Struts2漏洞检查工具2019版警告：本工具为漏洞自查工具，请勿非法攻击他人网站！==漏洞编号==============影响版本=========================官方公告==========================================影响范围=====S2-057CVE-2018-11776Struts2.3to2.3.34，Struts2.5to2.5.16https://cwiki.apache.org/confluence/display/WW/S2-057影响范围非常小S2-048CVE-2017-9791Struts2.3.Xhttp://127.0.0.1:8090/struts2-showcase/integration/saveGangster.action影响范围非常小S2-046CVE-2017-5638 Struts2.3.5-2.3.31,Struts2.5-2.5.10 http://struts.apache.org/docs/s2-046.html和S2-045一样S2-045CVE-2017-5638 Struts2.3.5-2.3.31,Struts2.5-2.5.10 http://struts.apache.org/docs/s2-045.html影响范围较大S2-037CVE-2016-4438 Struts2.3.20-2.3.28.1 http://struts.apache.org/docs/s2-037.html影响范围小S2-032CVE-2016-3081 Struts2.3.18-2.3.28 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-032.html影响范围小S2-020CVE-2014-0094 Struts2.0.0-2.3.16 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-020.html影响范围小S2-019CVE-2013-4316 Struts2.0.0-2.3.15.1 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-019.html影响范围普通S2-016CVE-2013-2251 Struts2.0.0-2.3.15 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-016.html影响范围非常大S2-013CVE-2013-1966 Struts2.0.0-2.3.14 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-013.html未添加，S2-016范围内S2-009CVE-2011-3923 Struts2.0.0-2.3.1.1 http://struts.apache.org/release/2.3.x/docs/s2-009.html未添加，S2-016范围内S2-005CVE-2010-1870 Struts2.0.0-2.1.8.1 http://struts.apache.org/release/2.2.x/docs/s2-005.html未添加，S2-016范围内

ADAMS_car培训教程，非常全面。
第一章ADAMS/CAR简介第二章基本概念第三章生成并调整子零碎第4章曲线编辑器和特性文件编辑器...............第7章生成并仿真整车模型第8章驾驶机器第15章模板的调研....

Yale人脸数据库：总样本数165张，15类，每类11张。
光照；
ExtendedYaleB：总样本数2414张，38类，本来是每类64张，但个体类缺了几张图像。
光照

更新TP-LINKTL-WN823N无线USB网卡驱动(https://download.csdn.net/download/xufengpeak/11454692),可以支持到最新版macOS10.15(Catalina)，使用正常。
留意从10.15起，系统架构已经重新设计，所有之前版本的TL-WN823N驱动在10.15上都无效了，只有这个最新版能用。

U8+15.0官方学习材料，其中包括很多文档，全模块适用手册

已近试用过Quartus_II_15.0破解没成绩..密码12345学习使用

I.MX6ULLEVK开辟板镜像文件

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

对AD7732重点部分做了翻译，尤其是15个寄放器，还重点讲解了时序图

ArcGIS地理信息零碎

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。