思维导图，包含了最优化问题中所有的算法记起分类和相关实现图片。
附华南理工大学matlab实现最优化问题求解的代码课件以及相关代码示例，详细版。

本论文的研究课题是《基于JSP技术的订单管理系统》的实现。
本系统通过对数据库的信息检索及维护功能，为用户和管理员提供网上选购图书和订单的生成、管理服务。
整个研究过程经过需求分析、系统设计、系统开发和测试四个阶段的工作。
本系统是基于Internet，采用浏览器／服务器的三层次结构，系统的服务器端（Server）由Servlets和JavaBean实现，负责客户端浏览器（Browser）与Web服务器（WebServer）间的通信，并以JDBC数据连接为基础实现了Web服务器（WebServer）与数据库（MicrosoftAccessXP）之间的数据交换。
系统使用jdk1.4.0作为Java环境，Tomcat4.0服务器作为JSP的支持平台。
系统由四个功能模块组成： 注册登陆模块：用户、管理员注册、登陆，并修改注册信息 图书查询模块：用户可通过设置不同的搜索范围和关键字来查询图书，也可以通过分类查看来查看一类图书 图书选购模块：用户对购物车中的图书进行添加、删除、修改数量，并对生成订单，在订单被审核前，可修改订单内容 系统管理模块：管理员查看订单和其详细信息的，并通过审核订单来修改订单状态，审核后的订单用户不能修改；
管理员也在这个模块中添加修改图书、分类、出版社等信息。

用C/C++语言编程实现归并分类算法6.3和快速分类算法6.6。
对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。
（2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。
数据均属于范围（0，105）内的整数。
对于同一组数据，运行快速分类和归并分类算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。
（3）根据实验数据及其结果来比较快速分类和归并分类算法的平均时间，并得出结论。

计算机基本结构（1）冯·诺依曼模型a.计算机硬件由5部分构成（输入设备、输出设备、存储器、运算器、控制器）b.存储程序的思想：系统的运行过程就是按照一定的顺序不断执行存储器中的程序指令的过程（2）存储器的分类a.主存储器即内存，程序中待处理的数据和处

针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。
包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.

在国外大学的网页上下载的，meanshift用于分割，分类图像。
大家都知道meanshift算法的应用领域是很广泛的，在跟踪，分割方面效果还是不错的。
所以嘛，下载看看喽！

数据库：MySQL语言：JAVA功能：1.前台模块（1）普通用户登录/注册。
（2）分类查看商品(普通商品与促销商品)（3）查看商品详细信息（4）查看秒杀商品（5）查看竞拍商品（6）将商品加入购物车（7)购买，结算功能（8）留言2.后台模块（1）修改密码(2)商品管理:--编辑/删除--设置/取消促销（3)秒杀商品：设置/取消秒杀（4)竞拍商品：设置/取消竞拍（5)订单管理：查看订单（5)留言管理：查看/删除留言

本部分规定了IT运维服务支撑系统的应用需求，包括IT运维服务模型与模式、IT运维服务管理体系、以及IT运维服务和管理能力评估与提升途径。
本部分适用于企业理解智控国际IT运维服务管理体系，指导智控国际为客户提供IT运维服务和IT运维服务支撑系统。
一、总则2二、参考标准2三、术语、定义和缩略语33.1.术语和定义33.1.1IT运维服务33.1.2IT运维服务管理流程33.1.3IT运维服务支撑系统33.2.略语3四、编制原则和方法4五、IT运维服务管理体系45.1IT运维服务管理对象65.2IT运维活动角色及IT运维管理组织结构65.2.1IT运维活动角色75.2.2IT运维管理组织结构75.3IT运维服务管理流程85.3.1服务台85.3.2事件管理85.3.3问题管理85.3.4配置管理85.3.5变更管理85.3.6发布管理95.3.7服务级别管理95.3.8财务管理95.3.9能力管理95.3.10可用性管理95.3.11服务持续性管理95.3.12知识管理105.3.13供应商管理105.4IT运维服务支撑系统105.4.1IT运维服务支撑系统分类105.4.2IT运维服务支撑系统基本技术要求105.5IT运维服务115.5.1IT运维服务分类115.5.1.1IT基础设施运维服务115.5.1.2IT应用系统运维服务115.5.1.3安全管理服务11

matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾

RBM-on-Classification，用RBM所做的分类，里面包含源码和数据集，独立于任何工具箱，整个就是一个工程，里面有仿真和图像，还有各种有用的数据函数

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。