Activiti5是由Alfresco软件在2010年5月17日发布的业务流程管理（BPM）框架，它是覆盖了业务流程管理、工作流、服务协作等领域的一个开源的、灵活的、易扩展的可执行流程语言框架。
Activiti基于Apache许可的开源BPM平台，创始人TomBaeyens是JBossjBPM的项目架构师，它特色是提供了eclipse插件，开发人员可以通过插件直接绘画出业务流程图。
官方提供的Activiti-activiti-5.22.0源码包以及activitimodeler汉化文件

一、设计题目 2二、设计内容 2三、设计要求 21. 查看新闻功能 22. 管理员登录功能 23. 发布新闻功能 24. 新闻管理功能 2四、开发环境及需求 21. 开发目的 22. 开发环境 2五、功能模块图 3六、设计与实现 31. 安装调试ASP的环境 32. 数据库设计与实现 73. 前台的设计与实现 101) 模板设计--新闻首页 102) 模板设计--新闻显示页 113) 新闻首页的实现--index.asp 114) 显示单条新闻--show.asp 134. 后台的设计与实现 151) 管理主界面的设计 152) 框架左边的管理导航--left.asp 163) 框架右页的欢迎界面--right.asp 185. 新闻管理 191) 新闻添加 192) 新闻修改 213) 删除新闻 256. 登录模块的设计与实现 261) 新知识点 262) 业务处理流程 263) 登录首页的设计 264) 登录首页的实现--login.asp 275) 系统验证用户名和密码页的实现--check.asp 286) 退出页的实现exit.asp 287) 增加后台各页面的合法验证功能 28

第1篇基础篇第1章开发环境第2章语法基础第3章程序流程第4章数组与集合第5章字符串处理第6章数据结构与算法第7章类与结构第8章常用设计模式第2篇窗体篇第10章窗体的使用第11章控件的使用第12章组件的使用第9章鼠标与键盘第3篇应用篇第13章多线程编程第14章文件系统第15章注册表技术第16章数据库技术第17章访问Office第4篇新技术篇第18章GDI+绘图技术第19章自定义控件第20章图像处理技术第21章Areo技术第22章WPF技术第23章反射第24章网络编程技术第25章多进程编程第26章与C和C++的交互第27章系统管理第28章LINQ技术第29章并行处理技术

1需求分析11.1系统开发背景11.2系统开发目的11.3系统开发意义22概要设计32.1总体设计32.2功能设计32.2.1用户系统设计32.2.2问卷系统设计32.3数据库设计42.3交互设计63详细设计73.1用户管理系统73.1.1用户注册73.1.2用户登录93.2问卷管理系统93.2.1问卷信息管理93.2.2题目信息管理123.2.3选项信息管理143.2.4问卷结果统计173.2.5问卷生成183.2.6问卷提交194测试204.1出现的错误204.2解决方法20参考文献21附录（关键部分程序清单）221.路由文件222.用户管理后台文件233.问卷后台管理文件274.问卷生成文件415.登录界面456.注册页面467.问卷信息管理页面478.题目信息管理页面509.选项信息管理页面5310.选择题统计信息展示5511.简答题统计信息展示5812.错误页面5913.CSS文件6014.JavaScript文件76

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。

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第1讲：2015-01-12(进制01)第2讲：2015-01-13(进制02)第3讲：2015-01-14(数据宽度-逻辑运算03)第4讲：2015-01-15(通用寄存器-内存读写04)第5讲：2015-01-16(内存寻址-堆栈05)第6讲：2015-01-19(EFLAGS寄存器06)第7讲：2015-01-20(JCC)第8讲：2015-01-21(堆栈图)第8讲：2015-01-21(宝马问题)第9讲：2015-01-22(堆栈图2)第10讲：2015-01-23(C语言01_后半段)第10讲：2015-01-23(C语言完整版)第11讲：2015-01-26(C语言02_数据类型)第12讲：2015-01-27(C语言03_数据类型_IF语句)第13讲：2015-01-28(C语言04_IF语句逆向分析上)第14讲：2015-01-28(C语言04_IF语句逆向分析下)第15讲：2015-01-29(C语言04_正向基础)第16讲：2015-01-30(C语言05_循环语句)第17讲：2015-02-02(C语言06_参数_返回值_局部变量_数组反汇编)第18讲：2015-02-02(2015-01-30课后练习)第19讲：2015-02-03(C语言07_多维数组)第20讲：2015-02-03(2015-02-02课后练习)第21讲：2015-02-04(C语言08_结构体)第22讲：2015-02-05(C语言09_字节对齐_结构体数组)第23讲：2015-02-06(C语言10_Switch语句反汇编)第24讲：2015-02-26(C语言11_指针1)第25讲：2015-02-27(C语言11_指针2)第26讲：2015-02-28(C语言11_指针3)第27讲：2015-02-28(C语言11_指针4)第28讲：2015-03-02(C语言11_指针5)第29讲：2015-03-03(C语言11_指针6)第30讲：2015-03-04(C语言11_指针7)第31讲：2015-03-06(C语言11_指针8)第32讲：2015-03-09(位运算)第33讲：2015-03-10(内存分配_文件读写)第34讲：2015-03-11(PE头解析_手动)第35讲：2015-03-12(PE头字段说明)第36讲：2015-03-13(PE节表)第37讲：2015-03-16(FileBuffer转ImageBuffer)第38讲：2015-03-17(代码节空白区添加代码)第39讲：2015-03-18(任意节空白区添加代码)第40讲：2015-03-19(新增节添加代码)第41讲：2015-03-20(扩大节-合并节-数据目录)第42讲：2015-03-23(静态连接库-动态链接库)第43讲：2015-03-24(导出表)第44讲：2015-03-25(重定位表)第45讲：2015-03-26(移动导出表-重定位表)第46讲：2015-03-27(IAT表)第47讲：2015-03-27(导入表)第48讲：2015-03-30(绑定导入表)第49讲：2015-03-31(导入表注入)第50讲：2015-04-01(C++this指针类上)第51讲：2015-04-01(C++this指针类下)第52讲：2015-04-02(C++构造-析构函数继承)第53讲：2015-04-03(C++权限控制)第54讲：2015-04-07(C++虚函数表)第55讲：2015-04-08(C++动态绑定-多态-上)第56讲：2015-04-08(C++动态绑定-多态-下)第57讲：2015-04-09(C++模版)第58讲：2015-04-10(C++引用-友元-运算符重载)第59讲：2015-04-13(C++new-delete-Vector)第60讲：2015-04-14(C++Vector实现)第61讲：2015-04-15(C++链表)第62讲：2015-04-16(C++链表实现)第63讲：2015-04-16(C++二叉树)第64讲：2015-04-17(C++二叉树实现)第65讲：2015-04-20(Win32宽字符)第66讲：2015-04-21(Win32事件-消息-消息处理函数)第67讲：2015-04-22(Win32ESP寻址-定位回调函数-条件断点)第68讲：2015-04-23(Win3

