在谈Git之前,先谈一下Linux。
Linux和Windows作为两个广泛使用的操作系统,有着极大的差异,在各种广泛的评价和争论中,我对下面的评价十分赞同:Linux与Windows最本质的区别在哪里。
有人会说前者免费，后者需要买(或偷)。
这只是对“freesoftware”的曲解。
在我看来，二者最重要的区别乃是它们对自己的用户所做的假设。
对于Linux，这个假设是：用户知道自己想要什么，也明白自己在做什么，并且会为自己的行为负责。
而Windows则恰好相反：用户不知道自己想要什么，也不明白自己在做什么，更不打算为自己的行为负责。
我不晓得上述观点最初源自哪里,或许是这里:Zaikun'sBlo
Linux和Windows作为两个广泛使用的操作系统,有着极大的差异,在各种广泛的评价和争论中,我对下面的评价十分赞同:Linux与Windows最本质的区别在哪里。
有人会说前者免费，后者需要买(或偷)。
这只是对“freesoftware”的曲解。
在我看来，二者最重要的区别乃是它们对自己的用户所做的假设。
对于Linux，这个假设是：用户知道自己想要什么，也明白自己在做什么，并且会为自己的行为负责。
而Windows则恰好相反：用户不知道自己想要什么，也不明白自己在做什么，更不打算为自己的行为负责。
我不晓得上述观点最初源自哪里,或许是这里:Zaikun'sBlo
2017/9/3 23:39:19
3.82MB
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本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与各种文件和数据库之间的数据传递和处理方法的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用:层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧；
第二个层次以博弈论、存贮论、排队论、决策分析、评价方法、二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。
在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，协助读者深入理解LINGO软件。
同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以十个各种类型的数学建模经典案例为基础，其中九个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。
这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。
第二个层次以博弈论、存贮论、排队论、决策分析、评价方法、二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。
在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，协助读者深入理解LINGO软件。
同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以十个各种类型的数学建模经典案例为基础，其中九个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。
这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。
2020/2/1 20:26:36
11.46MB
1
采用java技术构建的一个管理系统。
整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。
接着对系统进行总体设计和详细设计。
总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；
详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。
最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完满运行。
配置环境里面有说明。
整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。
接着对系统进行总体设计和详细设计。
总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；
详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。
最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完满运行。
配置环境里面有说明。
2019/2/10 15:15:35
9.01MB
1
全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现（UnderstandingLTEwithMATLAB中文版）分3个部分深入讲解了LTE标准的物理层（PHY）：关键核心技术的理论；
简明扼要地讨论了LTE标准规范；
用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法。
MATLAB作为《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》一个鲜明的特点，通过一系列的程序，展现了每一个LTE的核心技术。
通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统功能。
通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。
非常清晰，有完整目录，方便阅读，非常好的学习资料。
简明扼要地讨论了LTE标准规范；
用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法。
MATLAB作为《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》一个鲜明的特点，通过一系列的程序，展现了每一个LTE的核心技术。
通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统功能。
通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。
非常清晰，有完整目录，方便阅读，非常好的学习资料。
2020/8/4 13:02:09
91.14MB
1
细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考
2020/2/19 19:04:15
1.69MB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB