C语言教程（原书第4版）《c语言教程（原书第4版）》是一本优秀的c程序设计语言教材，完整描述了ansic语言及其语法特性，并对c语言的高级特性和应用作了深入阐述，介绍了从c到c++和java过渡的相关知识。
《c语言教程（原书第4版）》的一个鲜明特色就是结合大量示例描述c语言的重要特征，并对很多工作代码给出了逐步的分析，以这种独特的教学方法向读者解释新接触的编程元素及一些惯用法。
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前言第0章从零开始0.1为什么要用c0.2ansic标准0.3从c到c++0.4从c和c++到java第1章c语言概述1.1编程和预备知识1.2程序输出1.3变量、表达式和赋值1.4使用#define和#include1.5使用printf（）和scanf（）1.6控制流1.7函数1.8数组、字符串和指针1.8.1数组1.8.2字符串1.8.3指针1.9文件1.10与操作系统有关的内容1.10.1编写和运行c程序1.10.2中断程序1.10.3输入文件尾标志1.10.4输入和输出的重定向1.11总结1.12练习第2章词法元素、操作符和c系统2.1字符和词法元素2.2语法规则2.3注释2.4关键字2.5标识符2.6常量2.7字符串常量2.8操作符和标点符号2.9操作符的优先级和结合性2.10增值操作符和减值操作符2.11赋值操作符2.12例子：计算2的乘方2.13c系统2.13.1预处理器2.13.2标准函数库2.14总结2.15练习第3章基本数据类型3.1声明、表达式和赋值3.2基本数据类型3.3字符和char数据类型3.4int数据类型3.5整数类型short、long和unsigned3.6浮点类型3.7typedef的用法3.8sizeof操作符3.9使用getchar（）和putchar（）3.10数学函数3.10.1使用abs（）和fabs（）3.10.2unix和数学函数库3.11隐式类型转换和强制类型转换3.11.1整型提升3.11.2寻常算术转换3.11.3强制类型转换3.12十六进制和八进制常量3.13总结3.14练习第4章控制流4.1关系操作符、相等操作符和逻辑操作符4.2关系操作符和表达式4.3相等操作符和表达式4.4逻辑操作符和表达式4.5复合语句4.6表达式和空语句4.7if和if-else语句4.8while语句4.9for语句4.10例子：布尔变量4.11逗号操作符4.12do语句4.13例子：斐波那契数4.14goto语句4.15break和continue语句4.16switch语句4.17条件操作符4.18总结4.19练习第5章函数5.1函数定义5.2return语句5.3函数原型5.4例子：创建乘方表5.5从编译器的角度观察函数原型5.6函数定义顺序的另一种风格5.7函数调用和传值调用5.8开发大型程序5.9使用断言5.10作用域规则5.10.1平行和嵌套代码块5.10.2以调试为目的使用代码块5.11存储类型5.11.1auto存储类型5.11.2extern存储类型5.11.3register存储类型5.11.4static存储类型5.12静态外部变量5.13默认初始化5.14递归5.15例子：汉诺塔5.16总结5.17练习第6章数组、指针和字符串6.1一维数组6.1.1初始化6.1.2下标6.2指针6.3传引用调用6.4数组和指针之间的关系6.5指针运算和元素的大小6.6数组作为函数的实参6.7例子：冒泡排序6.8用calloc（）和malloc（）进行动态内存分配6.9例子：归并和归并排序6.10字符串6.11标准函数库中的字符串处理函数6.12多维数组6.12.1二维数组6.12.2存储映射函数6.12.3形式参数声明6.12.4三维数组6.12.5初始化6.12.6使用typedef6.13指针数组6.14main（）函数的参数6.15不规则数组6.16函数作为参数6.17例子：使用二分法寻找函数的根6.18函数指针数组6.19类型限定符const和v

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

ueditor富文本编辑器，在其原有的基础上集成Word导入功能，可以将Word转换成HTML，可以解析Word中的图片。
Word导入大小配置可以通过修改config.json。

hdfs是hadoop的分布式文件系统，即HadoopDistributedFilesystem。
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。
本文主要参考的是。
当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要将它进行分区并存储到若干不同的独立的计算机上，其中管理跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。
目录使用HDFS的场景HDFS的工作模式文件系统命名空间（namespace）数据复制文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性数据组织可访问性存储空间回收HDFS适合于以流式数据访问模式来存

opencv+vs2010实现图像旋转任意角度（边界正好填充），并可以实现反转回原图像大小。
并做了直方图，还要有信噪比比较效果。

SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。
对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。
基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。
使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。
在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。
SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。

批量修改图片分辨率，图片尺寸，图片大小，保持图片比例。

使用C#编写的一个工业仪表盘的控件，控件可以变大小，背景颜色、指针等颜色可以改变。
有意向童鞋可以下载参考。
本人声明：本人为业余爱好者，编写控件纯粹是玩耍，所以控件并未经过严格测试，和代码冗余测试等等，若发现有错误，请谅解。
开发环境：VisualStudio2010开发语言：C#本人声明：本人为业余爱好者，编写控件纯粹是玩耍，所以控件并未经过严格测试，和代码冗余测试等等，若发现有错误，请谅解。

百度语音api实现语音识别小程序，通过判断当前音量大小自动识别判断是否该结束录音，原理还是挺简单的，就是遇到一些小坑，自己学习了也分享给大家

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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。