高速绘图（轴固定时），允许快速绘制数据无限数量的数据序列（内存是限制）每个数据序列的数据量不受限制支持线图，点图，平面图，柱状图，K线图和甘特图系列最多四个轴（左，下，右和上轴）标准轴，对数轴或日期/时间轴自动伸缩的坐标轴,翻转的坐标轴（相互独立）轴标签点标签平滑的曲线网格图例和标题交互性（在控件中发生特定事件时的通知）支持手动缩放和鼠标平移支持鼠标指针支持轴上的滚动条高度可定制（颜色，标题，标签，边缘，字体等）支持UNICODE支持打印和保存到图像文件

MFC根据读取的数据进行画图，并由鼠标追踪曲线的坐标。

基于OPENGL的B样条曲线生成算法，运行时可拖动特征点，动态调整画出相应的B样条曲线形状

本文报道用0.53μm波长超短脉冲序列泵浦角度调谐的LiNbO_3参量晶体,获得1%单程参量放大能量转换效率,并在0.8～1.6μm范围测得参量信号光和空载光波长调谐曲线.

DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）

pythonstockV1项目，股市有风险投资需谨慎，本项目只能用于Python代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算BUG。
PythonStockV1是基于Python的pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架开发的全栈股票系统。
1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在dockerhub上压缩后200BM，本地占用500MB磁盘空间。
2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。
借助tushare抓取数据（老API，后续使用tusharepro开发）3）使用corn做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。
4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickleto_pickle的gzip压缩模式存储。
5）使用tornado开发web系统，支持股票数据，沪深300成份股，中证500成份股，龙虎榜数据，每日股票数据，每日大盘指数行情等6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。
7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达17个指标的数据绘图，进行图表展示。

最小二乘法曲线拟合，龙贝格算法matlab源程序，显示界面等等

三种方法SPSSMatlabSigmaplot画置信区间线（或置信区间图置信区间曲线超实用

OpenGL绘制图形（包含20多个基本例子）。
直线，圆，椭圆，球体，曲线，曲面等基础图形的绘制。

首先MATLAB安装了matpower，可以直接运行，得出PV曲线

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。