数据预处理中去除异常值的程序，matlab写的。
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开发工具：VS2017如果下载不能打开，可能您的VS版本较低C#完整代码，下载即可使用，在项目中可以直接使用。
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保障性让您确保您拥有期望的课程...类似于result=value.is_a?(Person)?value:Person.find(value)您可以将字段添加到“ensure_by”（self.primary_key为self.primary_key），例如如果将ensure_by:token添加到User类，则User.ensure（）起作用User.ensure（：user_id）起作用User.ensure（：token）起作用如果未找到记录，.ensure（）返回nil。
如果未找到记录，.ensure！（）引发异常安装将此行添加到您的应用程序的Gemfile中：gem'ensurance'然后执行：$bundle用法在您的Rails应用中...在特定模型或ApplicationRecordincludeEnsurance以

本书是Java语言的经典教材，中文版分为基础篇和进阶篇，主要介绍程序设计基础、面向对象程序设计、GUI程序设计、数据结构和算法、高级Java程序设计等内容。
本书以示例讲解解决问题的技巧，提供大量的程序清单，每章配有大量复习题和编程练习题，帮助读者掌握编程技术，并应用所学技术解决实际应用开发中遇到的问题。
基础篇主要介绍基本程序设计、语法结构、面向对象程序设计、继承和多态、异常处理和文本I/O、抽象类和接口等内容。

（课程网站https://class.imooc.com/sc/18?）1:Java基础语法本步骤涵盖Java程序结构、开发环境搭建、常量与变量、运算符、流程控制、数组和方法等Java基础语法的内容。
通过本步骤学习，可以掌握Java程序的执行流程，能够编写符合Java语法规则的程序。
2:Java面向对象在本步骤中，我们将带你逐步认识如何通过Java语言实现面向对象的三大特征继承、封装、多态，并编写具有面向对象思想的Java程序3:Java常用工具类在本步骤中，将会介绍最常用的Java工具类，包括异常、包装器类、字符串处理类、集合框架及其实现类、泛型、多线程和输入输出流等内容。
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鹏哥特色教程之C#入门到精通－eNet网络学院　　本视频教程非常全面，几乎涵盖了C#语言的全部内容。
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有些章节讲得很慢，主要是要照顾初学者。
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第一章，基础部分1.一个简单的窗口程序2.鹏氏注释法(小聪明)3.变量4.常量5.数据类型(结合第3节观看)6.再说数据类型7.算术表达式8.运算符的简化9.我眼花了吗10.判断语句(选择语句)11.循环语句12.比较运算符13.逻辑表达式14.数组15.函数(或称方法)第二章，中级部分16.类17.类的成员属性18.只读属性和索引19.再说索引20.构造函数和析构函数21.静态类、静态方法、静态变量22.方法的重载23.方法的参数(ref,out,params)24.类的继承20.完善我的留言板(2)21.完善我的留言板(3)22.完善我的留言板(4)25.异常处理26.命名空间27.接口28.泛型29.抽象类30.访问限制关键字31.所有的类的父类32.委托33.事件34.枚举35.结构体36.this关键字37.base关键字38.值类型39.引用类型40.装箱和拆箱41.丢人的自我介绍

二级java公共基础知识部分30分专业语言部分70分Java语言程序设计基本要求:1.掌握Java语言的特点，实现机制和体系结构。
2.掌握Java语言中面向对象的特性。
3.掌握Java语言提供的数据类型和结构。
4.掌握Java语言编程的基本技术。
5.会编写Java用户界面程序。
6.会编写Java简单应用程序。
7.会编写Java小应用程序（Applet）。
8.了解Java的应用。
考试内容:一、Java语言的特点和实现机制二、Java体系结构1.JDK目录结构。
2.Java的API结构。
3.开发环境设置。
4.Java程序结构。
三、Java语言中面向对象的特性。
1.面向对象编程的基本要领和特征。
2.类的基本组成和使用。
3.对象的生成、使用和删除。
4.接口与包。
5.Java类库中常用类和接口。
四、Java简单数据类型及运算1.变量和常量。
2.基本数据类型及转换。
3.Java类库中对简单数据类型的类包装。
4.运算符和表达式运算。
5.数组和字符串。
五、Java语言的基本语句1.表达式语句。
2.条件语句。
3.循环语句。
4.注释语句。
5.异常处理。
六、Java编程技术基础1.线程的要领和使用。
2.同步与共享。
3.串行化要领和目的。
4.串行化方法。
5.串行化的举例。
6.基于文本的应用。
7.文件和文件I/O。
8.汇集（collections）接口。
七、编写用户界面程序1.图形用户界面。
2.AWT库简介。
3.SwingF简介。
4.AWT与Swing比较。
八、编写小应用程序（Ａpplet）1.小应用程序概念。
2.安全机制。
3.Ａpplet执行过程。
4.Ａpplet的图形绘制。
5.Ａpplet的窗口。
6.Ａpplet的工作环境。
7.JavaApplication和Applet。
九、Java的应用十、Ｊ２ＤＫ的下载和操作。
考试方式:笔试：９０分钟，满分１００分，其中含公共基础知识部分的30分。
上机操作：90分钟，满分100分。
上机题目类型要求：（1）基本操作。
（2）简单应用。
（3）综合应用。

erp项目基于ssm+easyUI+mysql+maven+shiro开发本系统实现目标如下：##项目技术架构(Spring+SpringMVC+Mybatis）##-Maven-Spring（IOCDIAOP声明式事务处理）-SpringMVC（支持Restful风格）-HibernateValidator（参数校验）-Mybatis（最少配置方案）-shiro权限控制,结合ajax实现了异步认证与异步授权，同时实现了细粒度的权限动态分配（到按钮级别）；
添加了shirosession过期的登录跳转-jQueryEasyUI开发前端页面，利用jQuery文件上传插件实现拖拽上传的效果并对文件类型、大小、数量进行控制；
利用search-box实现查找功能-[Druid（数据源配置sql防注入sql性能监控)](http://wosyingjun.iteye.com/blog/2306139)-统一的异常处理-JSPJSTLJavaScript-kindeditor富文本编辑器，处理图片上传和富文本编辑

基于springboot+js的商品秒杀项目基础项目（前阶段分离）开发环境Maven的3.6SpringBoot2.2.4理念2019.3MySQL8.0VS代码阿里云主机+redislombok插件支持依赖介绍springboot-webHibernate验证器阿里云市场短信服务相关依赖mysql驱动（8.0）及数据源（com.alibaba.Druid）joda-time时间支持功能介绍前端register.html注册页面（实现手机号+验证码注册方式）login.html登录页面（手机号+密码）itemlist.html显示商品列表item.html商品详情页以及下单功能ajax交互（json数据传输）初步Hibernate验证器数据校验，自定义结果封装redis存储用户注册验证码阿里云云市场短信服务，发送注册码双重异常统一处理，返回格式统一返回值封装，返回统一对象永久层，业务层，控制器层对象转换Mybatis发电机用户注册与登录功能商品查询与增加功能订单创建功能密码加密，单独建表注意

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

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。