清华大学郑君里的《信号与系统》，作者写的教学回忆。

快速记录器用于登录多个提供程序的Delphi（DelphiXE6-Delphi10.4Sydney）/Freepascal（trunk）/。
NET（Windows/Linux/Android/MACOSX/IOS）库：档案安慰记忆电子邮件休息服务器Windows事件日志Redis服务器IDE调试投掷事件电报松弛带有ADODB的MSSQL，MSAcces等。
系统日志Logstash弹性搜索InfluxDB灰色日志受控和未处理的异常挂钩哨兵特威里奥更新：2020年5月30日：支持RADStudio10.42020年5月2日：Twilio提供程序2020年4月25日：自定义输出格式和自定义标签支持2020年4月24日：哨兵提供者2019年9月14日：包括新的可选日志信息：ThreadId。
2019年9月11日：现在包含在RADStudioGetIt程序包管理器中。
2019年3月28日：未处理的异常钩2019年3月28日：改进的异常信息2019年3月16日：GrayLog提供程序

第1章简介1．1内存分配的历史1．1．1静态分配1．1．2栈分配1．1．3堆分配1．2状态、存活性和指针可到达性1．3显式堆分配1．3．1一个简单的例子1．3．2垃圾1．3．3悬挂引用1．3．4共享1．3．5失败1．4为什么需要垃圾收集1．4．1语言的需求1．4．2问题的需求1．4．3软件工程的课题1．4．4没有银弹1．5垃圾收集的开销有多大1．6垃圾收集算法比较1．7记法.1．7．1堆1．7．2指针和子女1．7．3伪代码1．8引文注记第2章经典算法2．1引用计数算法2．1．1算法2．1．2一个例子2．1．3引用计数算法的优势和弱点2．1．4环形数据结构2．2标记一清扫算法2．2．1算法2．2．2标记—清扫算法的优势和弱点2．3节点复制算法2．3．1算法2．3．2一个例子2．3．3节点复制算法的优势和弱点2．4比较标记—清扫技术和节点复制技术2．5需要考虑的问题2．6引文注记第3章引用计数3．1非递归的释放3．1．1算法3．1．2延迟释放的优点和代价3．2延迟引用计数3．2．1deutsch-bobrow算法3．2．2一个例子3．2．3zct溢出3．2．4延迟引用计数的效率3．3计数域大小受限的引用计数3．3．1“粘住的”计数值3．3．2追踪式收集恢复计数值3．3．3仅有一位的计数值3．3．4恢复独享信息3．3．5“oughttobetwo”缓冲区3．4硬件引用计数3．5环形引用计数3．5．1函数式程序设计语言3．5．2bobrow的技术3．5．3弱指针算法3．5．4部分标记—清扫算法3．6需要考虑的问题3．7引文注记第4章标记—清扫垃圾收集4．1与引用计数技术的比较4．2使用标记栈4．2．1显式地使用栈来实现递归4．2．2最小化栈的深度4．2．3栈溢出4．3指针反转4．3．1deutsch-schorr-waite算法4．3．2可变大小节点的指针反转4．3．3指针反转的开销4．4位图标记4．5延迟清扫4．5．1hughes的延迟清扫算法4．5．2boehm-demers-weiser清扫器4．5．3zorn的延迟清扫器4．6需要考虑的问题4．7引文注记第5章标记—缩并垃圾收集5．1碎片现象5．2缩并的方式5．3“双指针”算法5．3．1算法5．3．2对“双指针”算法的分析5．3．3可变大小的单元5．4lisp2算法5．5基于表的方法5．5．1算法5．5．2间断表5．5．3更新指针5．6穿线方法5．6．1穿线指针5．6．2jonkers的缩并算法5．6．3前向指针5．6．4后向指针5．7需要考虑的问题5．8引文注记第6章节点复制垃圾收集6．1cheney的节点复制收集器6．1．1三色抽象6．1．2算法6．1．3一个例子6．2廉价地分配6．3多区域收集6．3．1静态区域6．3．2大型对象区域6．3．3渐进的递增缩并垃圾收集6．4垃圾收集器的效率6．5局部性问题6．6重组策略6．6．1深度优先节点复制与广度优先节点复制6．6．2不需要栈的递归式节点复制收集6．6．3近似于深度优先的节点复制6．6．4层次分解6．6．5哈希表6．7需要考虑的问题6．8引文注记第7章分代式垃圾收集7．1分代假设7．2分代式垃圾收集7．2．1一个简单例子7．2．2中断时间7．2．3次级收集的根集合7．2．4性能7．3提升策略7．3．1多个分代7．3．2提升的闽值7．3．3standardmlofnewjersey收集器7．3．4自适应提升7．4分代组织和年龄记录7．4．1每个分代一个半区7．4．2创建空间7．4．3记录年龄7．4．4大型对象区域7．5分代间指针7．5．1写拦截器7．5．2入口表7．5．3记忆集7．5．4顺序保存缓冲区7．5．5硬件支持的页面标记7．5．6虚存系统支持的页面标记7．