目录摘要IIIAbstractIV1.绪论11.1毕业设计主要任务11.2目前图书管理系统存在的问题11.3课题意义11.4论文的工作和安排22.图书借阅管理需求分析32.1可行性分析32.1.1.技术可行性32.1.2.经济可行性32.2图书借阅管理系统需求概述32.2.1系统目标32.2.2用户类和用户特性42.3图书借阅管理系统需求模型42.3.1功能描述42.3.2图书管理员详细功能描述52.3.3读者详细功能描述52.3.4主要用例的用例描述63.总体设计93.1数据库设计93.1.1数据库设计概述93.1.2图书信息表结构设计103.1.3图书类型信息表结构设计113.1.4读者信息表结构设计113.1.5读者类型信息表结构设计123.1.6图书借阅信息表结构设计123.1.7图书归还信息表结构设计133.1.8用户信息表结构设计133.1.9图书馆信息表结构设计143.1.10办证参数信息表结构设计143.2系统总体结构设计153.2.1图书管理系统总体结构图153.2.2系

标准化降水指数（SPI)是一种应用广泛的气象干旱指数，是表征某时段降水量出现的概率多少的指标，适合于月以上时间尺度的干旱监测与评估。
由于SPI采用函数的标准化降水累积频率分布来描述降水量的变化，因此其值在不同地区和不同时间段之间具有可比性[22]。
在计算标准化降水指数时，先将偏态概率分布的降水量进行正态标准化处理，再用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级，计算方法可参照气象干旱国家标准。

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视窗新基于物理的视窗具备实时反射和景深你所看到的景深和屏幕空间反射是实时的渲染结果，可以更简单精准的对地面、灯光和反射进行可视化的设置。
Release19除了屏幕空间环境吸收和实时置换以外，还添加了基于屏幕空间的反射和OpenGL景深效果。
开启OpenGL观察看起来很好，你可以用它来输出新支持的原生MP4作为预览渲染，直接给客户审批。
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新媒体核心作为我们的核心现代化工作的一部分，Cinema4D支持图像、视频和音频的格式已经完全重写了，速度和内存效率得到了增强。
除了QuickTime外Cinema4D现在本地支持MP4，比以往更容易提供预览渲染、视频纹理或运动跟踪的画面。
所有导入和导出的格式都比以往更加全面且功能强大。
交换格式更新通过FBX和Alembic格式导出LOD和选择对象。
Alembic文件新支持的次帧插值可进行Re-time并渲染准确的运动模糊。
新功能高亮显示通过高亮显示新功能可快速识别R19、R18的新特性或特定的教学。
分裂更加简单泰森分裂可以简单的进行程序化分裂对象–在Release19你可以控制动力学与连接器，将碎片粘合在一起，添加裂缝和更多的细节。
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无论你是在最新的Mac系统中使用强大的AMD芯片，还是在Windows中使用NVIDIA和AMD显卡，你都可以享受跨平台、深度集成的解决方案，具有快速、直观的工作流程。
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进程式渲染整个图像，或在高分辨率渲染时使用区块式渲染以更好地进行内存管理。
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紧跟现今趋势，为YouTube、Facebook、Oculus或Vive渲染立体360°VR视频。
新媒体核心所有的格式都会在新媒体核心中导入和渲染使用GIFs和MP4s作为纹理直接渲染为MP4、DDS和增强OpenEXR。

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。