java-searchBarservlet+ajax实现搜索框智能提示(ajax)(json)原理:输入框获得数据---------->服务器(servlet)进行查询--------->前端接收并解析展示数据过程:1.前台静态页面设计2.创建xmlHttp对象3.给服务器发送数据4.写回调函数5.动态的展示数据6.后台接收数据并转为json７．其它(最初的输入框的美化没有做)不足:点击下面的提示后，输入框中内容并不会改变，不知道为什么td.onclick()方法为什么不起作用参照视频:

c#cs程序播放一组音频文件.为了界面不卡死,开了子线程.子线程是同步的,子线程如果是异步的话就不能顺序播放了吧.子线程如果异步播放就相当于只能播放最后一个声音文件.子线程如果同步播放则不能暂停,好像是卡死了.我把整个子线程停掉,也不能停止播放.后来找到了个回调函数问题处理.没积分的看我博客,加我传给你.

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

这是一个在VC6上实现的一个粒子系统，该系统用粒子模仿瀑布水流，系统产生很多粒子，粒子自由下落，打在地面的平面上又溅起再下落。
每个粒子都有初速度和运动方向，粒子是用OpenGL的小球模仿的，粒子运动是用OpenGL的回调函数glutIdleFunc(animation)的animation()函数实现的。

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。