988元官方购买的H+是一个完全响应式，基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题，她采用了主流的左右两栏式布局，使用了Html5+CSS3等现代技术，她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件，并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4)，当然，也集成了很多功能强大，用途广泛的jQuery插件，她可以用于所有的Web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，CMS，CRM，OA等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。
当前版本：v4.1.0H+具有以下特点：完全响应式布局（支持电脑、平板、手机等所有主流设备）基于最新版本的Bootstrap3.3.6提供3套不同风格的皮肤支持多种布局方式使用最流行的的扁平化设计提供了诸多的UI组件集成多款国内优秀插件，诚意奉献提供盒型、全宽、响应式视图模式采用HTML5&CSS3拥有良好的代码结构

虽然导航作为用户体验至关重要要的一部分，但它只是达到目的(找到内容)的一种方式。
用户对内容和导航有不同期望，内容应该是独特、惊人或令人兴奋的，而导航应该尽可能地简单并且可被预测。
该系列的文章要分成两部分，有四个有效简化导航的步骤。
通过分析内容的类型和数量，选择并且仔细设计导航菜单的正确类型。
为了建立一个可用的导航系统，网页设计师需要回答以下四个问题：如何才能最好地组织内容?如何才能最好地解释导航选择?哪一种导航菜单类型是最适合的选择?如何才能设计最佳的导航菜单?前两个问题涉及到内容的结构和标签，通常被称为信息架构。
信息架构师通常在站点地图中将他们的工作成果可视化。
站点地图描述网站的导航结构。
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第1章简介1．1内存分配的历史1．1．1静态分配1．1．2栈分配1．1．3堆分配1．2状态、存活性和指针可到达性1．3显式堆分配1．3．1一个简单的例子1．3．2垃圾1．3．3悬挂引用1．3．4共享1．3．5失败1．4为什么需要垃圾收集1．4．1语言的需求1．4．2问题的需求1．4．3软件工程的课题1．4．4没有银弹1．5垃圾收集的开销有多大1．6垃圾收集算法比较1．7记法.1．7．1堆1．7．2指针和子女1．7．3伪代码1．8引文注记第2章经典算法2．1引用计数算法2．1．1算法2．1．2一个例子2．1．3引用计数算法的优势和弱点2．1．4环形数据结构2．2标记一清扫算法2．2．1算法2．2．2标记—清扫算法的优势和弱点2．3节点复制算法2．3．1算法2．3．2一个例子2．3．3节点复制算法的优势和弱点2．4比较标记—清扫技术和节点复制技术2．5需要考虑的问题2．6引文注记第3章引用计数3．1非递归的释放3．1．1算法3．1．2延迟释放的优点和代价3．2延迟引用计数3．2．1deutsch-bobrow算法3．2．2一个例子3．2．3zct溢出3．2．4延迟引用计数的效率3．3计数域大小受限的引用计数3．3．1“粘住的”计数值3．3．2追踪式收集恢复计数值3．3．3仅有一位的计数值3．3．4恢复独享信息3．3．5“oughttobetwo”缓冲区3．4硬件引用计数3．5环形引用计数3．5．1函数式程序设计语言3．5．2bobrow的技术3．5．3弱指针算法3．5．4部分标记—清扫算法3．6需要考虑的问题3．7引文注记第4章标记—清扫垃圾收集4．1与引用计数技术的比较4．2使用标记栈4．2．1显式地使用栈来实现递归4．2．2最小化栈的深度4．2．3栈溢出4．3指针反转4．3．1deutsch-schorr-waite算法4．3．2可变大小节点的指针反转4．3．3指针反转的开销4．4位图标记4．5延迟清扫4．5．1hughes的延迟清扫算法4．5．2boehm-demers-weiser清扫器4．5．3zorn的延迟清扫器4．6需要考虑的问题4．7引文注记第5章标记—缩并垃圾收集5．1碎片现象5．2缩并的方式5．3“双指针”算法5．3．1算法5．3．2对“双指针”算法的分析5．3．3可变大小的单元5．4lisp2算法5．5基于表的方法5．5．1算法5．5．2间断表5．5．3更新指针5．6穿线方法5．6．1穿线指针5．6．2jonkers的缩并算法5．6．3前向指针5．6．4后向指针5．7需要考虑的问题5．8引文注记第6章节点复制垃圾收集6．1cheney的节点复制收集器6．1．1三色抽象6．1．2算法6．1．3一个例子6．2廉价地分配6．3多区域收集6．3．1静态区域6．3．2大型对象区域6．3．3渐进的递增缩并垃圾收集6．4垃圾收集器的效率6．5局部性问题6．6重组策略6．6．1深度优先节点复制与广度优先节点复制6．6．2不需要栈的递归式节点复制收集6．6．3近似于深度优先的节点复制6．6．4层次分解6．6．5哈希表6．7需要考虑的问题6．8引文注记第7章分代式垃圾收集7．1分代假设7．2分代式垃圾收集7．2．1一个简单例子7．2．2中断时间7．2．3次级收集的根集合7．2．4性能7．3提升策略7．3．1多个分代7．3．2提升的闽值7．3．3standardmlofnewjersey收集器7．3．4自适应提升7．4分代组织和年龄记录7．4．1每个分代一个半区7．4．2创建空间7．4．3记录年龄7．4．4大型对象区域7．5分代间指针7．5．1写拦截器7．5．2入口表7．5．3记忆集7．5．4顺序保存缓冲区7．5．5硬件支持的页面标记7．5．6虚存系统支持的页面标记7．

