手写签名jsignature.js

ASP.NET(c#)对一个空白的word文件编程，生成图文并茂的Word文件。
可以用程序设置文本段落格式、填充数据、插入图片、插入另一个word或excel文件（企业版支持）不是服务器端自动化。
使用的是PageOffice，除了提供Word/Excel动态数据填充，格式控制，Word/Excel用户输入提交，Word/Excel/PowerPoint/WPS等Office文档的在线打开、只读浏览、编辑、保存等功能外，还给在线协同办公内置了强大的支持功能：可编辑区域控制，强制痕迹保留，并发编辑控制，手写批注，手写签名，圈阅签字，电子印章、动态模板套红等

该插件用于PC端或移动端的手写签名功能主要应用在电子合同平台。

本资源用于java实普通网页上手写字迹举行天生图片留存，譬如在网页上用鼠标写出自己的名字，天生图片，留存名字。

android电子签名，手写签名，签名图片处理，以base64方法与web交互

模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。

今天给发一个OfficeIM网络办公7.66(正式版)破解1.关闭老的服务程序imserver.exe2.把新的imserver.exe替换老的imserver.exe3.把新的OfficeIM.exe拷贝到服务程序所在目录的client子目录,服务端界面上升级模式改成为局域网4.如果有新的机器安装客户端，请安装OfficeIM网络办公客户端.exe201703257.66修改系统功能，增加手机端手写签名显示功能，增加文档中心审核功能，完善WIN10下工作流兼容性，完善公共资料库权限功能。
201605017.61增加业务提醒功能。
201510287.59优化EXCEL工作流保存速度。
201510207.58完善进销存功能。
201509237.57完善WORD模版导出功能。
201509087.56完善进销存功能。
201502087.53完善车辆功能,完善内置文档打开功能。
201501317.52完善车辆功能。
201501187.50完善工作流功能201412287.48完善文档控件。
201412227.47完善皮肤功能。
201412157.46完善生产模块。
201412097.45增加外网邮箱链接，增加内置编辑office文档功能。
201412067.44完善工作流WPS表单功能,完善进销存权限功能。
201411237.43完善工作流WPS表单功能。
201411167.41增加流程提交时Email提醒功能。

使用UberSignature实现手写签名。
简单易用，接口API少而简，可以设置地位和大小，也可以设置画笔颜色。

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。