关于LaravelLaravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。
我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。
Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦，例如：。
。
用于和存储的多个后端。
直观的表达。
数据库不可知。
。
。
Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大应用程序所需的工具。
学习LaravelLaravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻而易举地开始使用该框架。
如果您不想读书，可以使用帮助。
Laracasts包含1500多个视频教程，涉及各种主题，包括Laravel，现代PHP，单元测试和JavaScript。
深入我们全面的视频库，提高您的技能。
Laravel赞助商我们要感谢以下赞助Laravel开发的赞助商。
如果您有兴趣成为赞助

该例是asp.net教学中常见案例，涉及多个操作（登录验证、对数据表的增删改查），而且选用开发过程中常见的视图、存储过程对数据库实现相关操作。
主要供初学者学习使用。
特别提醒：代码环境MS.net2012，数据库环境SQLServer2012。
Webconfig文件下的DataSource的值（尤其是数据库服务器名字）在调试时需要根据读者自己的数据库名字进行调整，否则无法实现连接数据库！

该源码对应个人博客【SpringBoot集成OpenPDF和Freemarker实现PDF导出功能并附源码】配套教程，地址：https://blog.csdn.net/lhmyy521125/article/details/140743558小伙伴可以自行下载学习！不需要积分！不需要积分！不需要积分！如果相关资源对您有所帮助，希望一键三连给博主一点点鼓励，后续更新更多教程和对应免费源码，如果您有任何疑问或建议，请随时留言讨论！前言在我们日常开发中，生成PDF文件是一项常见的需求。
无论是生成单据、报表、发票还是其他文档，PDF格式因其便捷的打印和跨平台支持而被广泛使用。
本文将介绍如何在SpringBoot项目中使用flying-saucer-pdf和Freemarker来实现HTML模板到PDF的导出功能`FlyingSaucer`是一个纯Java库，用于使用`CSS2.1/CSS3`呈现任意格式良好的XML（或XHTML），用于布局和格式化，输出到Swing面板，PDF和图像

介绍了三相异步电机的结构和原理，以及几种常见的交流调速系统，并着重阐述了调压调速系统。
通过对调压调速系统各模块的分析，利用Matlab/Simulink建立了三相异步电机调压调速系统开环和闭环模型.

《VB+Access实现图纸管理系统与BOM》在信息技术飞速发展的今天，企业对数据管理的需求日益增强，尤其是在工程设计领域，图纸管理系统的存在显得尤为重要。
本系统利用VisualBasic（VB）作为前端开发工具，结合MicrosoftAccess数据库技术，构建了一个简易而实用的图纸管理系统，并引入了BOM（BillofMaterials，物料清单）的概念，为企业提供了更高效的图纸管理和物料管理解决方案。
VB是一种面向对象的编程语言，它以其易学易用的特点，成为了许多开发者首选的编程工具。
在本系统中，VB主要用于设计用户界面，提供直观的操作体验。
用户可以通过VB界面进行图纸的上传、查询、下载以及修改等操作，极大地提高了图纸管理的效率。
Access作为MicrosoftOffice套件的一部分，是一款强大的关系型数据库管理系统，其灵活的数据结构和强大的查询功能使得数据管理变得简单。
在图纸管理系统中，Access用于存储和管理所有图纸及相关信息，如图纸编号、作者、日期、版本等，确保数据的安全性和一致性。
BOM，即物料清单，是产品结构的一种表达形式，详细列出了构成最终产品的所有组件及其数量。
在工程设计中，BOM的准确性和及时性直接影响到生产计划和成本控制。
本系统中的BOM功能，允许用户将图纸与所需的物料关联起来，自动展开物料层次，生成多层次的BOM表，便于查看和分析。
这一特性对于多层级装配产品的管理尤其有用，可以快速了解产品的组成和消耗的物料情况。
系统应用说明书.doc中详细阐述了该系统的安装步骤、操作指南以及常见问题的解决方法，为用户提供了全面的使用参考。
测试数据.doc则包含了预设的一些测试数据，用于验证系统的功能和性能，确保系统在实际应用中的稳定性和准确性。
图纸管理系统包括了所有核心功能的实现，如用户登录模块、图纸上传下载模块、BOM管理模块等。
用户登录模块保障了数据的安全，只有经过授权的用户才能访问系统；
图纸上传下载模块则方便用户上传新的图纸或获取已有的图纸；
BOM管理模块则实现了物料清单的创建、编辑和查询，使得物料管理和图纸管理紧密相连，提高了工作效率。
通过VB和Access的结合，本图纸管理系统实现了高效、便捷的图纸管理和物料清单管理，为企业在工程设计领域的数据管理提供了有力支持。
系统的可扩展性和定制性也为未来可能的需求变更和升级留下了广阔的空间。

