SAP（System,Applications,andProductsinDataProcessing）公司是全球最大的管理软件供应商，其主打产品R/3系统是ERP产品的领导者，涵盖了企业管理业务的各个方面，ABAP（AdvancedBusinessApplicationProgramming）是SAP/R3系统的开发工具，是第四代支持结构化程序设计的语言。
　　本书把相当复杂的SAP技术以非常简单的方式表达，非常直接地描述SAP技术，并采用大量的图片资料，使读者能清晰地了解SAP技术。
本书主要介绍了：ABAP所需的开发环境，ABAP开发的主要内容，开发事务代码汇总索引；
ABAP重要常识、编辑器使用、重要语法和常用技巧；
ABAP数据库编程的基础，数据字典及数据库编程存取；
报表编程的基础；
Excel文件的导入导出；
屏幕编程，以及TableControl，ALV，ALVTREE，TREECONTROL等重要的屏幕控件；
单据打印最常用的两种工具SMARTFROMS与FORMS；
权限控制编程；
不需要编程的查询工具Query；
数据导入工具CATT与BDC；
SAP出口技术。
　　这是一本从事ABAP开发和SAP实际业务工作的人员参考书，更是那些没有接触过SAP行业而又渴望进入这个行业的朋友的入门书。
目录第1章　ABAP开发环境和总体介绍1.1　ABAP开发环境子1.2　ABAP开发总体介绍第2章　创建“HELLOWORLD”程序2.1　建立“HELLOWORLD”程序2.2　为新建程序分配TCODE2.3　为新建程序增加标题和列标题2.4　文本和消息2.4.1　文本的设定2.4.2　消息的定义和使用第3章　ABAP语法示例3.1　FIELD-SYMBOLS3.2　字符串的处理3.2.1　合并字符串3.2.2　拆分字符串3.3　内表带有标题行3.4　内表排序3.5　修改内表数据3.6　删除内表记录3.7　使用索引插入内表行3.8　格式化数据输出3.9　内部数据存为文件3.10　直接存入文件3.11　将文件读取入内表3.12　不使用提示框直接读入文件3.13　列表输出第4章　数据字典和数据表的读取4.1　相关概念4.2　实例建表4.3　相关数据维护程序4.3.1　新增4.3.2　查询和删除4.4　数据批量维护程序的生成及使用4.5　建立域、数据元素和搜索帮助4.5.1　建立域4.5.2　建立数据元素4.5.3　修改表结构使用数据元素4.5.4　建立搜索帮助4.6　逻辑数据库4.7　数据表读取4.7.1　基础的读取数据表例子4.7.2　使用PACKAGESIZE读取数据4.7.3　内连接和外连接第5章　标准列表和选择屏幕5.1　连接相似语句5.2　标准列表输出5.3　输出无条件换页5.4　列表的颜色5.5　输出热点5.6　交互式列表5.7　为列表定义工具条与菜单5.8　在弹出窗口中显示列表5.9　隐藏字段技术5.10　使用HIDE技术从列表中读取行5.11　选择屏幕5.11.1　选择屏幕操作5.11.2　选择屏幕程序语法5.11.3　选择屏幕实例设计第6章　实战屏幕Screen设计6.1　安装时注意的问题6.2　第一个“HELLOWORLD”Screen程序6.2.1　建立一个新程序6.2.2　设计Screen6.2.3　从程序中调用Screen6.3　工具条和菜单设计6.3.1　菜单编辑器6.3.2　应用工具条设计6.3.3　菜单设计6.3.4　系统按钮设计6.3.5　逻辑流设计6.3.6　输入字段6.3.7　OK_CODE6.3.8　程序设计6.3.9　屏幕输出6.4　屏幕对象功能6.4.1　单选按钮组的定义6.4.2　输入输出字段的属性6.4.3　数据字典关联字段6.5　逻辑流6.5.1　顺序执行逻辑流6.5.2　字段检查与逻辑流的控制6.5.3　发布消息6.6　Listbox下拉框设计6.7　修改屏幕状态6.8　子窗口6.9　表条目控制6.9.1　手工制作6.9.2　向导制作6.10　通过定制控制在屏幕上显示图片6.10.1　图片的上载6.10.2　屏幕设计定义对象6.10.3　图片显示程序6.10.4　程序输出6.11　通过定制控制设计文本编辑器6.11.1　屏幕设计定义对象6.11.2　文本编辑器程序6.11.3　输出6.12　列表和屏幕相互调用6.12.1　从屏幕输入条件，列表输出数据6.12.2　从列表调用屏幕第7章　表控制TableControl设计7.1　使用向导制作TableCon

