该软件包提供了一个PSR-7适配器作为的插件。
安装该软件包可以作为依赖项安装。
composerrequireamphp/http-client-psr7用法创建Amp\Http\Client\Psr7\PsrAdapter实例，以在本机Amp和PSR-7格式之间转换客户端请求和响应。
适配器不依赖于任何具体的PSR-7实现，因此它需要PSR-17工厂接口才能创建PSR-7请求和响应。
<?phpuseAmp\Http\Client\Psr7\PsrAdapter;useAmp\Loop;useLaminas\Diactoros\RequestFactory;useLaminas\Diactoros\ResponseFactory;Loop::run(function(){$psrAdapter=newPsrAdapter();//PSR-17requestfactory$psrRequestFactory=newRequestFactory

ubuntu16.04安装honeyd，下载后按readme.txt中顺序安装依赖包，据说可以在ubuntu下直接查找honeyd安装，但是我换了很多源，依旧没找到，只好用最麻烦的方法

整合了一下网上的有关app的在线更新的东西，懒得打成jar包了，照着步骤做可以实现app在线更新，主界面添加一行代码即可，详细步骤见说明。
不依赖第三方更新服务，需要自己搭建后台服务器。

web项目依赖ZelixKlassMaster工具混淆步骤，以及配置

在本资源中，我们关注的是一个基于Java编程语言开发的B2B（Business-to-Business）电子商务系统的实例源码。
B2B电子商务是指企业与企业之间的在线交易，它涵盖了供应链管理、采购、销售、物流等多个环节。
这个系统可能是用于帮助公司进行商品和服务的买卖、订单处理、库存管理等核心业务流程的数字化平台。
Java作为开发语言，以其跨平台的特性、丰富的类库以及强大的性能，被广泛应用于大型企业级应用系统开发。
这个系统可能利用了Java的Spring框架，这是一个开源的应用框架，提供了一整套企业应用开发所需的基础设施，如依赖注入、数据访问、事务管理、AOP（面向切面编程）等。
在源码中，我们可以期待看到以下几个关键部分：1.**模型层（Model）**：这部分代码通常包含了业务逻辑和数据对象，如产品、订单、客户等实体类。
它们是系统的核心，定义了业务规则和数据结构。
2.**视图层（View）**：负责展示用户界面，可能采用了JavaServerPages（JSP）或Thymeleaf等技术，与用户交互，显示数据。
3.**控制器层（Controller）**：作为模型和视图之间的桥梁，处理用户请求，调用业务逻辑，并将结果传递给视图层。
SpringMVC是常见的实现方式。
4.**数据库访问层（DAO）**：用于处理与数据库的交互，可能会使用Hibernate或MyBatis这样的持久化框架。
5.**服务层（Service）**：封装了业务逻辑，提供给控制器调用。
服务层是系统的核心，实现了B2B电子商务的各种功能，如产品查询、订单创建、支付处理等。
6.**配置文件**：如Spring的bean配置文件，定义了各组件的依赖关系和初始化参数。
7.**测试代码**：为了确保代码质量，通常会有单元测试和集成测试，使用JUnit或其他测试框架编写。
8.**安全控制**：系统可能会采用SpringSecurity或ApacheShiro来实现用户认证和授权，保护敏感信息。
9.**异常处理**：全局异常处理器可以统一捕获和处理系统运行时可能出现的异常，提高系统的健壮性。
10.**国际化与本地化（I18N/L10N）**：如果系统支持多语言，会包含相应的资源配置文件。
11.**日志记录**：通过Log4j或SLF4J记录系统运行过程中的信息，便于问题排查和性能优化。
在深入研究这个源码之前，你需要有一定的Java基础，了解Spring框架以及MVC设计模式。
通过分析和学习这个系统，你不仅可以掌握B2B电子商务的业务流程，还能提升你的Java开发技能和对大型系统架构的理解。
同时，这也是一种实践性的学习方式，有助于你更好地应对实际项目中的挑战。

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

微软云读写共享文件所需依赖

御剑高速TCP全端口扫描工具是一个基于VB.NET+IOCP模型开发的高效端口扫描工具，支持IP区间合并，端口区间合并，端口指纹深度探测，提供工具+类库，依赖.net4.0。

国密SM3杂凑算法的Java实现，基于bouncycastle的中定义的ExtendedDigest接口，依赖于bc的GeneralDigest抽象类，可以与bc很好的结合，实现国密算法扩展。
已经用SM3算法标准中的示例数据进行验证，两组示例数据对比测试完全正确。
依赖bouncycastle，自己去下载bouncycastle的jar包。

该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直

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。