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WPCOM旧版重定向器WordPress插件，用于以可扩展方式处理旧版重定向。
重定向存储为自定义帖子类型，并使用以下字段：post_name为“来自”路径或URL的md5哈希值。
我们使用此列，因为它已建立索引并且查询速度非常快。
我们还使用md5只是为了简化存储。
post_title用来存储“from”路径的非md5版本。
任一个：post_parent如果我们重定向到帖子）；
或者如果要重定向到备用URL，post_excerpt。
有关详细文档，请参阅使用此插件之前，请与我们联系。
要求PHP5.6以上WordPress4.5以上变更记录有关的完整列表，请参见。
执照根据GPL-2.0-or-later许可。

无线传感网络虚拟力粒子群算法title"虚拟力导向粒子群优化网络布局覆盖率收敛曲线"

程序特点：无需数据库独立运行支持泛解析模式1程序带有简易后台2文章内容可以自动采集或者自动组合生成3程序伪静态动态可一键开关4内置近50套模版可随机调用，也可以选择缓存固定。
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NIDAQmxforVS2008/2010C接口包含.h和.lib/*Title:NIDAQmx.h*//*Purpose:IncludefileforNI-DAQmxlibrarysupport.

Title:AutomotiveEngineering:Powertrain,ChassisSystemandVehicleBodyAuthor(s):DavidCrollaPublisher:Butterworth-HeinemannYear:2009Language:EnglishPages(biblio\tech):835\835ISBN:9781856175777,1856175774Aone-stopDeskReference,forengineersinvolvedinvehicledesignanddevelopment;thisisabookthatwillnotgatherdustontheshelf.Itbringstogethertheessentialprofessionalreferencecontentfromleadinginternationalcontributorsinthefield.Materialrangesfrombasictoadvancedtopicsfromenginesandtransmissionstovehicledynamicsandmodelling.*Ahard-workingDeskReference,providingalltheessentialmaterialneededbyAutomotiveEngineersonaday-to-daybasis.*Fundamentals,keytechniques,engineeringbestpracticeandrules-of-thumbtogetherinonequick-referencesourcebook.*Definitivecontentbytheleadingauthorsinthefield.

PBDOM遍历一个节点下的所有节点name及text的函数例:1＞trades_sold_get_response!2＞trades!3＞trade!4＞adjust_fee:0.004＞buyer_nick:hwangyanhong4＞buyer_obtain_point_fee:04＞buyer_rate:false4＞cod_fee:0.004＞cod_status:NEW_CREATED4＞consign_time:2011-04-1821:32:404＞created:2011-04-1712:25:234＞discount_fee:0.004＞modified:2011-04-1821:32:404＞num:14＞num_iid:100502052764＞orders!5＞order!6＞adjust_fee:0.006＞buyer_rate:false6＞discount_fee:0.006＞num:16＞num_iid:100502052766＞oid:723705613488006＞payment:1.006＞pic_path:http://img04.taobaocdn.com/bao/uploaded/i4/T1Ny8OXaXKXXaOBDQT_013227.jpg6＞price:1.006＞refund_status:NO_REFUND6＞seller_rate:false6＞seller_type:C6＞status:WAIT_BUYER_CONFIRM_GOODS6＞title:测试商品,请勿购买6＞total_fee:1.004＞pay_time:2011-04-1712:27:434＞payment:1.004＞pic_path:http://img04.taobaocdn.com/bao/uploaded/i4/T1Ny8OXaXKXXaOBDQT_013227.jpg4＞point_fee:04＞post_fee:0.004＞price:1.004＞real_point_fee:04＞received_payment:0.004＞receiver_address:所属地区:手机/小灵通号码:13764963675备注:4＞receiver_name:不需收货人4＞receiver_zip:0000004＞seller_nick:xianzai894＞seller_rate:false4＞shipping_type:free4＞sid:723705613488004＞status:WAIT_BUYER_CONFIRM_GOODS4＞tid:723705613488004＞title:现在店4＞total_fee:1.004＞type:fixed2＞total_results:1

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

packagexmllab;importjava.io.File;importjava.io.FileWriter;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importorg.dom4j.Attribute;importorg.dom4j.Document;importorg.dom4j.DocumentHelper;importorg.dom4j.Element;importorg.dom4j.io.OutputFormat;importorg.dom4j.io.SAXReader;importorg.dom4j.io.XMLWriter;/***@authorHolenChen*/publicclassDom4jDemo{publicDom4jDemo(){}/***建立一个XML文档,文档名由输入属性决定*@paramfilename需建立的文件名*@return返回操作结果,0表失败,1表成功*/publicintcreateXMLFile(Stringfilename){/**返回操作结果,0表失败,1表成功*/intreturnValue=0;/**建立document对象*/Documentdocument=DocumentHelper.createDocument();///**建立XML文档的根books*/ElementbooksElement=document.addElement("books");///**加入一行注释*/booksElement.addComment("Thisisatestfordom4j,holen,2004.9.11");///**加入第一个book节点*/ElementbookElement=booksElement.addElement("book");///**加入show属性内容*/bookElement.addAttribute("show","yes");///**加入title节点*/ElementtitleElement=bookElement.addElement("title");///**为title设置内容*/titleElement.setText("Dom4jTutorials");//Dom4jTutorials/**类似的完成后两个book*/bookElement=booksElement.addElement("

Title:MachineLearning:AnAlgorithmicPerspective,2ndEditionAuthor:StephenMarslandLength:457pagesEdition:2Language:EnglishPublisher:ChapmanandHall/CRCPublicationDate:2014-10-08ISBN-10:1466583282ISBN-13:9781466583283AProven,Hands-OnApproachforStudentswithoutaStrongStatisticalFoundationSincethebest-sellingfirsteditionwaspublished,therehavebeenseveralprominentdevelopmentsinthefieldofmachinelearning,includingtheincreasingworkonthestatisticalinterpretationsofmachinelearningalgorithms.Unfortunately,computersciencestudentswithoutastrongstatisticalbackgroundoftenfindithardtogetstartedinthisarea.Remedyingthisdeficiency,MachineLearning:AnAlgorithmicPerspective,SecondEditionhelpsstudentsunderstandthealgorithmsofmachinelearning.Itputsthemonapathtowardmasteringtherelevantmathematicsandstatisticsaswellasthenecessaryprogrammingandexperimentation.NewtotheSecondEditionTwonewchaptersondeepbeliefnetworksandGaussianprocessesReorganizationofthechapterstomakeamorenaturalflowofcontentRevisionofthesupportvectormachinematerial,includingasimpleimplementationforexperimentsNewmaterialonrandomforests,theperceptronconvergencetheorem,accuracymethods,andconjugategradientoptimizationforthemulti-layerperceptronAdditionaldiscussionsoftheKalmanandparticlefiltersImprovedcode,includingbetteruseofnamingconventionsinPythonSuitableforbothanintroductoryone-semestercourseandmoreadvancedcourses,thetextstronglyencouragesstudentstopracticewiththecode.Eachchapterincludesdetailedexamplesalongwithfurtherreadingandproblems.Allofthecodeusedtocreatetheexamplesisavailableontheauthor’swebsite.TableofContentsChapter1:IntroductionChapter2:PreliminariesChapter3:Neurons,NeuralNetworks,andLinearDiscriminantsChapter4:TheMulti-layerPerceptronChapter5:R

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。