上传为一个完整nodejs使用express完成的学生管理系统，主要使用nodejs技术实现对json文件中存储的学生信息进行增删改查（没有数据库），并使用art-template实现客户端渲染，系统源代码中包含模块化编程思想，含有详细的注释，适合于初学者学习nodejs模块化开发使用，对于已有编程基础者，可提供一定编程思想。
在nodejs环境下，执行nodeapp.js可实现系统运行。
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2024/9/17 22:46:11
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一个扩展的CComboBox下拉框自绘美化MFC源码适合于新手学习参考。
“我是为了实现50个字的要求额外补充的。
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”
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2024/9/17 3:18:40
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在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
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此代码实现C#对MATLAB算法的dll调用，实现跨开发平台的代码测试，在MATLAB中实现对肖维勒算法的封装，在.NET下编译成适合vs环境调用的dll文件，完成异常数据的剔除操作。
2024/9/16 1:51:24
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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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