手把手教你用C#制作RPG游戏__罗培羽著是一本很好的国内开发RPG游戏的书籍，可以教会读者如何学会C#做游戏，而Unity3D网络游戏实战游戏开发与设计技术丛书是在C#基础上，利用Unity引擎开发网络实战游戏，这两本书相符相称，都是初学者做网络游戏的很好的学习资料。

个性化分析，商务应用，网络推广得分##SouthEastAirlines问题陈述为了帮助客户东南航空提高他们的服务质量，我们设计了这个项目来研究会影响客户满意度的因素。
在此项目中，我们将创建有意义的旅行者细分，并研究他们的“推荐兴趣”在该细分中相对于其他变量的变化情况，然后根据我们的数据分析对如何增加NPS的数量提出一些建议。
促销员净额东南航空向他们的客户进行了调查，以衡量他们向朋友或同事推荐该航空公司的可能性。
其背后的想法是收集客户体验的感受。
使用净发起人得分（NPS）作为衡量标准有很多含义。
NPS可以分为三类，它们具有明显不同的特征，并会影响客户的品牌认知度和客户流失率。
评估其可能性从1-6中推荐的客户被认为是不利因素，7和8被认为是被动因素，而9和10被认为是推动者。
与启动者相比，拒绝者停止使用产品的可能性高1.5倍东南航空通过调查收集了很多原始数据。
数据

这家公司当时有200位研发人员和200多台服务器，我刚进这家公司时，系统已经玩不下去了，总是出现各种问题，例如日常发布系统时或访问量稍微过大时，系统就会出现很多故障，而且找不到故障发生的根本原因。
我进公司后主要的任务就是对这个系统进行升级改造，花了一个半月的时间写了份企业总体架构文档，文档共有124页，直接指导了之后的技术改造，下图是那份文档的目录，文末有相关资料下载地址。
企业商务模型的内容主要包括主营业务、商务模式、商务主体、竞品分析、组织架构、商务运作模型和业务流程等。
主营业务即公司做什么业务。
商业模式即公司怎么赚钱。
商务主体即哪几个人在一起做这门生意。
竞品分析即了解竞争对手的情况。
组织架

这是科大讯飞的智能语音唤醒的sdk，同学们想了解科大讯飞如何实现语音唤醒的话，可以下载此源码进行了解了解。
了解整个语音唤醒的框架及其流程。
开发语言是Java，下载者需谨慎，不懂Java开发的不要下载哦

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

在线考试的过程中，会设置一系列的报名人员功能。
那么如何设置审核报名人员呢呢，本教程介绍了如何对审核考试报名人员的操作方法。

课程简介:某购物电商网站数据分析平台，分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等

本书简要阐明软件开发过程中敏捷方法的工作原理、优点及应用效果，论述敏捷方法学中的过程和生命周期，涉及项目范围、时间管理、成本管理等。
主要内容还包括：“PMBOK　Guide”中的思想和敏捷开发实践之间的关系，采用敏捷技术降低风险，在软件开发各个阶段实施质量保证(QA)等。
本书适合软件开发人员和管理人员参考。
绪论项目管理者如何跨过桥梁1第一部分敏捷开发方法概述7第1章敏捷方法81.1敏捷方法的起源91.2敏捷宣言121.2.1个体和交互胜过过程和工具131.2.2可工作的软件胜过全面的文档131.2.3同客户的协作胜过合同谈判151.2.4对变更的响应胜过遵循计划161.3指导敏捷项目团队的敏捷原则161.4小结181.5尾注19第2章《PMBOKGuide》到敏捷方法的映射212.1项目管理研究所和《PMBOKGuide》212.2项目生命周期212.3项目管理过程262.4小结272.5尾注28第3章敏捷项目生命周期详解293.1敏捷项目生命周期概览293.2敏捷项目303.3敏捷发布313.4敏捷迭代323.4.1迭代计划333.4.2迭代评审343.4.3迭代回顾353.5例行工作363.6敏捷方法和计划驱动方法之间的区别373.7小结373.8尾注38第二部分桥梁——《PMBOKGuide》中的实践和敏捷开发实践的关系39第4章集成管理404.1开发项目章程和初步的范围陈述414.1.1宣贯会议424.1.2简要比较454.2开发项目管理计划454.3指导和管理项目的执行、监视和控制项目工作474.4集成的变更控制474.5结束项目494.6小结504.7尾注51第5章范围管理525.1范围计划535.1.1范围定义545.1.2创建WBS615.1.3范围验证625.1.4范围控制635.2小结635.3尾注64第6章时间管理656.1战略计划VS战术计划676.2发布计划:开发战略层面的时间进度计划686.2.1发布计划：在战略层面开发时间进度计划696.2.2发布计划:战略层面上的时间进度控制716.3迭代计划:开发战术层面的时间进度计划736.3.1活动定义746.3.2活动持续时间评估766.3.3活动排序776.3.4活动资源评估796.3.5迭代计划：战术层面的时间进度计划控制806.4小结836.5尾注84第7章成本管理867.1成本评估877.1.1敏捷项目的成本最好由产品交付团队进行评估887.1.2敏捷项目是自顶向下评估而不是自底向上评估897.1.3项目团队在发布计划期间可以给出选项907.1.4成本评估在项目生命周期中逐步细化917.2成本预算927.3成本控制937.3.1管理发布待完成事项列表947.3.2锁定迭代947.3.3将成本的变更情况通知给利益相关人957.3.4度量成本性能的AgileEVM957.4小结977.5尾注97第8章质量管理998.1质量计划1008.2质量保证1008.2.1演示、评审和回顾1018.2.2质量控制1058.3小结1088.4尾注109第9章人力资源管理1109.1人力资源规划1119.2组建项目团队1129.3发展项目团队1149.3.1敏捷价值观1159.3.2从价值观到行为1169.4管理项目团队1189.5小结1209.6尾注122第10章沟通管理12310.1沟通计划12510.2沟通基本项目信息——谁、什么、何时、何地和怎样12510.3信息发布12610.3.1迭代演示和评审会议12710.3.2通过每日站立会议进行交流12810.3.3回顾12910.3.4实时信息指示器13010.4业绩报告13210.5利益相关者管理13410.6小结13510.7尾注13

