terraform-aws-codebuildTerraform模块，用于为AWSCodePipeline创建AWSCodeBuild项目。
该项目是我们针对DevOps的全面方法的一部分。
它是100％开源的，并根据许可。
从字面上看，我们有，它们都是开源的并且维护良好。
去看一下！用法重要信息：由于很难使文档中的版本与最新发布的版本保持同步，因此在示例中我们不会将模块固定在版本上。
我们强烈建议您在代码中将版本固定到正在使用的确切版本，以使基础结构保持稳定，并以系统的方式更新版本，以免出现意外。
另外，由于Terraform注册表（）中的错误，该注册表实际上根据需要显示了我们的许多输入，而实际上它们是可选的。
下表正确指出了需要哪些输入。
在您现有的Terraform代码中包含此模块：module"build"{source="cloudposse/codebuild/aws"#CloudPosserecommendspinningeverymoduletoaspecificversion

DeviceAnimationTestRule使用Espresso在Android上运行检测测试需要禁用动画。
DeviceAnimationTestRule是一个JUnit规则，可在运行任何测试之前禁用设备动画，并在执行每个测试之后启用它们。
该解决方案只是在其提出的解决方案的包装。
设置添加到顶级gradle.build文件allprojects{repositories{maven{url"https://jitpack.io"}}}添加到应用程序模块gradle.build文件dependencies{androidTestImplementation'com.github.VictorAlbertos:DeviceAnimationTestRule:0.0.3'}用法添加到Androi

包含ppt讲解与代码。
这是我的博客，包含数据挖掘，机器学习，基本算法等内容http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/

局部路径规划的人工势场法源代码经调试后发现可以避障且能到达目标点-Localpathplanningofartificialpotentialfieldsourcecanbefoundbydebuggingandcanreachthetargetpointofobstacleavoidance

AdvancedArchivePasswordRecoveryProv4.5专业版(含注册码).rar专注于为用户解决忘记密码的难题的一个团队,根据自己的密码字典及密码位数使用穷举法破解压缩软件的密码,官方网站www.elcomsoft.comhttp://www.elcomsoft.com/purchase/purchase_cb.php?product=archprn&tracking=PGM.ELCOM.35082260.29632430.CN...01.0001.DA0701000000180009000E000500CE02.ARCHPR&lang=CNAdvancedArchivePasswordRecoveryAdvancedArchivePasswordRecoveryrecoverspasswordsandremovesprotectionfromZIPandRARarchivescreatedwithallversionsofPKZip,WinZip,RARandWinRARintheirGUIandcommand-lineincarnations.Beingaflexible,customizableandhighly-optimizedpasswordrecoverytool,itoffersbest-in-classperformanceforrecoveringthemostcomplexpasswords.--------------------------------------------------------------------------------Please,selecttheprogramedition:StandardEdition($49)Basiceditionoftheprogram.Supportedformats:ZIP('classic'encryptiononly),RAR,ACE1.XandARJ.ProfessionalEdition($99)ThiseditionhasallfunctionalityoftheStandardone,butalsosupportsWinZiparchiveswithenhancedAESencryption(128-bitand256-bit).Inaddition,itisabletounlockarchivescreatedbyWinZip8.0andearlierversionsinunderonehour–guaranteedifthereare5ormorefilesinthearchive.

优化设计鲍威尔法c#程序实例，优化设计大作业#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"math.h"doubleobjf(doublex[]){doubleff;ff=x[0]*x[0]+x[1]*x[1]-x[0]*x[1]-10*x[0]-4*x[1]+60;return(ff)

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

利用回溯法求子集和（给定sum，求出任意一个满足条件的集合）

在日志管理系统的设计和实现中首先分析了日志管理系统实现的常用技术，还详细分析了日志格式一Windows操作系统事件日志、UNIX系统日志和通用防火墙日志。
系统通过采集、筛选分析法、特征匹配分析法、统计网络设备日志数据，并提供Web应用向用户提供关于网络设备的运行状态和安全事件的统计报表，为网络安全和网络管理提供有效数据。
整个日志管理系统由日志收集模块、日志分析模块、日志存储模块、报表生成模块和前台Web应用程序几个模块构成，满足了日志管理和监控的功能，为网络安全管理奠定了基础

多阶段伪谱法的基本实现的matlab代码，便于学习和改造成自己的实现。
建立了伪谱法的通用框架，目前包含切比雪夫和勒让德伪谱法，可以很容易加入其它伪谱法，也可以进一步加入分段策略改造成hp自适应伪谱法。
包含一些算例，如速降线，月面着陆。

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。