利用MetrepolisRejection方法生成符合任意概率分布的伪随机数

利用labview实现对振动信号的实时监测，内含微分环节，可求振动位移、速度以及加速度

Elgamal数字签名主要利用离散对数的特性来实现签名，具体方式如下：生成随机选择签名算法验证算法

利用eCognitionDeveloper输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；
然后将这个二叉树，应用到eCognitionDeveloper中，构建分类规则集。
这里是SalfordPredictiveModeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。

本套软件适合于学校、企业的网上报修系统。
没有复杂的操作，普通人员都很容易上手实践。
并且在软件上不需要投入很多的人力培训进行操作。
网上报修系统管理平台，采用了BS架构开发，利用.NET技术和sqlserver数据库进行系统的开发，系统是一款专业的报修管理平台。
灵活调度手段可以即时进行报修，并且自动通知和。
所有用户无需安装和繁琐的配置，因为我们的报修管理运行在服务器上.使用时所有要做的就是登录系统。
管理且使用好软件可以有效提高您的生产力和效率。
对于学校/企业来说，时间就是金钱-生产率的提高，可以促使节约更多的成本。
1.用户报修2.报修单管理3.派单管理4.维修管理5.用户中心6.公告信息可扩展优化功能：电子化巡检，维修拍照存证；
业主客户在线报修;报修用户可以通过微信、网站、手机、平板一键提交报修单;随时查看报修任务状态;可以评价和投诉报修员;短信绑定/微信绑定，实时通知报修

本系统主要面向于大学校园网用户，依托校园网提供给这些用户一个发布和交流二手商品信息的平台。
在大学校园里，存在着很多的二手商品，但是由于信息资源的不流通以及传统二手商品信息交流方式的笨拙，导致了很多仍然具有一定价值或者具有非常价值的二手商品的囤积，乃至被当作废弃物处理。
现在通过校园网进入到本系统，可以方便快捷的发布和交流任何二手商品的信息，并且可以通过留言方式进行深一步的交流。
由于每个大学的校园网都基本篇布校园的每一个地方，因此，只要宣传得当，理论上来说，每一个人都可以让他所发布的信息让全校所了解，争取到了信息资源的最大化利用。
系统完成的主要功能有：用户设置功能、发布信息功能、信息管理功能、搜索信息功能，留言功能，及系统管理功能,具体业务功能包括如下：用户注册：学生可利用自已学号进行注册，注册实现实名制。
用户登录：只有登录用户才能进行信息发布。
管理员登录后可以进行系统管理。
发布信息：普通用户和管理员登录后都可以发布信息。
修改信息：普通用户可以修改自己发布的信息，管理员可以修改所有信息。
删除信息：普通用户可以删除自己发布的信息，管理员可以删除所有信息。
浏览信息：游客、普通用户和管理员可以浏览所有发布的信息。
搜索信息：游客、普通用户和管理员可以用关键字搜索所有发布的信息。
普通用户可以搜索自己发布的所有信息。
发表留言：普通用户和管理员登录后都可以对发布信息进行留言。
查看留言：游客、普通用户和管理员都可以查看发布信息的留言。
删除留言：管理员可以删除留言。
添加二手指南：管理员可以添加二手指南。
查看二手指南：游客、普通用户和管理员都可以查看二手指南。
修改二手指南：管理员可以修改二手指南。
删除二手指南：管理员可以删除二手指南。
3.1.2系统界面要求由于系统主要面向大学生，系统界面要求不能过古板，要能体现大学校园的自由，创新。
系统界面设计应体现人性化，界面清晰简捷，操作简单流畅，提高管理效果。
不需要任何专业培训，不需要配备专门的电脑操作人员，无电脑知识一样运用自如。
关键在于系统的框架式设计简单明晰。
3.2概要设计3.2.1系统体系结构设计本系统是一个典型的三层应用——浏览器通过Web服务器实现对数据库的各种操作。
图3-1展示了整个系统的体系结构。

操作系统实验报告（2个）利用Java实现的作业调度以及银行家算法用eclipse编写的源代码，以及实验报告文档

在easyui官方最新版jQueryEasyUI的基础上重新设计所有组件，与easyui默认皮肤一样，可以很方便的进行替换设置，并且也可以很方便的对本套皮肤组件进行颜色和图片的替换，几分钟时间就可以变成另外不同颜色风格的模板。
模板还另外提供了几个利用组件制作的特殊页面，兼容IE6以上所有浏览器。

利用中断，用按键控制pwm占空比,芯片为stm32zet6，正点原子战舰可下载直接使用。

分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

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。