Angular5示例购物应用程序+Angular材质+响应式用:red_heart_selector:用户界面说明该应用程序提供了维护购物清单的可能性。
可以在搜索字段中搜索产品每种产品都可以添加到购物清单中可以查看购物清单可以从购物清单中删除产品购物清单名称可以定义和更改人性化设计API连接：应用程序使用shutterstock.comAPI，但可以轻松更改为任何其他API产品特点角度5+国际化（翻译）路由延迟加载（购物模块）材料设计自定义加载页面响应式布局（弹性布局模块）RxJS/可观察的角形Http可扩展架构遵循最佳做法！环境安装您需要在PC/Mac上安装Node.js和npm。
然后只需在项目的根目录中运行npminstall。
开发服务器为开发服务器运行npmstart。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
建立运行npmrunbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用-prod标志进行生

交叉小波，相干小波代码及示例，通俗易懂，操作简单，

比赛原始数据集，包括了提交示例，训练集、测试集四个文件随着各种社交平台的兴起，网络上用户的生成内容越来越多，产生大量的文本信息，如新闻、微博、博客等，面对如此庞大且富有情绪表达的文本信息，完全可以考虑通过探索他们潜在的价值为人们服务。
因此近年来情绪分析受到计算机语言学领域研究者们的密切关注，成为一项进本的热点研究任务。

基于STM32的X9C103数字电位器驱动程序,包含X9C103的初始化和操作示例，同时也支持X9C102等管脚兼容的芯片。

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

提供详细的RNN的python程序，并提供详细具体实例验证。

里面提供两个程序，一个示例程序，另一个是句柄程序，示例程序启动后，运行句柄程序，句柄程序将定时开始发送内容

自己编写了一个WebGLObj模型导入库，内有PPT讲解，同时附有指导书说明如何使用该导入库，并提供了3个示例程序。

poi生成excel及合并单元格示例，详见文章http://blog.csdn.net/geloin/article/details/17219885

一个使用STM32的USB接口传输MJPEG格式的UVC示例

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。