文件的丢失常常是由于我们的误操作或者计算机受到病毒感染而引起的。
对于我们这些电脑菜鸟来说，如果不能从垃圾箱中把这些文件找回的话，我们就束手无策了。
那么有没有什么傻瓜类的软件能帮助我们这些菜鸟找回这些丢失的文件呢？对了，GetDataBack就是我们需要的好伙伴。
它能帮我们在5个步骤之内轻轻松松的还原数据，不管您的硬盘是否还能被操作系统所辨认，也不管您的根目录或者是所有的目录都已经丢失了。

在完成嵌入式应用的Linux裁减后，Linux的启动时间仍需要7s左右，虽然勉强可以接受，但仍然没有达到我个人所追求的目标——2s以内。
CELF论坛为我们指引了一个方向，本文介绍了该论坛提出的对Linux的启动时间进行优化步骤：首先是对Linux启动过程的跟踪和分析，生成详细的启动时间报告；
然后，我们就来通过这份报告，找出启动中相对耗时的过程；
接下来，进行具体的分项优化。

1．UML的系统分析进一步要确立的三个系统模型是（对象静态模型）、对象动态模型和系统功能模型。
2．UML的的客户需求分析、系统分析和系统设计阶段产生的模型，其描述图符（完全相同）。
3．类和对象都有属性，它们的差别是：类描述了属性的类型，而对象的属性必须有（具体值）。
4．UML系统分析阶段产生的包图描述了系统的（系统体系层次结构）。
5．在UML软件开发过程系统分析阶段产生的对象模型有三种模型。
它们是：对象的静态模型、对象的动态模型和对象的系统功能模型。
6．在UML的类图中，类之间的关系有泛化、实现、聚集、依赖和关联5种。
7．共享聚集的“部分”对象可以是任意“整体”对象的一部分，表示事物的整体/部分关系较弱的情况，“整体”端的重数应该是n。
8．在UML软件开发过程的需求分析和系统分析阶段，建立类模型的步骤分为寻找确定类、定义类的接口、定义类之间的关系、建立类图和建立系统包图。
9．组合聚集是指“整体”拥有它的“部分”，它具有强的物主身份，表示事物的整体/部分关系较强的情况。
“部分”生存在“整体”中，不可分离，它们与“整体”一起存在或消亡。
“整体”的重数必须是1。
10．封装是指把对象的（属性和操作）结合在一起，组成一个独立的对象。

计算机网络原理实验五，是关于RIP路由协议的，自己做的实验，代码和结果截图都有，步骤详细

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

KerioWinRouteFirewall继v6.7.1后，KWF7更名为KerioControl7于2010-6-1发布，程序界面管理只保留了网页形式，必须IE8以上方可使用。
KerioControlFirewall设置灵活、安全和用户访问控件中的新标准。
用于企业网络，它可以抵御外部的攻击和病毒和可以通过基于其内容限制网站的访问。
该破解补丁适用于KeriocontrolVersion7.1.0Patch2-December21,2010(v7.1.0.1694)，网上搜集、亲测可用。
使用步骤：1.安装IE8及以上版本（这一步也可放在第5步后执行）；
2.官网下载多国语言原版，安装；
http://download.kerio.com/dwn/control/kerio-control-whql-7.1.0-1694-p2-win32.exe3.鼠标右键单击Kero的图标，再左键单击StopKero...，继续左键单击ExitKero...，退出程序；
4.用winroute.exe替换安装路径\Kerio\WinRouteFirewall中的文件；
5.复制license.key文件到安装路径\Kerio\WinRouteFirewall\license；
6.再次运行KerioControl，如果IE显示“此网站的安全证书有问题”，选择“继续浏览此网站（不推荐）”即可，输入用户名Admin、密码登陆，界面中【产品有效期:从不Productexpirationdate:Never】，表明破解成功。

Siebel17版本安装部署详细步骤，方便后面的人来学习交流

SIwave7.0Win64安装说明及破解文件,我已经按照步骤做了，可以使用，没有问题。

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

使用步骤1.下载后解压。
导入项目。
2.执行init中的sql。
主要是要把系统用户建立起来。
3.运行项目，前台输入http://localhost:8080可前往登录页。
4.帐号admin密码123456登录。
登录进去之后就自己玩啦。

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。