Java图形化界面实现图书管理系统.zipJava图形化界面实现图书管理系统.zip

simplorer里面的电机毕竟很有限吧，有很多都没有。
simplorer跟simulink还是挺像的，不过做的不太人性化，用的不爽，很多东西两者感觉都类似，还有就是simplorer与maxwell啥的可以联合仿真。

宝图一张，不过话说回来，如果现在买HC高速卡以外的低速卡，还真买不到了，主要是MMC卡的扇区不是512，本来左移9位就拉倒的事还不确定了，这个图挺好的，对了，那些低端卡都小于2G的，大于2G的似乎都是高速卡了，我正在调试，在京东买的最便宜的SD卡，20元8G金士顿，SPI已通过，并挂载上了FATFS0.99。

产品是一款基于WEB方式的元数据管理工具，采用这个工具能够整合游离于企业各环节的元数据资产，便于用户浏览及分析元数据。
产品有助于帮助用户了解和管理信息和加工处理过程的来源，也有助于用户理解信息与加工过程之间的关系以及它们如何被使用。
产品支持采集多种元数据来源，包括：关系数据库、建模、数据集成、BI工具以及客户化元数据等多种元数据来源，产品对采集的元数据进行统一存储到产品知识库并集中管理，为上层元数据应用提供服务。
产品采用元数据树方式来统一展示产品知识库的元数据，层级结构清晰，便于用户直观了解元数据组织结构。
元数据来源繁多，贯穿于BI系统的各个环节如需求、设计、编码、测试、维护和升级。
元数据采集是元数据管理的基础，它负责元数据采集，统一存储到元数据知识库并集中管理，为上层元数据应用提供服务。

程序亮点1.VASP使用PAW方法或超软赝势，因此基组尺寸非常小，描述体材料一般需要每原子不超过100个平面波，大多数情况下甚至每原子50个平面波就能得到可靠结果。
2.在平面波程序中，某些部分代码的执行是三次标度。
在VASP中，三次标度部分的前因子足可忽略，导致关于体系尺寸的高效标度。
因此可以在实空间求解势的非局域贡献，并使正交化的次数最少。
当体系具有大约2000个电子能带时，三次标度部分与其它部分可比，因此VASP可用于直到4000个价电子的体系。
3.VASP使用传统的自洽场循环计算电子基态。
这一方案与数值方法组合会实现有效、稳定、快速的Kohn-Sham方程自洽求解方案。
程序使用的迭代矩阵对角化方案(RMM-DISS和分块Davidson)可能是目前最快的方案。
4.VASP包含全功能的对称性代码，可以自动确定任意构型的对称性。
5.对称性代码还用于设定Monkhorst-Pack特殊点，可以有效计算体材料和对称的团簇。
Brillouin区的积分使用模糊方法或四面体方法。
四面体方法可以用Blöchl校正去掉线性四面体方法的二次误差，实现更快的k点收敛速度。

C++实现的完整的五子棋游戏程序设计，MFC图形界面，功能：用户登录、悔棋功能、游戏设置（可选择使用棋子颜色，人机对弈等游戏模式）、显示玩家信息、对话框提示出错信息（例如：落子位置错误）、对话框提示输赢、游戏初始化等功能。
另附完整设计报告、原码。

这是本人自己实现的任意封闭简单多边形三角化代码，使用的方法是耳切法，这次方法是经过本人严格测试，对于中国省边界这种复杂的边界都能通过，并且本人已经应用到项目当中。
里面也给了单调多边形三角化的代码，但是还存在一些bug，欢迎补充。
另外三角化的要求是多边形封闭且不交叉，点的顺序为逆时针排列。

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。