管家婆免费仓库管理软件是在管家婆基础版的基础上，经过优化组合，开放部分功能免费提供给客户使用。
主要包括，入库单，出库单，库存查询，进货单，销售单及基础信息管理。
免费版预留各类接口，方便快速升级到致胜管家、致胜工贸、致胜财贸、商品零售、五金建材、服装鞋业、致胜ERP等软件。
　　【管家婆－免费仓库管理软件概括介绍】　　软件包含进货管理、库存管理、销售管理、出入库管理和系统设置五大部分。
　　免费仓库管理软件是在管家婆基础版的基础上，经过功能提炼和优化重组及大量的市场调研人员对进行针对性调研之后研发的仓库管理软件，软件在一个整体的基础上可根据用户需要对软件进行拆解，并且各部分模块既可进行单独运行，也可进行整体运用。
软件包含进货管理、库存管理、销售管理、出入库管理和系统设置五大部分，覆盖了企业最核心的业务。
　　灵活设置的权限控制及审核流程设置，可以按每个操作者的不同岗位职责方便地配置软件的操作及审核权限，让每个人都职责清晰、目标明确；
报表的模糊查询功能，避免操作者遗漏业务信息；
操作简便易学，一般没有任何计算机操作经验的职员，稍加培训就能使用。
　　本系统定位于解决中小企业的核心管理问题，业务流程及组织架构相对简单；
企业操作人员也可以根据指导手册，实现自助式实施应用，大大降低了企业对供应商的依赖性。
本系统使用的是MSSQLSERVER数据库，在Windows操作系统下运行，对服务器和数据库的维护要求简单，企业无须花高薪聘请专业人士即可完成全部维护，公司服务人员还将帮助企业把普通业务人员培养成系统管理员。
同时针对企业对于软件互联网应用的需求，我们开发互联网应用版，解决企业在互联网应用方面的瓶颈！　　【免费仓库管理软件软件特点】　　1、提升公司的形象。
公司、门店从此可以告别手工开单，打印出整齐漂亮的单据，给客户一个规范经营，管理的公司形象。
　　2、智能查询功能。
公司的各种信息，经营历程，可以随时了解。
一切相关的统计自动完成。
并可以在瞬间完成查询。
特别是商品信息的模糊查询功能，更是一枝独秀，拼音码自动获取。
商品可以通过编码拼音码条码等各种方式查询。
　　3、公司业务和管理流程化、制度化。
由于员工可以在一种科学规范的软件流程中作业，管理水平会上一个台阶。
　　4、智能价格跟踪功能。
软件显示的销售价格是上次卖给这个客户的价格。
可以避免公司客户之间不必要的价格纠纷，增加公司的诚信度。
　　5、智能库存管理，商品仓库缺货，库存积压，过期，可根据公司需求设置。
软件会自动报警，能够显着降低库存周转时间，通过异地调拨最大限度的利用有效库存，以及时处理季节滞销商品及残次品。
充分激活库存商品，有效利用现有库存。
　　6、智能数量辅助。
可以轻松完成单位换算。
例：食用油1箱=6瓶=36斤。
水管1包=20根=80米如果客户需要100m水管，软件就会在发货单上自动显示1包5根。
可以大大降低发货的差错率和劳动强度。
　　随着经济的复苏，人力资源开始面临巨大压力。
无论是生产还是销售企业都面临了一个非常严重的问题--用工荒。
提高人工工资是一个趋势。
但我们企业要做不仅仅是提高工资这种被动的措施。
提高生产管理的技术含量，提高生产、营销、管理水平。
通过“管家婆”软件在产、供、销、财务会计核算等方面的应用。
提高效率，减少用工数量，才能提高企业的核心竞争力。
保持企业活力，在残酷的市场竞争中立于不败之地。
　　备注：需要msde小型数据库支持。
　　备注：软件已经升级到5.19升级概况1.优化了商品库存汇总，商品库存明细，库存查询明细下的统计算法，缩短查询等待时间。

