c#写的一个很简单的打字游戏，代码简介有正文，适合初学者，使用VS2013开发

C言语学习知识简介ASCII表C言语关键字C言语函数库

摘要 IABSTRACT II目录 IV1前言 11.1课题背景 11.1.1办公自动化概述 11.1.2中小企业办公模式的现状 21.2研究意义 31.3设计技术及开发环境 51.3.1设计技术 51.3.2开发环境 72可行性分析 92.1组织和管理可行性 92.2经济可行性 92.3技术可行性 93需求分析 113.1现行业务分析 113.1.1业务流程 113.1.2功能分析 113.2系统建模 133.2.1用户身份验证用例图 133.2.2个人通讯录用例图 133.2.3职工信息管理用例图 143.2.4日程安排用例图 143.2.5日志管理用例图 153.2.6短消息管理用例图 153.2.7公告管理用例图 163.2.8文件管理用例图 163.2.9会议管理用例图 174系统设计 184.1系统设计 184.1.1用户身份验证模块流程图 194.1.2个人通讯录模块流程图 194.1.3职工信息管理模块流程图 214.1.4日程安排模块流程图 224.1.5工作日志模块流程图 234.1.6短消息管理模块流程图 244.1.7文件管理模块流程图 254.1.8公告管理模块流程图 264.1.9会议管理模块流程图 274.2数据库设计 294.2.1数据库概念设计 294.2.2数据库逻辑设计 315系统实现 355.1系统架构 355.1.1系统架构图 355.1.2程序结构图 365.2持久层Hibernate实现 375.2.1创建并配置Hibernate映射文件 375.2.2开发并配置HibernateDAO层 385.3控制层Struts实现 385.3.1开发Struts核心流程代码 385.3.2开发JSP页面原型 405.3.3增加表单校验功能 405.3.4调用DAO组件操作数据库 415.4业务层Spring实现 415.4.1数据源配置 425.4.2配置SessionFactory 435.4.3配置事务 435.4.4配置DAO组件 435.4.5配置DAO事务 436系统测试 446.1测试计划 446.2测试用例 446.2.1对身份验证功能进行测试 446.2.2对职工信息管理功能进行测试 456.3测试结果 467系统开发总结 478结束语 48参考文献 49致谢 50附录 51A次要源程序 51B用户手册 55B.1系统功能简介 55B.2系统的支持平台 56B.3安装说明 56B.4使用说明 59B.5系统维护方法 72C软件光盘 73C.1光盘的树形目录 73C.2光盘文件一览表 73D科技译文 74JavaLearningPathprocess 74JAVA学习过程 81

详细地引见了图像真伪鉴别课题在当今时代的取证、调研方面的重要意义，简介了国内外该方面的研究进展和前景，提出了多种能运用于图像真伪鉴别的算法

这个网站次要分成6个部分，具体为：首页，登录，注册，影视简介，影视赏析，影视论坛（包含发帖，回帖，管理员删帖这三个功能）组成次要运用页面链接和数据库的连接。
其中首页和影视赏析次要是由图片和页面之间的链接，在进入电影评论界面必须用户先登录否则无法进入到该界面进行发帖和回帖，而且只有管理员本人通过登录后才可以对帖子进行删除。
而对于电影论坛页面分成了表头，浏览帖，发表帖三个部分代码完成数据库的输入和提取发表之后数据进入数据库之后就又跳转到电影论坛页面。
这样整个网站的运行基本完成。

Android编程经典200例的源码链接http://download.csdn.net/download/towangjindian/10113290Android编程经典200例通过200个经典实例全面、系统地引见了Android平台下的软件开发知识，重点突出、涉及面广、实用性强，在实例的讲解过程中还详细分析了开发思路及侧重点，使读者达到举一反三的效果。
全书分为14章，分别为：Android简介、Android简单控件的开发及应用、Android高级控件的开发及应用、手机用户界面、手机通信服务及手机控制、手机的自动服务功能、手机文件I/O与数据库的应用、手机网络应用、手机的Google服务功能、手机多媒体服务功能、Android手机的3D世界、手机特效开发、休闲游戏——Q版疯狂大炮、娱乐游戏——3D迷宫。
本书内容由浅入深，从Android平台下开发应用软件的基础知识到开发大型商务软件、3D游戏以及2D游戏，开发思路清晰明了、语言简明扼要，非常适合初学者和Android开发人员阅读参考。

简介：本文分析了Rails3的MVC架构，探讨总结了Rails3的控制器与视图、控制器与模型、视图与规划以及多个视图之间的数据传输方法和技巧。
假设您对RubyonRails有基本的了解，至少能够配置RubyonRails并运行类似HelloWorld的入门应用程序。
如果读者已经开发过基于Rails的应用，但对其MVC间的数据传递还有诸多困惑，那么恭喜您，本文正是要总结梳理Rails数据传递的方法和技巧。
RubyonRails3（以下统称为Rails3）是当前的主要发布版本，本文所述及的内容和代码都基于此版本。
RubyonRails是一个Ruby实现、采用MVC模式的开源Web应用开发框架，能够

