华为无线APAP3030DN-FAT-V200R007C20SPC700胖AP版本适用于低版本升级或FIT刷FAT版本

不多说，如果你需要学习Extjs或者是不懂Extjs，这门视频能对你有很大的帮助，文件过大，上传乃是下载链接，下面上目录：1、ExtJs初识及其环境搭建2、开始ExtJs梦想之旅#n8}:~+d4X+V1c3、ExtJS工具栏、菜单栏0Q'y0E.yE4、ExtJS最常用的表单之textfield控件4|4]8~/d3Y&k#X5、ExtJs最常用表单组件Number、CheckBox、Radio*s,r%~+k;y#W6、ExtJs最常用表单组件ComboBox、time、date7、ExtJS面板Panelt1E(w8g6?/L'A8、EXtJS布局模式-Auto布局、Fit布局、Accordion布局9、ExtJS布局模式-Card、Anchor、Absolute(r!k$G/Q,u!c'U11、ExtJS布局模式-Box布局、使用ViewPort布局首页0j(d'o{.g$T12、ExtJS之Ext常用函数4{,o8W1s!I6^3k13、ExtJS之Ext常用函数（二）'o,e2G$D7@"?-[!E14、初识Ajax&iO,A2I,c6G:c-Q)K%I15、ExtJS对Ajax支持-注册用户实例16、ExtJS对Ajax支持-注册用户实例217、ExtJS之Grid组件*w/o8_-\.Q![*R6s&u0V18、ExtJS之ComboBox获取远程数据、网页计算器5W&].W7?,V/Q19、ExtJS之组件面向对象编程（一）20、ExtJS之组件面向对象编程（一）21、项目实战-需求分析、数据字典、数据库设计)r,`+J(`$l#d7I$h#W:U'r*a22、项目实战-底层框架搭建、创建实体对象23、项目实战-数据访问层处理9W1_1m7_"T.J(N0T+k24、项目实战-数据批处理、分页查询25、项目实战-业务逻辑层、控制器层26、项目实战-控制器层、Spring配置文件编写27、项目实战-Spring配置文件编写、完善底层环境搭建28、项目实战-在线选课系统用户前端界面3|/|-F1T+E5L2@)l29、项目实战-在线选课系统用户前端界面(添加、修改、删除)

Matlab下用最小二乘法实现椭圆拟合，适合初学者，希望对大家有帮助！

words-by-frequency.txt是常用的单词txt，里面包含了125K个常用单词。
为了更加的fit模型，你可以在其中加上你项目独有的单词，增加模型精度。

本文内容包括：FIT化的解决方案FIT和JUnit测试用的FIT表格用装备进行装配查看FIT运行Acasestudy该构建了！标记团队测试结束语参考资料JUnit假定测试的所有方面都是开发人员的地盘，而集成测试框架（FIT）在编写需求的业务客户和实现需求的开发人员之间做了协作方面的试验。
这是否意味着FIT和JUnit是竞争关系呢？绝对不是！代码质量完美主义者AndrewGlover介绍了如何把FIT和JUnit两者最好的地方结合在一起，实现更好的团队工作和有效的端到端测试。
在软件开发的生命周期中，每个人都对质量负有责任。
理想情况下，开发人员在开发周期中，用像Junit和TestNG这样的测试工

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

椭圆拟合并获取椭圆圆心、长短轴、倾斜角参数

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

SynthPopSynthPop使用高斯系脉天生表格综合数据。
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr

一、基于ExtJS5.1版本实现，付与Neptune格式作风，中书面语语；
二、使用全新的MVVM方式架构，面向货物写法；
三、总体系惟独一个index.html界面，登录框也封装成自力的视图组件；
四、经由实现脚色管理、用户管理两个底子的成果模块，演示了Viewport、Container、Panel、TreePanel、Grid、Window、Form等罕用组件的用法，以及border、column、form、fit、hbox等罕用方案方式；
五、经由自定义一个Ext.button.Button的扩展类，演示了自定义扩展Ext类的底子方式；
六、使用JSON，模拟从配景动态患上到数据；
7.放入webapp运行tomcat,,间造访面index.html就可晤面,其余语言相同

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。