该文档主要介绍了一个小区的网络规划及其布线方案

【ArcGIS教程：基于ArcGIS的水文爆管分析】在城市供水系统中，当管道发生爆裂时，快速定位并关闭上游阀门是至关重要的，以防止水资源的浪费和进一步的损失。
ArcGIS的几何网络分析功能为此提供了解决方案。
下面我们将详细探讨如何在ArcGIS中创建几何网络，进行爆管分析，并找出合适的应对策略。
**创建几何网络**是整个分析的基础。
这涉及到数据的准备，所有相关数据（如管道、阀门、水表等）需存储在Geodatabase的要素数据集中。
在本例中，数据包括Fittings（弯头）、Laterals（支线）、TreatmentPlant（自来水处理厂）、Valves（阀门）、WaterMains（水管中心线）和WaterMeters（水表）。
创建几何网络时，要为每个元素设置网络角色，如SimpleEdge（简单边线）、ComplexEdge（复杂边线）和SimpleJunction（简单交汇点），并根据实际需求设置网络连通规则，确保符合水流的流动逻辑。
**设置网络连通规则**是确保数据正确分析的关键步骤。
例如，设置边-交汇点规则，使得每个支线只能连接一个水表，而水表又分为Private和Commercial两类；
设置边-边规则，规定水管中心线和支线之间必须通过特定型号的弯头连接。
接下来，进行**爆管分析**。
设置水流流向，通过更改TreatmentPlant的AncillaryRole属性值为Source，指定水源方向。
使用UtilityNetworkAnalyst工具条的SetFlowDirection功能确定流向，通过DisplayArrows查看并确认流向。
**爆管位置分析**可以通过两种方法实现。
方法一是利用AddJunctionFlagTool添加不运作的水表，选择TraceUpstream，解决后直观判断应关闭的阀门。
这种方法适用于简单网络。
方法二是通过Analysis菜单的Option设置结果返回为选择集，再利用SelectByLocation根据选择集选取位于水管中心线上的阀门。
这种方法在复杂网络中更为高效。
ArcGIS的几何网络分析提供了强大的工具，能够帮助水文管理人员在紧急情况下迅速定位并关闭爆管的上游阀门，确保系统的稳定运行。
在实际操作中，应根据网络的复杂度选择合适的方法进行爆管分析，以提高效率和准确性。
通过熟练掌握这些技巧，可以大大提高城市供水系统的管理效能和应急响应能力。

中国九大流域shp文件，可直接在GIS和R中使用。
申明，此文件来自于网络，通过微小的修订，增加了name列，可以标注显示各个流域名称，如长江流域等。

MouseWithoutBorders（无国界鼠标）是一款由微软出品的软件工具，它允许用户通过单一鼠标和键盘控制多台计算机。
这款软件的主要特色在于其简洁的界面和便捷的操作方式，使得跨设备的操作变得异常简单。
无国界鼠标的推出，极大地便利了多屏工作环境下的用户，他们可以通过这款软件，在四台电脑之间无缝地移动鼠标指针和键盘输入，提高了工作效率。
对于那些经常需要在多台电脑之间切换工作的专业人士，比如设计师、程序员或管理人员来说，MouseWithoutBorders简直就是一款神器。
他们不再需要为每台电脑分别配备鼠标和键盘，也不必频繁地在各个设备间转头查看，只需通过一个界面就可以操作所有电脑。
这一功能尤其对于想要在不同屏幕间快速分享和传输信息的用户提供了极大的方便。
MouseWithoutBorders的安装和配置过程也非常简单。
用户只需要在控制台计算机上运行MouseWithoutBordersSetup.msi安装包，按照向导指示完成安装，然后在被控计算机上输入控制台计算机生成的安全代码，即可建立起两台计算机之间的连接。
当需要控制更多计算机时，还可以在控制台计算机上通过软件界面添加其他电脑，从而实现最多四台计算机的集中控制。
此外，MouseWithoutBorders还具备其他实用的功能。
比如，它可以支持跨屏幕复制粘贴文本或文件，使得多台电脑之间的文件共享不再依赖于复杂的网络设置或外部存储设备。
用户也可以通过快捷键自定义操作，以适应不同的使用习惯或任务需求。
软件还具有截图功能，能够快速捕捉当前屏幕并保存，方便用户进行记录或分享。
在安全性方面，MouseWithoutBorders也做得相当到位。
它使用了端到端的加密技术，确保了数据传输的安全性，防止信息在传输过程中被拦截或篡改。
而且，只有输入正确的安全代码才能建立连接，这也在一定程度上保证了控制权限的合法性。
由于MouseWithoutBorders的诸多优势，它在企业、教育机构以及需要高效多屏操作的个人用户中颇受欢迎。
它不仅减少了多台设备操作的繁琐性，还提高了多任务处理的效率。
这款软件的推出，无疑是对那些常常需要处理多台计算机任务的专业人士的一大福音。
MouseWithoutBorders是一款设计巧妙、功能强大的跨设备控制软件，它简化了多计算机环境下的操作流程，提供了高效便捷的用户体验，无论是在家庭还是在工作中，都能发挥其卓越的实用价值。

Diffie-Hellman算法的目的是使得两个用户能够安全地交换密钥，供以后加密消息时使用。

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013平台上实现

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文AlexNet：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-PaperVGG：Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Large-Scale-Image-RecognitionNIN：network-in-networkResNet：Deep-Residual-Learning-for-Image-RecognitionInceptionV1-V4MobileNet：Efficient-ConVolutinal-Neural-Networks-for-Mobile-VisionNASNet：Learning-TransferableArchitectures-for-Scalable-Image-RecognitionShakeShake：Shake-Shake-regularization

html转word,之前找过一些但支持的不够全,自己在原有的基础上添加了部分通用功能,

本资源为YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现（出处：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3），本压缩包中包含了240MB的预训练网络文件，方便难以访问国外服务器的同学下载。

在网络上的代码的基础上添加自己的实践的经验,里面有详细介绍,已经移植成功,并量产.

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。