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第1章绪论1.1计算机图形学及其相关概念1.2计算机图形学的发展1.2.1计算机图形学学科的发展1.2.2图形硬件设备的发展1.2.3图形软件的发展1.3计算机图形学的应用1.3.1计算机辅助设计与制造1.3.2计算机辅助绘图1.3.3计算机辅助教学1.3.4办公自动化和电子出版技术1.3.5计算机艺术1.3.6在工业控制及交通方面的应用1.3.7在医疗卫生方面的应用1.3.8图形用户界面1.4计算机图形学研究动态1.4.1计算机动画1.4.2地理信息系统1.4.3人机交互1.4.4真实感图形显示1.4.5虚拟现实1.4.6科学计算可视化1.4.7并行图形处理第2章计算机图形系统及图形硬件2.1计算机图形系统概述2.1.1计算机图形系统的功能2.1.2计算机图形系统的结构2.2图形输入设备2.2.1键盘2.2.2鼠标器2.2.3光笔2.2.4触摸屏2.2.5操纵杆2.2.6跟踪球和空间球2.2.7数据手套2.2.8数字化仪2.2.9图像扫描仪2.2.10声频输入系统2.2.11视频输入系统2.3图形显示设备2.3.1阴极射线管2.3.2CRT图形显示器2.3.3平板显示器2.3.4三维观察设备2.4图形显示子系统2.4.1光栅扫描图形显示子系统的结构2.4.2绘制流水线2.4.3相关概念2.5图形硬拷贝设备2.5.1打印机2.5.2绘图仪2.6OpenGL图形软件包2.6.1OpenGL的主要功能2.6.2OpenGL的绘制流程2.6.3OpenGL的基本语法2.6.4一个完整的OpenGL程序第3章用户接口与交互式技术3.1用户接口设计3.1.1用户模型3.1.2显示屏幕的有效利用3.1.3反馈3.1.4一致性原则3.1.5减少记忆量3.1.6回退和出错处理3.1.7联机帮助3.1.8视觉效果设计3.1.9适应不同的用户3.2逻辑输入设备与输入处理3.2.1逻辑输入设备3.2.2输入模式3.3交互式绘图技术3.3.1基本交互式绘图技术3.3.2三维交互技术3.4OpenGL中橡皮筋技术的实现3.4.1基于鼠标的实现3.4.2基于键盘的实现3.5OpenGL中拾取操作的实现3.6OpenGL的菜单功能第4章图形的表示与数据结构4.1基本概念4.1.1基本图形元素4.1.2几何信息与拓扑信息4.1.3坐标系4.1.4实体的定义4.1.5正则集合运算4.1.6平面多面体与欧拉公式4.2三维形体的表示4.2.1多边形表面模型4.2.2扫描表示4.2.3构造实体几何法4.2.4空间位置枚举表示4.2.5八叉树4.2.6BSP树4.2.7OpenGL中的实体模型函数4.3非规则对象的表示4.3.1分形几何4.3.2形状语法4.3.3粒子系统4.3.4基于物理的建模4.3.5数据场的可视化4.4层次建模4.4.1段与层次建模4.4.2层次模型的实现4.4.3OpenGL中层次模型的实现第5章基本图形生成算法5.1直线的扫描转换5.1.1数值微分法5.1.2中点Bresenham算法5.1.3Bresenham算法5.2圆的扫描转换5.2.1八分法画圆5.2.2中点Bresenham画圆算法5.3椭圆的扫描转换5.3.1椭圆的特征5.3.2椭圆的中点Bresenham算法5.4多边形的扫描转换与区域填充5.4.1多边形的扫描转换5.4.2边缘填充算法5.4.3区域填充5.4.4其他相关概念5.5字符处理5.5.1点阵字符5.5.2矢量字符5.6属性处理5.6.1线型和线宽5.6.2字符的属性5.6.3区域填充的属性5.7反走样5.7.1过取样5.7.2简单的区域取样5.7.3加权区域取样5.8在OpenGL中绘制图形5.8.1点的绘制5.8.2直线的绘制5.8.3多边形面的绘制5.8.4OpenGL中的字符函数5.8.5Op

利用WPF制作的环形桌面快捷按钮，支持托盘，支持自定义按钮功能和记忆.

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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。

自己用的小软件，仿造原子的XCOM功能，加了一下自己用的功能。
1、基本串口通讯，鼠标放入串口选择自动刷新，显示COM口的驱动类型。
2、多条发送界面，可定时发送，可关联数字键盘、右键发送按钮可更改按钮名称，方便记忆。
3、485通讯，数据有十进制和十六进制可选，发送后自动保留记录。
4、CRC校验小工具。
5、十六进制通信协议提取部分位并根据自定义数据类型转化为十进制6、字符格式示波器，例："＞P:-1.25"，示波器显示曲线名称P，数值-1.25，曲线个数最多8个。
7、类似MODBUS协议截取第2-5位，合成一个int数值，然后示波器显示波形，最多5个曲线8、示波器曲线可键拖拽、放大。

利用深度学习的长短记忆原理（LSTM）对美国纳斯达克股市进行预测。

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。