2018年苏宁B7开发转正考题，针对java岗位B7的，置信你就下载！本人好不容易整理出来，如有雷同，纯属巧合

基于k-均值的RBF神经网络实现，matlab程序，基于k均值找到聚类中心，最小二乘法计算隐含层与输入层之间的权值。

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳功能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel

jeecmsv9.3正式版源码包更新日志1、栏目添加选择模型模板只选择一个报错2、内容复用待审核查询报错（开源版）3、根栏目添加内容报错4、后台页面样式调整5、后台编辑器分页问题7、数据统计今日数据没有问题8、公众号推送菜单和群发微信菜单获取微信端消息前往处理9、OSS管理添加appkey_secretId后台未解密导致数据存储错误10、会员中心留言列表报错11、工作流节点空值处理12、手机模板在静态页生成的情况下url错误处理13、新增百度主动推送14、内容删除同时删除静态页（含FTP）15、栏目和内容静态化调整成只生成前10页16、activationjcaptchafreemarkerJAR部分用户反映下载不了，调整pom采用本地jar17、栏目没有选择模型模板的情况下，发布内容选择不到模型问题处理JEECMS简介JEECMS是JavaEE版网站管理系统（JavaEnterpriseEditionContentManageSystem）的简称。
·基于java技术开发，继承其强大、稳定、安全、高效、跨平台等多方面的优点·采用hibernate3springmvcspring2freemarker主流技术架构·懂html就能建站，提供最便利、合理的使用方式·强大、灵活的标签，用户自定义显示内容和显示方式·在设计上自身预先做了搜索引擎优化,增强对搜索引擎的友好性·完全生成全站静态页面,可自定义路径结构，无需urlrewrite·轻松建设大规模网站，可通过次级域名建立子站群，各子站后台管理权限分离，全站实现单点登录jeecms页面展示： 相关阅读同类推荐：CMS系统

科研伦理与学术规范期末考试试题与答案2021年1单选(2分)关于科研伦理描述不正确的说法是A.伦理学已经从传统的以人为中心走向现代的以行为为中心B.规范则未必均是在道德层面上具有调整性C.现代伦理学主要关注以行为、原则、规范、义务D.所有的规范的评判都涉及到“善恶正邪”的价值判断正确答案：D2单选(2分)哈佛模式下的引证规范的特点A.循环数字编码式B.MLA引用格式C.插句式D.注释引证式正确答案：C3单选(2分)关于科研伦理和学术规范的描述不正确的是A.科研伦理主要研究科研活动者与合作者、受试者、受科研活动影响者以及外部环境之间的关系B.在具体学术规范尚未触及的空白，科研伦理原则对科研工作者仅仅具有道德约束作用C.学术规范从科研伦理衍生，但已经具有超出价值判断的规范意义D.建立学术规范的目的提高整个知识生产的效率和质量正确答案：B4单选(2分)请选择您认为错误的答案A.精确、高效、责任是科研诚信基本要求的应有之义B.建立学术规范的终极目的是保护科研活动参与者独创的智力劳动成果，确保知识生产过程务实求真C.我国在科研伦理与规范领域的研究主要是独创性的本土研究，欧美诸国的伦理规范与我国不兼容D.论文写作规范是技术性的学术规范的重要内容正确答案：C5单选(2分)下列选项不属于违反学术规范行为的是？?A.学术不端行为B.学术腐败C.学术失范行为D.学术水平低正确答案：D

（1）前台投票模块前台投票模块是面向广大普通用户的功能模块，该部分包括用户投票和结果显示。
前台投票模块要能向用户显示投票内容，并可参与投票，以及投票成功后显示用户的投票结果。
（2）后台管理模块后台管理模块是面向管理员的功能模块，也是整个投票系统的中心模块，它主要包括创建投票、管理投票两个模块，在管理员成功登录该投票系统之后，管理员点击“创建投票”，以表单的方式呈现添加投票主题、选项的个数、投票类型以及是否开放四个小模块，然后点击“下一步”进行添加投票选项；
管理员可以点击“管理投票”查看投票主题、投票编号、创建时间、创建人、投票状态、提票类型以及编辑等基本内容；
还可以点击“编辑”对该主题的选项进行删除、增加以及修改，还可以修改投票类型和是否开放。

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

Cloudstate-下一代无服务器“我们预测无服务器计算将增长，从而统治云计算的未来。
”—BerkeleyCS部门，将有状态服务，快速的数据/流和响应技术的功能带入CloudNative生态系统，以真正的弹性可扩展性，高弹性和全局性，打破了阻碍无服务器平台进行通用应用程序开发的最终障碍。
Kubernetes生态系统中进行部署。
当今的无服务器运动非常关注底层基础设备的自动化，但是在某种程度上，它已经忽略了应用程序层上同样复杂的要求，在这些层上，向快速数据，流传输和事件驱动的有状态体系结构的迁移创造了各种生产中操作系统的新挑战。
无状态功能是在云计算工具包中占有一席之地的出色工具，但是对于无服务器而言，要实现行业要求无服务器世界的宏伟愿景，同时允许我们构建以数据为中心的现代实时应用程序，我们可以继续忽略分布式系统中最棘手的问题：管理状态-您的数据。
项目迎接了这一挑战，为无服务器2.0铺平了道路。
它由两部分组成：标准工作-定义规范，用户功能和后端之间的协议以及TCK。
参考实现—用不同的语言实现后端和一组客户端API库。
Cloudstate的参考实

在上次上传的思维导图中添加了一些新的见解，纯属个人笔记，如有错误，请多更正。
计算机组成第一章计算机系统概论冯诺依曼型计算机特点1.计算机由运算器，控制器，存储器，输入和输出设备5部分组成2.采用存储程序的方式，程序和数据放在同一个存储器中，并以二进制表示。
3.指令由操作码和地址码组成4.指令在存储器中按执行顺序存放，由指令计数器(即程序计数器PC)指明要执行的指令所在的储存单元地址，一般按顺序递增，但可按运算结果或外界条件而改变5.机器以运算器为中心，输入输出设备与存储器间的数据传送都通过运算器区别以运算器为中心的计算机还是存储器的方法看输入设备能否直接与存储器相连，是的话就是以存储器为中心

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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。