《正则表达式入门经典》详细解释了正则表达式的各个组成部分、这些组成部分的含义、如何使用它们，以及在编写正则表达式时如何避免常见的错误。
正则表达式能够帮助用户和开发人员更加有效地查找和操纵文本内容。
而且，正则表达式已经得到了许多脚本语言、编程语言和数据库的良好支持。
这本示例丰富的教程将打破所谓正则表达式难以掌握的传统神话。
　　通过逐章地讲解如何在流行的Windows平台的软件——包括数据库、跨平台的脚本语言和编程语言中使用正则表达式，你将学习到如何有效地驾驭正则表达式所提供的强大功能，并且全面理解正则表达式的高度灵活性和无限潜能。
　　·正则表达式的基本概念以及如何编写正则表达式　　·如何分解文本操作问题并构建符合逻辑的正则表达式模式　　·如何在不同的脚本或编程语言以及软件包中使用正则表达式　　·当前各种正则表达式实现之间存在的差别　　·可以解决日常问题的、可重用的正则表达式示例代码　　《正则表达式入门经典》读者对象　　《正则表达式入门经典》适用于那些需要解决文本操作问题，但还不了解正则表达式的开发人员。
虽然一些基本的编程或脚本编写经验是有用的，但并不是必需的。
　　《正则表达式入门经典》技术支持从Web站点www.wrox.com和www.tupwkcom.cn/downpage上可以获取《正则表达式入门经典》的源代码和Wrox技术支持。

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

本文是关于如何在编码初期避免部分错误的第二篇文章。
我们第一篇文章中便已提出应尽量避免在一个表达式中整合大量计算。
不过，在这里，我们会对该问题进行深入探讨。
下面就让我们来看一下复杂的表达式存在哪些危险因素，以及我们可如何避免大量逻辑错误。
您可以点击这里，阅读我们之前发表的第一篇文章。
这次我们将列出一些来自不同著名项目的错误示例，借以强调它们的普遍性。
我在这里展示的错误全部是在PVS-Studio分析器的帮助下发现的，覆盖的时间范围相对较广。
我基本上已经将这些错误全部告知相关项目的开发人员，我希望他们能够在新的代码修订版中修复这些缺陷。
之所以在简介部分提到这点，是因为我每次发表类似文章后都会收到很

本系统是为了能够使操作系统的进程能够正确地共享资源，并且不会因为共享资源而陷入死锁，对此，采用银行家算法。
把操作系统看作是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求分配资源相当于用户向银行家贷款。
操作系统按照银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程对资源的最大需求量，如果系统现存的资源可以满足它的最大需求量则按当前的申请量分配资源，否则就推迟分配。
当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程已占用的资源数与本次申请的资源数之和是否超过了该进程对资源的最大需求量。
若超过则拒绝分配资源，若没有超过则再测试系统现存的资源能否满足该进程尚需的最大资源量，若能满足则按当前的申请量分配资源，否则也要推迟分配

【很实用的小工具】：可以将需要监控的程序添加到列表中，程序检测该进程没有运行的时候会重新启动该进程，避免由于进程被意外结束导致不必要的麻烦。
该软件可能会被报毒（E编写），如果不放心请勿下载。

针对UMA-RFID协议的安全漏洞,提出一个改进的超轻量级的RFID认证协议。
通过修改UMA-RFID协议的交互方式,避免泄露标签标识符,保证读写器应答消息的新鲜性。
该协议仅使用异或操作和移位操作,降低了对标签计算能力和存储能力的要求。
分析结果表明,该协议可有效抵抗假冒攻击和重传攻击,适合于较低成本的RFID系统。

很小的拿来就用，而且很简单，避免新手入坑！！记得有问题给我留言虽然我也不常来！

BrettSlatkin是Google的一名高级软件工程师,九年前他开始尝试使用Python来管理Google庞大的服务器群,他的建议：成为一个好的Python程序员之前毋须完全读完本书。
•课程1:使用表达式和语句：在课程1中，你会学习到如何以Python行者的风格撰写程序，所使用的方法会影响到你将来编写的每一段程序。
•课程2:使用解析器和生成器：在课程2中，你会学习如何使用解析器和生成器来处理和创建序列。
•课程3:使用函数：课程3涵盖了Python函数的撰写和调用的多种独特的功能。
•课程4:使用类：课程4聚焦于如何正确的使用Python的面向对象编程，同时避免一些常见的陷阱。
•课程5:并发和并行：课程5为你提供了Python内置函数的洞见，即编写的程序能够同时干很多事情。
•课程6:让程序更加的完善：在课程的最后一节，你可以学习到最佳的技术，从而让你的程序在生产环境运行时做到无懈可击。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

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。