B通过ActiveX的DLL与S7-1200/1500以太网通讯该类通讯组件适用于基于PC高级语言的工业自动化控制系统，用于PC与可编程控制器(PLC)、智能仪表等进行数据通讯。
组件采用动态链接库文件(*.DLL)的形式，在PC系统的项目工程里引用该组件，调用相应的属性与方法函数，即可快速实现PC与PLC的数据高效交换。
DLL通讯组件无须安装，直接复制到工程文件目录，方便打包安装部署；
无须任何配置，直接调用函数，与应用开发无缝衔接；
多年工程经验的软件团队开发测试，经过本公司及客户的海量实际应用检验，稳定可靠；
采用稳定高效的内部协议，无须编写PLC内部程序配合，直接访问PLC的内存，通讯响应快速；
内建动态管理的多独立线程连接，同时支持外部应用的多线程结构调用；
兼容WINDOWS系统下的所有开发环境，包括各种版本的VB.NET、C#、VC++，以及DEIPHI、VB、LabView等；
支持几乎所有PLC的CPU自带通讯口、通讯扩展模块。

为带动整个金融行业对用户体验的重视和用户感受度的提升，平安集团将积累的行业经验和方法论转化成册，通过对八个金融细分领域的用户体验现状及趋势进行梳理和预测，定位传统金融和互联网金融在体验方面的特注、痛点以及未来机会点。

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支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统，主要用来处理二元样本的分类问题，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，来获得最好的推广能力，要求分类线不但能将两类无错误地分开，而且要使两类的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（如使训练误差为0），而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小，

本系统包括前端、后端、数据大屏以零售平台为核心开发，集成五流：信息流，商流，物流，资金流，人才流。
针对生鲜供应链主要特征如下:生鲜供应链是基于点对点多商户模式构建的系统商户之间的关系是平等的，即使核心商户也是这样，每个商户自己的组织结构，有采购目录和销售目录,通过这种方式，可以把商户之间的信息流、商流、物流链接起来，形成一个供应链传统供应链系统就像SAP基于核心企业作为使用对象，上下游合作企业并没有供应链账号可用本供应链是使得上下游企业也可以通过管理完成的人力资源、产品信息交换，库存等。
可以通过定制本系统实现不同的应用。
核心功能平台管理，平台鸟瞰视图业务开拓管理（CRM），管理联系，销售进度，完成合伙人转化小超会员管理，会员管理订单，支付，邮寄地址等人力资源管理（HRM），可以管理入职，绩效考核，工资发放，经验，教育经历，培训考试记录操作系统环境：CentOS6+/Ubuntu16.04+数据库：MySQL5.7+，GBase8s，Informix11，PostgreSQL缓存系统:Redis3.2+事件流系统:Kafka

The.Art.of.UNIX.programming这本书的另一个特色是它的百科全书般的博大与庞杂，Raymond凭借他对Unix系统的无比熟悉，如同一位资深导游一般，游刃有余地带着一干读者在Unix系统地大观园里纵横捭阖、几出几进，时而历数各种开发工具，时而盘点众多文档格式，如数家珍般介绍着关于Unix系统的零零种种。
如果没有一段时间的Unix经验的读者，恐怕真是要像刘姥姥一般感到晕头转向了；
而如果你像我一样经常生活在Unix下，依然能够发现自己其实一直“视若无睹”地忽略了不少大观园里的景致。
而当Raymond为你点开这些迷雾的时候，读者不禁要如梦初醒般大呼痛快了

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

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。