博客《详解Dialog——基础元素构建》对应源码，博客地址：http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/42261419

注:强烈建议Web基础不扎实的同学请重头到尾把项目代码敲一遍.这个系统主要用于构建在线考试系统，如驾照、英语等练习系统。
一、系统功能：1、强化训练测验，对知识点进行单独联系2、随机组卷练习，系统自动抽取题目进行练习.里面的功能我就不一一列举了.反正大家记住你们在看的时候最好像吧业务逻仔细的分析清楚,还有一点就是我强烈建议的.强烈建议Web技术基础不扎实的同学请重头到尾把项目代码敲一遍.这将会对你以后的工作有很大的帮助.

编辑推荐：38位大师级的程序员，一步步讲解他们的项目架构，开发时的种种折中考虑（tradeoffs）以及何时必须打破常规，寻求突破。
全球38位顶尖高手、众多语言之父经典之作。
本书收录的是软件设计领域中的一组大师级作品。
每一章都是由一位或几位著名程序员针对某个问题给出的完美的解决方案，并且细述了这些解决方案的巧妙之处。
本书既不是一本关于设计模式的书，也不是一本关于软件工程的书，它告诉你的不仅仅是一些正确的方式或者错误的方式。
它让你站在那些优秀软件设计师的肩膀上，从他们的角度来看待问题。
本书给出了38位大师级程序员在项目设计中的思路、在开发工作中的权衡，以及一些打破成规的决策。
内容简介：本书介绍了人类在一个奋斗领域中的创造性和灵活性：计算机系统的开发领域。
在每章中的漂亮代码都是来自独特解决方案的发现，而这种发现是来源于作者超越既定边界的远见卓识，并且识别出被多数人忽视的需求以及找出令人叹为观止的问题解决方案。
本书33章，有33位作者，每位作者贡献一章。
每位作者都将自己心目中对于“美丽的代码”的认识浓缩在一章当中，张力十足。
33位大师，每个人对代码之美都有自己独特的认识，现在一览无余的放在一起，对于热爱程序的每个人都不啻一场盛宴。
虽然本书的涉猎范围很广，但也只能代表一小部分在这个软件开发这个最令人兴奋领域所发生的事情。
目录信息：第1章正则表达式匹配器。
1.1编程实践1.2实现1.3讨论1.4其他的方法1.5构建1.6小结第2章Subversion中的增量编辑器：像本体一样的接口2.1版本控制与目录树的转换2.2表达目录树的差异2.3增量编辑器接口2.4但这是不是艺术？2.5像体育比赛一样的抽象2.6结论第3章我编写过的最漂亮代码3.1我编写过的最漂亮代码3.2事倍功半3.3观点3.4本章的中心思想是什么？3.5结论3.6致谢第4章查找4.1.耗时4.2.问题：博客数据4.3.问题：时间，人物，以及对象？4.4.大规模尺度的搜索4.5.结论第5章正确、优美、迅速(按重要性排序)：从设计XML验证器中学到的经验5.1XML验证器的作用5.2问题所在5.3版本1：简单的实现5.4版本2：模拟BNF语法——复杂度O(N)5.5版本3：第一个复杂度O(logN)的优化5.6版本4：第二次优化：避免重复验证5.7版本5：第三次优化：复杂度O(1)5.8版本6：第四次优化：缓存(Caching)5.9从故事中学到的第6章集成测试框架：脆弱之美6.1.三个类搞定一个验收测试框架6.2.框架设计的挑战6.3.开放式框架6.4.一个HTML解析器可以简单到什么程度？6.5.结论第7章美丽测试7.1讨厌的二分查找7.2JUnit简介7.3将二分查找进行到底7.4结论第8章图像处理中的即时代码生成第9章自顶向下的运算符优先级9.1.JavaScript9.2.符号表9.3.语素9.4.优先级9.5.表达式9.6.中置运算符9.7.前置操作符9.8.赋值运算符9.9.常数9.10.Scope9.11.语句9.12.函数9.13.数组和对象字面量9.14.要做和要思考的事第10章追求加速的种群计数10.1.基本方法10.2.分治法10.3.其他方法10.4.两个字种群计数的和与差10.5.两个字的种群计数比较10.6.数组中的1位种群计数10.7.应用第11章安全通信：自由的技术11.1项目启动之前11.2剖析安全通信的复杂性11.3可用性是关键要素11.4基础11.5测试集11.6功能原型11.7清理，插入，继续……11.8在喜马拉雅山的开发工作11.9看不到的改动11.10速度确实重要11.11人权中的通信隐私11.12程序员与文明第12章在BioPerl里培育漂亮代码12.1.BioPerl和Bio::Graphics模块12.2.Bio::Graphics的设计流程12.3.扩展Bio::Graphics12.4.结束语和教训第13章基因排序器的设计13.1基因排序器的用户界面13.2通过Web跟用户保持对话13.3.多态的威力13.4滤除无关的基因13.5大规模美丽代码理论13.6结论第14章优雅代码随硬件发展的演化14.1.计算机体系结构对矩阵算法的影响14.2一种基于分解的方法14.3一个简单

适用于Chrome操作系统的智能卡连接器应用该存储库包含ChromeOS智能卡连接器应用程序的源代码（在分发），以及示例如何与该应用程序进行通信的示例。
文献资料本文档针对不同的目标受众分为几个部分：您是Chrome操作系统用户吗？请参阅以下帮助中心文章：:。
您是Chrome操作系统管理员吗？请参阅以下帮助中心文章：:。
您是ChromeOS扩展程序/应用程序的开发人员，需要访问PC/SCAPI才能与智能卡对话？请参阅此自述：。
您是需要构建智能卡连接器应用程序的开发人员和/或此存储库的维护者吗？请参阅此自述：。
常问问题什么是智能卡？请参阅。
请注意，还有一些设备可以模拟智能卡，例如Yubikey设备（请参见）。
我需要智能卡连接器应用程序吗？仅当您拥有智能卡（或模拟它的设备）并且需要在Chrome操作系统设备上使用它来在网页，远程桌面应用程序上进行身份验证，在企业部署中登录到Chrome操作系统等情况下，才需要使用此功能。
我可以将其与存储卡（microSD等）一起使用吗？不可以。
智能卡连接器应用

awesome-ethereum：使用以太坊并在其之上构建事物的有用资源

一个包含产品层次结构和产销商品关系的知识图，总计1300种产品和90000多个品牌，基于京东网站的商品上下级概念，商品品牌之间关系，商品描述维度等知识库，基于该知识库可以支持商品属性库构建，商品销售问答，品牌物品生产等知识查询服务，也可用于情感分析等下游应用．

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

艺术家和设计师：无需编码即可实现您的创意愿景！释放Unity的力量，程序员：在工具箱中添加功能强大的可视状态机编辑器，与脚本接口或使用自定义Playmaker。
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CreateReactApp入门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。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we

使用opensips可以构建大容量的voip系统。
opensips是开源的，稳定的服务器，非常适合做前端proxy。
一般与asterisk、freeswith等配合使用，opensips做前端代理，ast等做网关，实现普通voip通话、电话会议、语音留言、语音导航等各种应用。

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。