本课程使用PHP实现一个简单的网站注册登录功能，虽然功能比较简单，但是涉及的知识点较多，包括网页模板的挑选，注册登录的流程，用户输入数据的合法性检测，Ajax异步通信，自行实现验证码，以及前端的一些完善优化操作。
是一个实用的练手项目。
HTML格式文档。

《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。
书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。
本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。
　　此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。
书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。

用于项目的现代Web入门套件总览WebStarterKit（WSK）-是用于Web开发的自以为是的样板。
用于在许多设备上构建出色体验的工具。
对于行业的专业人士和新手来说都是一个坚实的起点。
目录浏览器支持目前，我们正式旨在支持以下浏览器的最后两个版本：Chrome边缘火狐浏览器苹果浏览器的iOSChromeAndroid这并不是说WSK不能在比所反映的版本更旧的浏览器中使用，而仅仅是我们将重点放在确保我们的布局在上述版本中运行良好。
产品特点特征概要轻松启动我们不使用响应式样板。
您可以自由决定以哪种方式响应网站。
只需从src/html开始使用index.html。
HTML模板使用模板化html文件。
Sass支持轻松地将编译为CSS，带来对变量，mixin等的支持（运行npmrundev或gulp进行项目编译）。
在我们的WSK中，我们使用版本的编译器并遵循。
PostCSS支持PostCSS连接最有用的插件库，以优化CSS。
在我们的WSK中，我们使用，，等。
JavaScriptES6+支持可选Ja

针对弹性光网络中业务的选路、频谱分配进行了研究，考虑到物理节点对业务安全性的影响，建立了以满足业务最低安全级别要求为约束、以最小化网络中最大占用频隙号为优化目标的全局约束优化模型。
为有效求解该约束优化模型，设计了全局优化算法。
将疏导后的业务按照某种排序策略进行排序，为每个业务选择K条满足业务最低安全级别要求的路径。
利用改进的遗传算法为每个业务选择合适的路径并确定最优的频谱分配方案，使得网络中最大占用频谱号最小。
为验证该算法的有效性，在不同的网络拓扑中进行了仿真，结果表明，所设计的算法可实现高效的频谱分配。

为了提高风力机把风能转化为机械能的效率，本文依照Wilson优化设计方法得出风力机叶片优化设计的数学模型，并以Matlab软件为工具编写出叶片设计的计算程序。
基于点的坐标的几何变换理论，对翼型坐标数据进行三维坐标变换，计算出叶片各点的三维坐标。
用三维建模软件Solidworks进行精确的三维建模。
该方法为风力机叶片和其它相似复杂形体的三维建模提供了依据，为叶片进一步分析奠定了基础。

随着各大院校的扩招，学生数量不断增加，学生管理成为学校管理中的重中之重。
传统的学生管理方法，就学生的个人的自然情况出发，对其进行管理，但是，这种方法不但效率低，而且还要耗费大量的人力，已经不能满足各大院校的学生管理要求。
提高学生管理的管理水平，优化资源，尽可能地降低学校的管理成本，成为学生管理的新课题。
学生管理系统是从学生管理的现状出发，根据学生管理的新要求进行开发设计的，它解决了学生管理中数据信息量大，修改不方便，对一系列数据进行统计与分析花费时间长等问题，帮助学生管理人员有效管理学生信息，成为高校管理中必不可少的管理工具。
本系统主要实现了以下功能： 学生信息录入 学生成绩录入 程序等级设置 学生违规处理 学生成绩排行 学生信息查询 学生成绩查询、打印

副标题:性能测试诊断分析与优化出版年:2012-6页数:358《性能测试诊断分析与优化》结合主流性能测试工具LoadRunner，讲解性能测试过程、方法和技术；
结合笔者丰富的性能诊断调优经验，讲解如何有效分析和诊断性能问题、发现性能瓶颈。
全书分为3篇，第1篇是性能测试基础篇，主要介绍性能测试的基础知识；
第2篇是性能测试工具篇，主要介绍如何使用主流的性能测试工具LoadRunner进行性能脚本设计、性能场景设计和性能结果分析；
第3篇是性能问题诊断分析篇，主要介绍如何分析、定位性能瓶颈，涵盖Web服务器、应用服务器、数据库、应用代码、操作系统等层面的诊断分析。

本文件包括数据库设计解决方案入门经典(BeginningDatabaseDesignSolutions)的中文版和英文版.数据库在大多数企业或机构的运营中扮演着至关重要的角色；
它们作为核心存储库，储存着产品、客户、供应商、销售等关键信息和其他大量的必备信息。
毫无疑问的是，大部分商务计算都涉及数据库应用。
本书向读者提供了许多实用的方法和工具，用来设计高效、可靠和安全的数据库。
本书作者RodStephens详细讲解了应该如何组织数据库以便在不降低性能的前提下确保数据完整性，为开发各种数据库应用程序提供了坚实的基础。
书中提到的方法和技术适刚厂各种数据库环境，包括Oracle、MicrosoftAccess、SQLServer和MySQL。
通过学习本书，读者将会了解优秀数据库设计的基本过程并最终掌握实际设计数据库的方法。
本书主要内容·如何确定满足用户需求的数据库要求·使用各种建模技术构建数据模型的方法，包括实体关系模型、用户界面模型和语义对象模型·了解不同类型的数据库的技巧，包括关系数据库、FlatFiles、电子表格、XML和对象数据库·如何优化和调整设计以便改善数据库的性能·理解良好的应用程序设计和数据库设计之间关联的技术·设计灵活、健壮的数据库方法以适应业务变化和发展·便于维护和技术支持的设计方法·避免常见的数据库设计错误的方法本书读者对象：本书适用于需要学习设计、构建、分析和珲解数据库的所有读者，并且不要求读者具备数据库或程序设计的经验。

GaA全局优化算法.zip

现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。

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。