选框视图俗名：可垂直跑，可水平跑的跑马灯学名：可垂直翻，可水平翻的翻页公告效果图Gradle：compile'com.sunfusheng:MarqueeView:'属性属性描述描述mvAnimDuration一行文字动画执行时间mvInterval两行文字翻页时间间隔mvTextSize文字大小mvTextColor文字颜色重力文字地位：左，中，右单线单行设置mvDirection动画滚动方向：bottom_to_top，top_to_bottom，right_to_left，left_to_right字体设置字体XML格式<com.sunfusheng.marqueeview.MarqueeViewandroid:id="@+id/marqueeView"android:layo

新建：新建一个文本文件打开：调用JDK提供的“打开”对话框，选择要打开的文本文件，要求返回带路径的文件名。
保存或另存为：如果已有文件名，直接保存文件，否则调用“保存”对话框，获取文件名后保存。
退出：在退出前要判断是否保存，保存时要求如上，不保存直接退出。
撤销/重做：记录用户在编辑区的历史操作，可以进行撤销与重复。
复制/剪切/粘贴：将选中的文本复制到系统剪切板上；
将选中的文本剪切到系统剪切板上；
将选中的文本粘贴到系统剪切板上全部选中：将编辑区中的文件全部选中查找：根据向上/向下条件进行查找，或者区分大小写进行查找替换：根据选项要求在编辑区的所有文本中查找到的全部文本自动换行：文本编辑区是否自动换行字体：调用“字体”对话框设置文本编辑区的字体、字形和大小颜色：调用“颜色板”对话框设置文本编辑区的颜色协助主题：调用网上API文档网页

dokuwiki模板命名空间一个基于flexbox的实验性，高度可定制的DokuWiki模板，具有许多与名称空间相关的功能。
它基于Dokuwiki的默认模板。
Seetemplate.info.txtfortemplatedetailsSeeLICENSEforlicenseinfo学分第三方模块可以从GoogleWebFonts很好地加载字体，这些字体是在下分发的，根据分发添加了现代且高度可识别的identicon，在下上下文徽标Lighbox效果使用（根据ToC滚动效果由，根据额外的默认的可选背景图案来自“SVG图标来自“可免费用于非商业用途从图像中提取颜色来自上的评论用于示例UI图像（横幅，widebanner和sidebar.png）的字体是：Reckoner。
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一个用MFC代码完成安装矢量字体的小demo。
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该符号库是字体符号库，可用于地图设计、制造！安装以后可以在CorelDRAW、ArcGIS、SuperMap下面使用！

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瘦金体字体合集.rar

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP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网络的预测----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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。