第一部分　面向过程的程序设计第1章　C++概述11.1　计算机语言与程序11.1.1　机器语言与程序11.1.2　汇编语言与程序11.1.3　高级语言与程序11.2　从C到C++21.3　程序设计方法21.3.1　结构化程序设计方法31.3.2　面向对象的程序设计方法31.4　简单的C++程序引见41.5　程序开发的步骤5习题15第2章　数据类型、运算符和表达式62.1　保留字和标识符62.1.1　保留字62.1.2　标识符62.2　C++的基本数据类型62.3　常量和变量82.3.1　常量82.3.2　符号常量92.3.3　变量102.4　基本运算符和表达式112.4.1　C++运算符及表达式简介112.4.2　算术运算符和算术表达式112.4.3　运算优先级和结合性112.4.4　关系运算符和关系表达式122.4.5　逻辑运算符和逻辑表达式122.4.6　位运算符和位运算表达式122.4.7　自增、自减运算符和表达式142.4.8　赋值运算符和赋值表达式142.4.9　逗号运算符和逗号表达式152.4.10　sizeof()运算符和表达式152.4.11　逻辑表达式运算优化的副作用152.5　类型转换162.5.1　赋值时的自动类型转换162.5.2　各种类型运算量混合运算时的自动类型转换172.5.3　强制类型转换17习题218第3章　简单的输入/输出193.1　传统的输入/输出函数实现方法193.2　cout输出流203.2.1　输出八进制数、十六进制数和用科学记数法表示的数223.2.2　输出字符或字符串233.3　cin输入流233.3.1　输入十六进制或者八进制数据253.3.2　输入字符数据263.4　总结27习题327第4章　C++的流程控制294.1　算法概述294.1.1　算法的作用和类别294.1.2　算法的设计原则304.1.3　算法的表示工具304.1.4　结构化程序设计中基本结构的表示314.2　C++程序的结构和语句334.3　选择结构语句的使用354.3.1　if语句354.3.2　if语句的嵌套使用374.3.3　条件运算符384.3.4　switch语句394.4　循环结构语句的使用424.4.1　goto语句及标号的使用424.4.2　while语句434.4.3　for语句434.4.4　do-while语句444.4.5　break语句和continue语句454.4.6　循环的嵌套474.5　控制语句的应用举例47习题452第5章　函数545.1　概述545.2　函数的定义与调用545.2.1　函数的定义545.2.2　函数的调用565.2.3　函数的参数585.3　函数的原型声明595.4　函数的嵌套调用和递归调用605.4.1　函数的嵌套调用605.4.2　函数的递归调用635.5　内联函数665.6　函数重载675.6.1　参数类型不同的重载函数675.6.2　参数个数不同的重载函数685.7　使用C++系统函数685.8　作用域和存储类别695.8.1　作用域695.8.2　存储类别725.8.3　全局变量的作用域的扩展和限制745.9　程序的多文件组织765.9.1　内部函数和外部函数765.9.2　多文件组织的编译和连接77习题577第6章　编译预处理796.1　宏定义796.1.1　不带参数的宏定义796.1.2　带参数的宏定义806.2　“文件包含”处理82*6.3　条件编译83习题685第7章　数组867.1　数组的定义及应用867.1.1　一维数组的定义及使用867.1.2　一维数组作函数参数887.1.3　多维数组的定义及使用967.1.4　二维数组作函数参数987.2　字符数组的定义及应用1017.2.1　字符数组的定义1017.2.2　字符数组的初始化1017.2.3　字符数组的使用1027.2.4　字符串和字符串结束标志1027.2.5　字符数组的输入/输出1037.2.6　字符串处理函数1047.2.7　字符数组应用举例106习题7108第8章　结构体、共用体和枚举类型1108.1　结构体的定义及应用1108.1.1　结构体类型的定义1108.1.2　结构体类型变量的定义1118.

·1.内容简介：---------------------------------------------------------------2009年参加全国电子设计大赛的所用一些材料，最近寒假在家整理处理，放在csdn这，供同学们下载学习。
---------------------------------------------------------------·2.资源使用方法说明无---------------------------------------------------------------·3.wogeguaiguai的附言：1.我的其他数学建模比赛和全国电子设计竞赛精华资源也欢迎您下载，大学生基本上都听过这个比赛吧，这个比赛比较有意思，而且获奖比例高。
我的材料都是非常好的准备比赛要用的材料。
我比赛结束之后，这些材料就不用啦，分享给大家！俺一年的搜索资源，同学们一朝即可获得！2.下载本文件后，您可以获得所有信息，不必再零散下载，给您带来很大的方便。
3.1个资源分，绝对物超所值。
评论后，您就可以获得2个资源分，欢迎您评论！---------------------------------------------------------------·4.如有问题，请在此留言，谢谢。
---------------------------------------------------------------·65.上传时间2010-2-25-afternoon

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

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。