采用rt-thread操作零碎设计一个仓库货位的灯光指示零碎，采用STM32F407+WS2811（彩灯控制器）+以太网+WIFI+RS485来完成。
这种方式下，假如你要领一个BOM的物料，直接在仓库管理零碎提交BOM，领料员收到订单后，通过http协议将BOM清单编号发给硬件，让对应BOM物料的货位的指示灯显示指定的颜色（比如亮红灯），然后这批物料的仓库上的LED灯会亮红灯，于是领料员不用看，直接把所有亮红色等的物料拿走，领料完毕。
这大大提高的领料的效率。

javaweb入门项目，JSP+Servlet，数据库为mysql，数据库言语为原生的JDBC。
部署环境时需要添加mysql驱动jar包（我直接把mysql的j驱动jar包放在tomcat中了），jdk1.8，tomcat8.0用到了图书分页，简单导航，模糊查询，后台商品增删查改查看订单，前台订购物品，查看订单，下单等功能

springmvc架构外卖项目

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第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--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

该系统是一个基于JavaEE规范B/S架构下的WEB电子商务系统，采用MySQL作为后台数据库，运用JDBC数据库访问技术，通过Tomcat应用服务器实现电子商务网站的基本功能。
该系统综合运用面向对象编程的思想，运用三大框架，通过JavaScript、jQuery以及Ajax技术，在Servlet，JSP服务的基础上完成电子商务平台的各项功能，并且使用CSS和HTML对界面进行美化编辑和功能排布，突出展示了电子商务平台清新、便捷、迅速和功能丰富的特点。
该系统功能全面，包括了注册、登录、购物车、商品搜索、订单生成以及个人信息管理等功能。
此外，系统有着优秀的安全加密措施，保证用户的个人信息不会泄露。
同时系统还具备可升级能力，能够满足未来不断增长的用户需求。
本文阐述了电子商务交易系统详细的设计和实施过程，从功能模块的实现到数据库的应用，从系统的测试与分析到系统的改进与整体功能评估，从界面风格的确定到界面风格的设计与实施，本文一一进行解析。

本零碎是基于SSM的汽车租聘零碎,分为后台和前台,前台实现用户租车,后台对租车订单和用户进行管理。

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。