基于对目前档案管理的现状和存在的问题进行释放的分析，我们采用RFID技术分析目前档案管理事项，促进档案管理水平的进一步提高。
通过设计一套基于RFID物联网的档案管理自动化系统，并分析此系统的功能模块架构和管理业务流程，促进档案管理智能化、自动化和系统化管理。
试验结果证明：基于RFID的档案管理系统设计，有效提高系统稳定性和系统性能，从数据方面来看能够将系统稳定性提高到88.36％左右，具有较好的工程实践指导价值和良好的应用前景。
通过设计一套基于RFID物联网的档案管理自动化系统，并分析此系统的功能模块架构和管理业务流程，促进档案管理智能化、自动化和系统化管理。
试验结果证明：基于RFID的档案管理系统设计，有效提高系统稳定性和系统性能，从数据方面来看能够将系统稳定性提高到88.36％左右，具有较好的工程实践指导价值和良好的应用前景。
2024/12/18 2:47:57
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初学matlab时编的一个小程序。
实现对排队等待问题的计算机模拟（经典的理发店顾客服务情况模拟），并有动画演示。
学计算机模拟课的人可以看看。
蒙特卡洛(MonteCarlo)法，或称统计试验法、计算机随机模拟方法，起源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
统计试验法通常用来研究概率过程，研究问题时常涉及下列一些与随机因素有关的概率，如各类概率等，一般来说，建立描述过程的复杂的概率模型是不成问题的，但用数学方法研究与分析这些模型是却很困难，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。
对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality)。
传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机），甚至达到了无法进行的地步。
因此，唯一可取的研究方法是统计实验法。
实现对排队等待问题的计算机模拟（经典的理发店顾客服务情况模拟），并有动画演示。
学计算机模拟课的人可以看看。
蒙特卡洛(MonteCarlo)法，或称统计试验法、计算机随机模拟方法，起源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
统计试验法通常用来研究概率过程，研究问题时常涉及下列一些与随机因素有关的概率，如各类概率等，一般来说，建立描述过程的复杂的概率模型是不成问题的，但用数学方法研究与分析这些模型是却很困难，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。
对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality)。
传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机），甚至达到了无法进行的地步。
因此，唯一可取的研究方法是统计实验法。
2024/12/15 21:39:39
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公司单节点升级到分片下，搜索了一圈大多数MongoDB集群的部署方案都是分片+副本集，没有讲述如何从单节点升级到分片+复制集的方法，亲自试验后记录整个过程以及中间的参考内容和疑难解决，以备后查。
内容包含复制集+分片的搭建，用户访问控制，windows转linux单节点加入到复制集，进入到分片的操作，非常完备的配置及其说明。
内容包含复制集+分片的搭建，用户访问控制，windows转linux单节点加入到复制集，进入到分片的操作，非常完备的配置及其说明。
2024/12/12 15:49:35
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针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
2024/12/10 15:53:52
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此资源包含了演示程序和源代码。
----------------------------Qt5相比Qt4有了很大的改变，对OpenGL这一部分支持的力度加大了。
如果说Qt5.0对OpenGL这部分的改变还是试验性的，那么Qt5.1中与OpenGL相关的函数和封装则是优化和一些小小的微调。
早在Qt5.1还没有发布的时候，国外就有高手发布了Qt5.1对OpenGL支持的相关特性。
----------------------------Qt5相比Qt4有了很大的改变，对OpenGL这一部分支持的力度加大了。
如果说Qt5.0对OpenGL这部分的改变还是试验性的，那么Qt5.1中与OpenGL相关的函数和封装则是优化和一些小小的微调。
早在Qt5.1还没有发布的时候，国外就有高手发布了Qt5.1对OpenGL支持的相关特性。
2024/12/4 12:45:20
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建立运行环境-ExcelVba，可移植到VB环境中（需修改一些代码）'仿制简单的SQL查询语句，用于对二维数组的查询'参照SQL语句：Select*Fromarray[Whereconditions][Distinctfields][ResultWithTitle]''实现功能：'依条件设置查询数组，返回包含查询字段（或全部字段）的数组，可多条件组合。
'条件运算符包括：＞==,=,=,＜=,,like(正则表达式)'本函数中仅有上述运算符。
原因在于，更多的运算符编制逻辑过于复杂，又不太常用。
'为了尽可能多地容纳各种运算关系，添加了正则表达式匹配运算，'在某个单一条件中，正则几乎可以容纳绝大部分的比对运算关系了。
'2、数字比较：'采用了将数字型字符串类型转换为数字之后再比较的方法，结果更为准确。
'3、其他算法和运算速度：'编制过程中，试验过使用正则+逻辑分支+表达式引用的方法，'可以实现几乎等同于SQL查询语句的复杂功能，而且代码更简捷。
'但运算速度相差过于悬殊（大概几十到上百倍-"一闪而过"和"一袋烟"的差距！），最后不得不放弃。
'所以现在的版本相当于一个简化了的select语句，但对于大多数查询情况而言够用了。
'条件运算符包括：＞==,=,=,＜=,,like(正则表达式)'本函数中仅有上述运算符。
原因在于，更多的运算符编制逻辑过于复杂，又不太常用。
'为了尽可能多地容纳各种运算关系，添加了正则表达式匹配运算，'在某个单一条件中，正则几乎可以容纳绝大部分的比对运算关系了。
'2、数字比较：'采用了将数字型字符串类型转换为数字之后再比较的方法，结果更为准确。
'3、其他算法和运算速度：'编制过程中，试验过使用正则+逻辑分支+表达式引用的方法，'可以实现几乎等同于SQL查询语句的复杂功能，而且代码更简捷。
'但运算速度相差过于悬殊（大概几十到上百倍-"一闪而过"和"一袋烟"的差距！），最后不得不放弃。
'所以现在的版本相当于一个简化了的select语句，但对于大多数查询情况而言够用了。
2024/11/21 2:03:52
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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
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