前两天在CSDN下载了一个所谓的1688商品类目，结果不少分类编码对不上，且连女装的分类都找不到，投诉还失败了，不知道CSDN对投诉的判断标准是什么。
附件中提供的类目编码是2019年4月20日从1688整理而得，全部类目编码，EXCEL格式，共9677条。
格式为编码、名称、父编码。
提供给需要的同行，避免被错误数据耽误。
如需沟通QQ:453957665

kafka0.10.2.1集群搭建记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系我将及时改正；
借鉴文章标明出处，谢谢

hprof-conv.exe在sdktools里面缺少这个运行文件导致DDMSfilesnotfound:tools\hprof-conv.exe错误，详细看博客：https://blog.csdn.net/DickyQie/article/details/79657573

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：yarnstart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。
yarntest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。
yarnbuild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。
yarneject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（webpac

上次发布的版本中，105个测试案例中有一个故意制造的错误。
本版105的测试案例都是可以完美运行的无错版本。
请希望演示的用户使用这一版本，或者您可以自己排除那一个错误。

管理运筹学软件2.0版是1.0版的升级版，是《管理运筹学》（高等教育出版社/韩伯棠编著）的随书软件。
该软件的模块有：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数规划、混合整数规划和纯整数规划）、目标规划、最短路径、最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存贮论、排队论、决策分析、预测问题、对策论和层次分析法，共15个子模块。
该软件只可以作为学习和研究使用，请勿作其他用途。
由于作者水平和时间有限，软件中问题和错误难免，欢迎您将使用中的意见和建议反馈给作者

卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。
通常，移存器包含N级(每级A比特)，并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程，输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器，在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出，编码效率为A／n。
参数N被称作约束长度，它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。
它决定了编码的复杂度。
译码器的功能就是，运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法，从已编码的码字中解出原始信息。
在信息序列和码序列之间有一对一的关系。
此外，任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。
因而，卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。
Viterbi算法可被描述如下；
把在时刻i，状态所对应的网格图节点记作，每个网相节点被分配一个值。
节点值按如下方式计算：(1)设，。
(2)在时刻i，对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度。
(3)令为在i时刻，到达与状态。
相对应的节点的最小不完全路径长度。
通过在前一节点随机选择一条路径就可产生新的结果。
非存留支胳将从网格图中删除。
以这种方式，可以从。
处生成一组最小路径。
(4)当L表示输入编码段的数目，其中每段为k比特，m为编码器中的最大穆存器的长度，如果，那么令，返回第二步。
一旦计算出所有节点值，则从时刻，状态。
开始，沿网格图中的存留支路反向追寻即可。
这样被定义的支路与解码输出将是一一对应的。
关于不完全路径长度，硬判决解码将采用Hamming距离，而软判决解码将采用Euclidean距离。

内容：一共有实验一和实验二两个实验，每个实验有4次课8个学时；
实验一完成词法分析；
实验二完成语法、语义分析及中间代码生成。
两个实验完成后最终效果：实现一个简单的集成开发环境（IDE），可以编辑源代码、有“编译”、“运行”等功能；
需要显示所有的错误信息、扫描结果、语法分析结果、中间代码和汇编代码（做实验一时可以使用命令行界面）

上传文件有完整的源代码、sql文件、参考实验报告。
是自己动手写的，肯定简单易懂。
可供参考，如果有错误或者不合适的地方也欢迎指正。

利用java实现bp神经网络，给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据，使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签，错误率控制在30%以下。

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。