这个是免安装版本的。
里面还有安装步骤介绍

苹果音乐令牌生成器有助于开始创建在iOS上使用MusicKit所需的AppleMusicJWT令牌的一些步骤最近变化添加了该解决方案的Ruby版本。
入门这些说明补充了在AppleMusicAPI参考文档的“入门”部分中找到的信息。
首先，您必须按照的说明进行操作接下来，按照以下说明帮助以JSONWeb令牌格式创建开发人员令牌。
先决条件运行macOSSierra（10.12.5）的开发人员计算机，您将需要运行Terminal并具有root访问权，或者可以运行sudo在按照上述URL上的说明进行操作之后，您现在应该拥有3条数据：*.p8文件中的MusicKit私钥您的AppleDeveloper帐户中的10位数字密钥标识符您的10位Apple开发者帐户小组ID正在安装步骤1简单方法：在命令行上运行以下命令：sudoeasy_installpip旧方法：从下载Python软件包管理器Downloadtheget-pip.pyscriptfromhttps://pip.pypa.io/en/stable/instal

本资源主要讲解几种常见的量子算法，例如，shor算法、Grover算法，并给出了详细的原理、步骤、复杂度分析等，并附录了两篇参考文献（量子计算和量子信息（量子计算部分，Nielsen等））

ElasticsearchSense插件ElasticSearch在Chrome下的命令操作插件安装到Chrome的步骤请自行谷歌

目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。

基于Python3.7实现KMeans++算法，并用于实现图像分割功能。
包括源程序、测试图片、结果图片和运行步骤。

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。