QtFtp的源代码文件，编译方法请参考博客http://blog.csdn.net/xueyushenzhou/article/details/51957423

VPF开发工资信息系统，内含源代码及课程设计，做课程设计的可以参考一下

BLE蓝牙使用例子，可以参考使用，兄弟们反正分数不多，自己用着就好，里面有IIC和串口透传的例子

csr8670l蓝牙核心板+开发板底版PDF原理图，以测试验证，可以作为你的设计参考

这是我参考很多开源项目，觉得比较好的一个开源b2c电商系统java版，感谢！

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

GV7700GV7704资料，包括如何读取GV7704分辨率,datasheet文档说明。
分辨率识别原厂无法下载，非常有参考作用

单片机型号PIC18F25K83，开发环境为MPLABXIDEV4.05，例程包含I/O，TIM，UART，I2C，CAN，ADC程序，全部手敲并调试完成，需要的小伙伴们可以拿去参考一下。

浪潮的java工程师笔试题目，可以作为参考，重要的还是平时的积累。

《无线传感器网络结课论文终稿》探讨了无线传感器网络的时间同步技术和在环境监测系统中的应用，这两大主题是理解无线传感器网络核心技术的关键。
一、无线传感器网络时间同步技术综述时间同步对于无线传感器网络（WirelessSensorNetworks,WSNs）的正常运行至关重要，因为它确保了节点间数据交换的准确性和一致性。
引言部分强调了时间同步的重要性，特别是在事件检测、定位和协同计算等任务中。
目前的研究现状表明，时间同步技术已经成为WSNs研究的热点，其目的是克服网络中由于节点分布广泛和通信延迟等因素导致的时间差异。
同步技术主要涵盖以下几个方面：1.泛洪时间同步协议（FloodingTimeSynchronizationProtocol,FTS）：这是一种基础的同步方法，通过在网络中广播同步消息来实现所有节点的时间同步。
然而，这种协议效率较低，因为大量的同步消息可能会导致网络拥塞。
2.RBS（ReferenceBroadcastSynchronization）协议：该协议采用分层结构，通过选择一部分节点作为时间参考节点，其他节点与这些参考节点进行同步，减少了同步消息的数量，提高了效率。
3.LTS（LocalizedTimeSynchronization）协议：LTS更侧重于局部区域的同步，它允许节点仅与其相邻节点同步，减少了全局通信开销，增强了网络的能源效率。
小结部分指出，虽然各种协议各有优势，但选择合适的同步策略需考虑网络规模、能量限制以及应用场景的具体需求。
二、基于无线传感器网络的环境监测系统环境监测是无线传感器网络广泛应用的一个领域。
这部分详细介绍了如何构建这样的系统。
1.网络系统简介：无线传感器网络用于实时、分布式地收集环境数据，例如温度、湿度、光照强度等，以监测和分析环境变化。
2.网络系统结构：系统由大量低功耗的传感器节点组成，这些节点负责数据采集；
汇聚节点则负责数据聚合和传输到中央处理中心。
总体结构分为物理层、网络层、数据链路层和应用层，各层都有特定的任务和功能。
3.传感器节点结构：包括传感器模块、处理器、存储器、无线通信模块和电源。
传感器模块负责感知环境，处理器处理数据，无线通信模块负责节点间的通信，存储器存储程序和数据，电源为整个系统供电。
4.汇聚节点结构：除了传感器节点的基本组件外，汇聚节点通常拥有更强的计算能力和更大的存储空间，能够处理来自多个传感器节点的数据，并通过有线或无线方式将聚合数据发送到远程监控中心。
基于无线传感器网络的环境监测系统具有实时性、分布式和自组织的特点，对于环境保护、灾害预警和城市智能管理等领域有着重要的应用价值。
无线传感器网络的时间同步技术和环境监测系统的构建是其核心研究内容。
这些技术的不断发展和完善，将推动无线传感器网络在物联网、智慧城市和环境科学等领域的广泛应用。

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。