对于Android开发，目前使用比较多的两款开发工具有两个一个就是Google自己开发的Androidstdio,另外一个就是在eclipse/myeclise+ADT,由于Google自己推出Android开发工具之后，在SDK后续更新中逐渐去掉了support，但是习惯了eclipse+ADT开发的会用到support。
把下载先来的压缩包解压下来，放到..\SDK\extras\android\目录下边，重启软件就会自动关联上support里边的jar.

PCHunter中文版是一款非常牛系统信息查看工具，也是非常好用的手动杀毒神器，它可以通过例如：进程管理、驱动模块、内核钩子、网络管理，注册表、文件管理、启动项等，通过这些系统信息来找到恶意软件并从系统中清除它们。
PCHunter功能特点：1、进程、线程、进程模块、进程窗口、进程内存信息查看，杀进程、杀线程、卸载模块等功能2、内核驱动模块查看，删除驱动、卸载驱动、支持内核驱动模块的内存拷贝3、SSDT、ShadowSSDT、FSD、KBD、TCPIP、Nsiproxy、Tdx、Classpnp、Atapi、Acpi、SCSI、IDT、GDT信息查看，并能检测和恢复ssdthook和inlinehook4、CreateProcess、CreateThread、LoadImage、CmpCallback、BugCheckCallback、Shutdown、Lego等近20多种NotifyRoutine信息查看，并支持对这些NotifyRoutine的删除5、端口信息查看，目前不支持2000系统6、查看消息钩子7、内核模块的iat、eat、inlinehook、patches检测和恢复8、磁盘、卷、键盘、网络层等过滤驱动检测，并支持删除9、注册表编辑10、进程iat、eat、inlinehook、patches检测和恢复11、文件系统查看，支持基本的文件操作12、查看（编辑）IE插件、SPI、启动项、服务、Hosts文件、映像劫持、文件关联、系统防火墙规则、IME13、ObjectTypeHook检测和恢复14、DPC定时器检测和删除15、MBRRootkit检测和修复16、内核对象劫持检测17、WorkerThread枚举18、Ndis中一些回调信息枚举19、硬件调试寄存器、调试相关API检测20、枚举SFilter/Flgmgr的回调21、系统用户名检测

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

7种插值算法的c++代码实现，1拉格朗日插值(POLINT)2有理函数插值(RATINT)3三次样条插值(SPLINE(二阶导数值)-＞SPLINT(函数值))4有序表的检索法(LOCATE(二分法),HUNT(关联法))5插值多项式(POLCOE(n2),POLCOF(n3))6二元拉格朗日插值(POLIN2)7双三次样条插值(SPLIE2)

压缩导出的mysql库，库名：ajing，内有6个表，一个表不带后缀的是原始数据，每一行是一个村，从省至村；
另外5个带后缀的表是相关联的，关联id为各自的行政编码，例如湖北省id为420（其实是42，数据库中省份编码均是3位数字，最后一个0是多余的），宜昌市id为4205（然后用8个0补齐就是420500000000），当阳市（我的家乡，县级市）为420582（然后用6个0补齐就是420582000000），以此类推

IcingaWeb2人偶模块目录总览是开放源代码监视工具的关联Web界面。
该模块有助于在多个操作系统上安装和管理IcingaWeb2及其模块的配置。
描述该模块的安装和使用官方的包从你Linux主机上配置Icinga网站2。
将按照IcingaWeb2软件包中的定义安装依赖软件包。
该模块可以管理IcingaWeb2的所有配置文件并导入初始数据库架构。
它可以安装和管理所有官方以及社区开发的模块。
3.0.0版中的新功能当前版本现在使用新模块icinga的icinga::repos类来配置存储库，包括RedHat上的EPEL和Debian上的icinga。

最容易掌握灰色关联分析法的教程，具体的例子帮助理解灰色关联分析法及其计算方法

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

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。