为新学习JSP的开发爱好者小白写下这篇文章，教你若何创建一个自己的学生信息管理系统，可能有很多小白也在迷茫中，建议你不要灰心啊，在下面我讲给你叙述如何进行完成一套自己的系统，并且提供两套版本，一套为IntelliJIDEA进行开发的版本，一套为eclipse开发的系统版本，接下来我以Idea开发为基础，整套开发方式完全基于MVC架构思想为新入门的小白们进行一步一步的讲解这一块的知识。
以下所有信息都是个人完成，若有转载或者自创请注明出处。
大家可以参考我的博客进行参考部署开发。
原文：https://blog.csdn.net/youxun1312/article/details/89342694
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2018/8/19 23:03:07
2.01MB
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C++re-implementationoffastDiscriminativeScaleSpaceTrackingbasedonOpencv.linuxx86和ARM的移植。
实时单个目的快速追踪，甩都甩不掉，代号：狗皮膏药.本人资源从不缺斤少两，全是产品项目，小白请不要乱评论，谢谢。
实时单个目的快速追踪，甩都甩不掉，代号：狗皮膏药.本人资源从不缺斤少两，全是产品项目，小白请不要乱评论，谢谢。
2017/4/4 12:20:09
21.38MB
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刷BIOS有风险，自愿刷机，后果自傲！！！G460去网卡白名单BIOS，可以用任何品牌网卡，完全去白名单，不是改ID。
仔细阅读说明文档，事先备份好BIOS。
仔细阅读说明文档，事先备份好BIOS。
2021/5/24 17:38:51
6.7MB
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信号检测与处理的一个十分重要的内容就是从噪声中提取信号，本文针对chirp信号加入不同强度的噪声的问题，采用了频域非因果的方法实现了维纳滤波。
当伴有信噪比为20的高斯白噪声的chirp信号通过维纳滤波器，它可以对信号作出了精确的估计。
最初，在MATLAB平台仿真结果显示：本文设计的滤波器达到了重现chirp信号的要求。
当伴有信噪比为20的高斯白噪声的chirp信号通过维纳滤波器，它可以对信号作出了精确的估计。
最初，在MATLAB平台仿真结果显示：本文设计的滤波器达到了重现chirp信号的要求。
2015/4/10 15:03:04
285KB
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屏蔽了一些保存设置的功能。
已经除去了5分钟播放限制，直接使用即可。
-----------------------------------------------------------------PPTGenius用来提供控制PPT的演示时间，主要功能如下：（1）可设置PPT讲演限时值1～600分钟；
（2）当播放PPT时，计时器可自动开始倒计时，并显示倒计时钟（时钟一直在PPT播放界面上显示）；
（3）可设置两个提前提示点，以弹出窗口提示，并可设置声音提示；
（4）演示时间到时，可设定黑屏、白屏、锁屏等操作；
（5）可保存/加载设置参数；
（6）软件固化于U盘之中，无须安装和注册，使用方便；
（7）适用环境：PPT:MicrosoftOfficePowerPoint2000/2003/2007/2010；
操作系统：windows2000/XP/2003/WIN7。
已经除去了5分钟播放限制，直接使用即可。
-----------------------------------------------------------------PPTGenius用来提供控制PPT的演示时间，主要功能如下：（1）可设置PPT讲演限时值1～600分钟；
（2）当播放PPT时，计时器可自动开始倒计时，并显示倒计时钟（时钟一直在PPT播放界面上显示）；
（3）可设置两个提前提示点，以弹出窗口提示，并可设置声音提示；
（4）演示时间到时，可设定黑屏、白屏、锁屏等操作；
（5）可保存/加载设置参数；
（6）软件固化于U盘之中，无须安装和注册，使用方便；
（7）适用环境：PPT:MicrosoftOfficePowerPoint2000/2003/2007/2010；
操作系统：windows2000/XP/2003/WIN7。
2021/4/10 10:15:43
1.38MB
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基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2018/6/7 15:27:17
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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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