关于在VCS中SVN和Git之间的迁移（Clone）这个部分网上已经有大批的文章介绍，而且都非常不错，能够满足我们的常见的需求，这里介绍的是我自己整理的一些技巧和使用中出现的一些问题和疑问。
阅读本篇文章，请先有一些Git和SVN的使用经验（又是经验，经验到底是什么？我都不知道）。
今天的实验对象是，把http://code.google.com/p/jdbcdslog-exp/这个使用SVN管理的project迁移到Git上面，Git托管网站选择github。
SVN迁移到Git，当然要清楚git

这是我用AD16画的的常见元件的封装库，它对应的原理图库在接下来的分享里。

在IT领域，尤其是在嵌入式系统、汉字处理与显示技术中，HZK16是一种非常重要的资源，它包含了汉字的点阵数据，用于在字符显示器上显示汉字。
点阵数据是指由一系列点（像素）组成的图像信息，对于汉字而言，这些点阵数据能够构成特定的汉字形状。
HZK16中的汉字点阵数据是以16x16的格式存储的，每个汉字占用16行，每行有16个像素点。
在给定的文件信息中，标题“HZK16C语言数据”表明这份资料是关于HZK16汉字点阵数据在C语言中的表示方式。
C语言是一种广泛使用的编程语言，尤其适用于系统级编程和嵌入式开发。
将HZK16的点阵数据以C语言的格式编写，意味着这些数据可以直接被C程序引用，用于汉字的显示或处理。
描述部分提到“从HZK16中提取的汉字点阵数据”，这暗示了这份数据是从一个更大的HZK16字体库中抽取出来的。
这样的字体库通常包含数千个汉字的点阵数据，每个汉字都对应着一组特定的二进制值，这些值在C语言中表示为十六进制数，如代码片段所示：“constunsignedGB2312_HZK_1[94][32]={...}”。
这里定义了一个二维数组，数组名为GB2312_HZK_1，大小为94行，每行32个元素，每个元素都是一个十六进制数，代表汉字点阵的一个像素点状态。
例如，第一个汉字的第一行数据为：{0X00,0X00,...,0X00}，表示这一行所有像素点都是空白的。
代码示例中的部分数据展示了汉字点阵的具体结构。
例如，第六个汉字的前几行数据为：```{0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X0C,0X18,0X1E,0X3C,0X1E,0X3C,0X0C,0X18,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00,0X00},```这组数据中，前十个元素为0X00，意味着这部分是空白的；
随后的八个元素逐渐变化，通过不同的十六进制数值来表示不同的像素点状态，最终构成了这个汉字的形状。
这种将汉字点阵数据以C语言格式编写的实践，在嵌入式系统、移动设备、电子书阅读器等硬件平台中十分常见，因为它们往往需要在有限的屏幕空间内高效地显示汉字。
通过预先定义好的点阵数据，可以快速准确地绘制出汉字，提高系统的响应速度和显示质量。
HZK16C语言数据的提取与使用，不仅体现了汉字编码与点阵数据的结合，还展现了C语言在处理这类复杂数据结构时的强大能力。
这对于从事汉字处理、嵌入式系统设计以及相关软件开发的工程师来说，是一份宝贵的学习资源和实践指南。

构造常见复杂网络模型（随机网络、无标度网络等等）以及计算相关特征（平均路径、聚类系数等等）的MATLAB程序

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

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。