网页设计制作作业主题：我的家乡刘亚群@德州学院本作品欢迎在保留此说明的前提下分发和修改在线预览此作品：http://my.micsite.net/Memory/dzu/netcenter/20121215/index.html作者网站：http://www.micsite.net/作者博客：http://blog.micsite.net/制作日期：2013年1月特别声明：作品中所涉及到的人物均为我的同学，在未征得其本人同意的情况下，不得将照片与此作品分开展示！！！此作品是我在2012年，在德州学院上大一的时候，参加学校网络中心组织的新生网页设计大赛时的参赛作品，此作品获得二等奖。
2014年1月22日

win下的工具，免费交流群：566781254。
此工具仅用于amlogic线刷固件，包含固件解包工具，打包工具，解压打包rec工具（高安的不能解压打包），解压打包boot工具（高安的不能解压打包），解压打包system工具（慎用，建议不用，请单独用rom助手之类的修改system）等。
bat命令行模式，简单快捷。

Linuxc聊天室，可群聊可私聊，有两套代码，带有日志记录功能，一个只可以群聊，另一个群聊私聊都可以，

海豚群优化概率神经网络算法,主要设计空气质量评价的研究

基于UDP的网络编程技术，分析类似于QQ群聊程序设计原理和程序流程，选择合适的开发环境，参考已有的群聊程序功能，设计模拟实现基于UDP的群聊应用程序。

用于配电网重构的蚁群算法，Matlab法度圭表标准。

虚构力拆穿包围算法使用于传感器收集近多少年引起了越来越多的人的存眷，这起首由Zou等人将虚构力引入到传感器收集，很明晰传感器节点以及机械人存在着许多怪异之处。
所以他们在虚构力使用于机械人规模的底子上，把传感器也看做是势场中的粒子，由于地球是个庞大的磁场以及地球四处存在着电磁场，能够把节点看做是存在势场中的粒子，如许传感器节点之间就存在着相互的联系。

阐发：这是基于Qt编写的QT的音乐播放器源代码，外面搜罗超级详尽教程及代码。
这是自己的练手之作，学习进程中借鉴了网友的下场，实现为了最底子的播放及进度条等底子成果。
待美满后会再宣告给巨匠。
普通百忙傍边将我的学习下场制组成学习教程供巨匠学习。
同时我也阻滞巨匠都将自己的学习下场宣告到网上，让巨匠同享。
由于我是初学者，该法度圭表标准未必会有BUG以及许多需要改善的中间。
有需要谈判的请到场我的QQ群84998716。
下载源代码后，由于不合版本的QTCreator建树的情景不合，大概没法准确运行，所以掀开后，QTCreator大概会揭示QTCreator发现其余情景的配置配备枚举文件，问能否要载入，遴选No。
假如还不能准确运行，建议自己新建工程，将我的代码搬到新建的工程中。

中国的“独角兽”群-pwc.pdf

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

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。