关于TCS2010修正版这个版本并没有对原版进行修改，只是简单地把一个修复后的模板添加进了压缩包，因为原模板会出现三级编号无效的问题。
先把原版的TCS2010安装好，再将压缩包里的TCS.doc复制到TCS2010的安装路径，覆盖掉原来的那个同名文件即可。

MUSIC算法前后平滑修正，基于空间平滑的music算法的MATLAB代码

jdk11的api中文版。
修正了js的错误，不需要下载Extrachm来打开查看。
对里面布局做了修改完善，手工补充了部分没有翻译到的地方。
当然了版本不是很完善，可以去下面链接看源码，自己修改编译。
https://github.com/wzjin/jdk11api_CN

小巧精悍的中国式报表控件。
2.7主要变动:1.增加了设计器的OCX可视控件，可以将设计器嵌入到自己的Form和网页中。
2.VCL控件增加了相关的右键菜单，可以在Delphi的IDE中设计报表。
3.采用全新Office风格的工具条界面(无需皮肤控件支持)。
4.报表对象的右键菜单中增加了：自动对齐，统一调整大小等功能菜单。
5.图表功能改进，例如：支持设置X轴标题，支持多个Series等。
6.图片和文本一样支持居中、靠右显示等特性。
7.自动合并选项中的“约束合并”改为“依赖关系”由原来的“受左边列合并关系约束”改变为“受左边最近一个合并列的约束”。
8.修正了报表视图中，源子表过宽不能完整显示的问题。
9.修正了设计器处于Form设计页面时退出报错的问题。
10.修正了最小行高度调整不能到位的问题。
11.改进了列自动合并算法，修正了对于复杂报表中单元格自动合并错位的问题。
12.修正了多份打印时，页数不正确的问题。
13.修改了连续纸打印(纸张自动高度)时，对某些打印机的设置失效的问题。

参考开源http://www.jonllen.com/upload/jonllen/case/jsrsasign-master/sample-sm2_crypt.html代码为基础，修正其中椭圆点未校验导致生成加密异常的问题，修正字符串转byte前后不统一导致部分加密结果无法与java端正常解密的问题

【内容简介】近几年来，国际学术界和IEEE标准化组织愈来愈对认知无线电（CognitiveRadio，CR）技术感兴趣，称其为未来无线通信领域的“下一个大事件”（NextBig了hing）。
本书通过5章内容来阐述认知无线电及实现认知无线电的代表性技术途径，介绍超宽带认知无线电和IEEE802.22标准。
第1章主要介绍Mitola提出的认知无线电以及当今学术界和工业界主要研究的频谱感知认知无线电；
第2章探讨了认知无线电在PHY和MAC层上感知周围无线环境的方法及算法，主要讲解动态频谱感知、频谱管理和频谱共享方面的技术；
第3章主要介绍了如何产生频谱灵活的认知无线电脉冲波，它们能够动态地对频谱分配策略和干扰要求做出反应，进而无缝地修正它的发射波形以适应特定的无线环境；
第4章介绍了认知网络中节点间的协作机制以及由多个节点构成约网络的整体优化设计技术，介绍了超宽带认知无线电网络（CognitiveUWBNetworks）节点间的合作方案等；
第5章主要介绍了IEEE802．22标准的现状及未来发展趋势。
本书内容丰富，图文并茂，可作为相关专业大学生与研究生的教材，也可供广大从事认知无线电技术研究和应用的工程技术人员参考。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

非科学计算类计算器，用于MFC的演示~~~ps:修正了等于号的BUG

修正了BUG并美化了.你的程序可以直接套用本messageBox，即是导入到PBL即可，不喜欢的话直接从应用中移除本PBL就行，都不用修改任何代码。
可本messageBox与系统messageBox()各方面保持一致，包括默认按钮、按钮焦点的变换，返回数值、提示声音、右上角的关闭按钮是否可用等，让程序员和用户使用上没有变化。

1.点击c51v802.exe直接安装直到结束，安装路径最好选用默认的c:\keil与原来的老板本放到相同的目录下会自动添加一个新的目录c:\keil\uv32.第一次运行请先进入file-＞LicenseManagement弹出窗口下输入注册码，注册码由Keil_lic_v2.exe生成，选择V2选项，生成后复制LIC0内容到keil弹出窗口的NewLicenseIDCode中然后点击AddLIC,注意看看注册后的使用期限，如果太短可以用注册机重新生成，一般都可以找到30年左右:-)3.复制ccKeilVxx.exe文件到c:\keil\c51\bin\下面并运行，以修正0xFDBUG.至此安装完毕。

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。