横瓜文件FTP下载资源搜索服务器主要用来架构图片搜索下载、视频搜索下载、图书搜索下载、软件搜索下载、电影搜索下载、MP3搜索下载、音乐搜索下载、游戏搜索下载等任何资源文件的搜索下载服务器。
最大并发连接数可达1000，仅依靠一台PC服务器，就可同时为1000个客户提供负载均衡的并发下载服务和检索服务，同时支持断点续传下载、迅雷下载、快车下载、IE浏览器HTTP下载等，在负载均衡方面，将迅雷快车等软件的风暴下载技术斩断成普通HTTP下载，实现了全体资源文件公平公正均衡下载的目标，节省了资源服务商带宽，提高了并发数量。
单个被下载文件最大可达2G字节，文件检索数量最多可达2000万个文件，扫描文件速度约2000个文件/秒，分词速度2500万字/分钟，平均检索时间小于0.001秒。
对于10万个文件，可在50秒内完成所有架构工作。
横瓜采用横瓜分布式Map数据库技术、分词索引技术、最大左匹配切词技术、倒排技术、MD5摘要信息抽取技术、新词智能识别技术、硬盘整理加速技术、疑似垂直搜索技术、中文海量词典技术、横瓜HTTP检索服务器web-search缓存技术、HTM转换TXT技术等，横瓜是根据文件名进行检索的，是基于Windows平台的WEB服务器软件系统，用来提供超大文件下载服务和检索服务。
横瓜PC硬件最低配置，需要700M内存、空闲硬盘空间1G、文件系统NTFS。
搜索引擎开发及合作，请联系QQ(601069289)安装说明：1、第一次使用软件前，先执行Setup.exe。
程序add.exe、title.exe为系统内核，勿动！2、架构搜索步骤：先将资源文件放在当前目录下的＇file＇文件夹(＇file＇文件夹内可以随意组织子文件夹)，然后单击websearch.exe程序的按钮“”创建索引“”，若标签提示分词完成，就可单击按钮“”WWW查询“”使用检索查询服务了。
若硬盘文件有变动，可重新单击“”创建索引“”来更新检索系统。
3、websearch.exe可实现扫描、索引、分词等，若要执行HTTP检索下载服务，websearch.exe须挂机。
4、websearch.exe挂机后，从IE中输入“”http://IP地址或域名:7777/“”可检索查询。
在www目录下，存有搜索引擎的主页和LOGO，客户可以根据个性需要自行修改。
5、使用本软件，必须开放端口：7000、7001、70002、70003、70004、7777、77786、本软件使用的基础词典已经用MD5加密封装，用户可以在dic.txt中自由添加新词，新词被添加到dic.txt后，被检索的几率变大。
若不添加新词，也可以被检索到，只是几率稍小些。
7、不得将本软件用于赢利目的、销售他人、非法用途等，否则将会被追究法律责任。

z1.综合应用“深度优先搜索”、“宽度优先搜索”、“启发式搜索”这三种人工智能搜索技术的基本知识以及程序设计的相关知识。
z2.通过设计一个八数码问题求解程序，学习、了解状态空间搜索的思想，进一步加深对人工智能课程相关启发式搜索的理解。
z实验内容1.针对八数码问题，在Windows环境下用C/C++语言(Java语言)实现几种搜索算法(最好是图形界面)：y深度优先搜索P23y宽度优先搜索P24y启发式搜索算法（h1(n)=W(n)“不在位”的将牌数）P28y启发式搜索算法（h2(n)=P(n)将牌“不在位”的距离和）P40y启发式搜索算法（h3(n)=h(n)＝P(n)+3S(n)）P462.随机产生或手动输入初始状态，对于同一个初始状态，分别用上面的5种方法进行求解，并对比结果

《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法，以及主要算法的Matlab程序设计，主要内容包括（精确或非精确）线搜索技术、最速下降法与（修正）牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。
设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。

本书较为系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法及其主要算法的Matlab程序设计.主要内容包括(精确或非精确)线搜索技术,最速下降法与(修正)牛顿法,共轭梯度法,拟牛顿法,信赖域方法,非线性最小二乘问题的解法,约束优化问题的最优性条件,罚函数法,可行方向法,二次规划问题的解法,序列二次规划法以及附录等.设计的Matlab程序有精确线搜索的0.616法和抛物线法,非精确线搜索的Armijo准则,最速下降法,牛顿法,再开始共轭梯度法,BFGS算法,DFP算法,Broyden族方法,信赖域方法,求解非线性最小二乘问题的L-M算法,解约束优化问题的乘子法,求解二次规划的有效集法,SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等.此外,书中配有丰富的例题和习题,同时,作为附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法.本书既注重计算方法的实用性,又注意保持理论分析的严谨性,强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现.本书的主要阅读对象是数学与应用数学和信息与计算科学专业的本科生,应用数学、计算数学和运筹学与控制论专业的研究生,理工科有关专业的研究生,对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作人员.读者只需具备微积分、线性代数和Matlab程序设计方面的初步知识.

此书详细解答了中国象棋与五子棋的编程过程，呢欧韩详细代码讲解。
包括：棋盘展现、走法产生、基本搜索技术、实例研究、搜索算法的改进、估值核心的优化、五子棋对弈的程序实例...

通过对整周模糊度搜索确定技术的理论分析,根据观测域的不同讨论了几种整周模糊度搜索技术,包括基于观测域的整周模糊度搜索!基于坐标域的整周模糊度搜索和基于模糊度域的整周模糊度搜索;并分别引见了几种搜索技术中的典型算法,如双频伪距载波相位组合法!模糊度函数法和LAMBDA算法"并重点分析了LAMBDA算法,利用马尔可夫估计,推导了GPS整周模糊度估计矢量和导航定位参数估计矢量的表达式以及相应的协方差矩阵;通过对实际的测量实验获取的数据分析来比较几种GPS整周模糊度确定算法,并对其进行了计算机仿真,认为LAMBDA算法是实现整周模糊度动态确定较为有效的算法;此外,还研究了周跳检测与修复的几种常用方法,提出了利用双频P码伪距法和载波相位变化率法来探测和修复周跳,并通过试验数据对该算法进行了验证"最后,基于COM组件设计思想设计实现了GPS分析仿真软件的功能组件)载波相位算法软件"

c言语写的介数计算基于广度优先搜索技术（适合与无权无向网络）

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

最优化理论基础、线搜索技术、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法（BFGS、DFP、Broyden族算法）、信任域方法、非线性最小二乘问题（Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt）、最优性条件（等式约束问题、不等式约束问题、一般约束问题、鞍点和对偶问题）、罚函数法（外罚函数、内点法、乘子法）、可行方向法（Zoutendijk可行方向法、梯度投影法、简约梯度法）、二次规划（等式约束凸二次规划、一般凸二次规划）序列二次规划（牛顿-拉格朗日法、SQP方法）

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。