本方案介绍了智慧园区综合解决方案，集成了视频监控子系统、智能一脸通通子系统（含门禁、考勤、梯控、巡查、人员通道、消费、访客等）、停车场子系统、入侵报警子系统系统、动环子系统等，华为智慧园区整体解决方案，智慧安防、智慧停车、资产管理、智慧能效、园区运营管理系统解决方案、可视化大屏

788`790三合一系统的集成，如何集成出三合一连接出来，代码系统都是参考的例子788`790三合一系统的集成，如何集成出三合一连接出来，代码系统都是参考的例子

系统集成项目管理工程师教程（中级），下载后并自行已校稿的word版本。
修正了相应的错误。

《storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。
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STM32Nucleo开发板的开发指南，包括如何使用keilEWARMTrueSTUDIOSW4STM32进行开发的教程

小博士幼儿园管理系统实现了：幼儿管理/教师管理/财务管理/工资管理/其它管理(固定资产/考勤管理)，功能全面(我们的考勤管理、财务管理、工资管理都是其它系统没有的)。
1、对幼儿档案进行管理。
2、对教练/员工进行管理。
3、对幼儿收费进行管理。
4、对零星的收入(例如：卖废书废报等)、支出(例如：水费、电费、电话费、办公用品费等）进行管理。
5、对固定资产进行记录登记。
6、提供强大的团体收费功能。
7、提供简单易用的考勤管理。
8、集成强大、简单、灵活的工资管理功能。
优势是什么：1科学、标准:本系统会计科目，严格按照我国财务制度进行编目，照此说来，任何企业都适用此软件。
2帮学校把每一笔钱管的清楚明白,真正进行成、本、利的一环扣一环的管理。
3为领导进行战略决策提供科学依据。
4提高工作效率。
5使用企业工作更规范、提升企业美誉度。
有道是，细节决定成败，本系统是如何处理好细节：1、可粗可细对学员收费同样如此，报名费、学费、教材费、暂住证费、考试费等等，可以一一记帐，也可以笼统记为学员学费。
2、灵活但不失标准本系统一大亮点：审核功能，在未审核之前，全部单据可以修改，删除，一经审核，则任何人无法修改。
从而整个财务链一环扣一环。
财务帐可以和电脑帐同步。
哪怕差错一元钱,总是可以找出原因的！

Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
Simulink已成为国内外高等院校高等数学、数值分析、数字信号处理、自动控制理论以及工程应用等课程的基本教学工具。

本人收藏的Rabaey那本的部分课后习题和答案，不全

查壳利器ExeinfoPE0.0.5.3(2018.9.25)最新单文件中文版+集成35个插件，下载的原程序未集成插件，本程序及所集成的插件均来源于网络，在此一并感谢他们的辛勤付出。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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。