**Fenics中文教程概述**Fenics是一个强大的开源计算软件，主要用于解决各种科学和工程问题的数值模拟，尤其在偏微分方程（PDEs）求解方面表现出色。
该软件集成了多种工具，包括DOLFIN、UFL、FFC、FFX和PETSc等，为用户提供了灵活、高效且易于使用的界面。
本教程是针对中国用户的Fenics中文教程，旨在帮助初学者快速理解和应用Fenics进行数值模拟。
**Fenics的核心组件**1.**DOLFIN**：这是Fenics的主要接口，用于定义物理问题，如几何、边界条件和方程，并执行求解过程。
DOLFIN通过PythonAPI与用户交互，允许用户用简洁的代码描述复杂的物理模型。
2.**UFL**：通用有限元语言（UnifiedFormLanguage）是Fenics中定义PDEs的高级符号语言。
它允许用户以数学表达式的方式写出方程，简化了代码编写。
3.**FFC**：形式编译器（FormCompiler）将UFL中的符号表达式转换为高效的C++代码，从而实现快速的求解过程。
4.**FFX**：用于生成高效的并行代码，以利用多核处理器或分布式计算资源。
5.**PETSc**：Portable,ExtensibleToolkitforScientificComputation，是一个库，提供了数值算法的高效实现，如线性代数操作，常用于大规模科学计算。
**Fenics中文教程内容**本教程包括以下几个部分：1.**基础知识**：介绍Fenics的基本概念，如有限元方法、变分形式和计算流程，为初学者建立必要的理论背景。
2.**安装与设置**：详细说明如何在不同的操作系统上安装和配置Fenics环境，包括Python环境、依赖库和相关工具的安装。
3.**问题建模**：通过实例讲解如何使用DOLFINAPI定义几何、边界条件和PDEs，以及如何创建计算图谱。
4.**求解器与后处理**：介绍如何选择合适的求解策略，如何调用线性代数库进行求解，并展示如何利用ParaView等工具进行结果可视化。
5.**高级主题**：涵盖并行计算、自适应网格细化、时间依赖问题的处理以及复杂物理模型的建模等进阶内容。
6.**案例研究**：通过实际的工程和科学问题，演示Fenics在热传导、流体力学、弹性力学等领域的应用。
**学习资源与实践**本教程提供的"fenics-中文教程.pdf"是一个完整的PDF文档，包含了详尽的步骤和示例，适合自学。
同时，配合Fenics的官方文档和在线社区，用户可以进一步深化理解和应用。
此外，参与Fenics的开源项目和论坛讨论，也是提高技能和解决问题的有效途径。
Fenics中文教程为中文使用者提供了一个全面了解和掌握这一强大工具的机会，无论是科研人员还是工程技术人员，都能从中受益，利用Fenics解决实际问题，提升工作效率。

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。