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我也要
I creat this one to write down some mistakes in my coding, if you are a big fish,please ignore this.
1、Dataformatstyle for date likes this: yyyy-MM-dd,MM-dd-yyyy ... watch out the month is MM not mm.
2、textarea 的初始光标不在行首，且其中有空格的问题，是因为在<textarea>和</textarea>之间加了换行或空格，只要什么都不加就行了。
3、SQL语句中在语句外的"@"是用来禁止转义字符转义的，SQL语句内的是用来传参的。
java编写日记本
System.out.println("指令4代表“保存”，如果是新建的日记本需要保存，则将日记本保存到您输入的路径；System.out.println(“指令3代表“修改日记本”，修改日记时，既可以修改新建日记本的内容，也可以修改已打开日记本的内容”);System.out.println(“指令2代表“打开日记本”，读取指定路径的txt文件的内容并输出到控制台”);（3） 指令3代表“修改日记本”，修改日记时，既可以修改新建日记本的内容，也可以修改已打开日记本的内容。
小白日记2
1，什么是类？ 类是具有相同属性和方法的一组对象的集合。2，什么是对象？ 描述客观事物的实体，由一组属性和方法构成。3，方法和属性是什么？ 1）属性：对象具有的各种特征 2）方法：对象执行的操作4，什么是方法重载？ 我们将名字相同，参数列表不同的两个（或多个）方法 参数列表的不同体现在以下两点： 1 参数的类型不同 2 参数的个数不同 方法参...
【Cadence】Virtuoso@LayoutXL 差分电路版图镜像同步技巧详解
本文详细介绍了在Cadence Virtuoso LayoutXL中实现差分电路版图镜像同步的技巧，包括核心需求、环境配置、分步操作指南及高级技巧。通过使用LayoutXL的Group功能，工程师可以高效保持差分电路的对称性，提升版图迭代效率，确保高速信号处理的稳定性。特别适用于深亚微米工艺下的差分放大器设计。
并行程序设计：小白日记（一）Linux安装配置mpich
坑爹的Windows系统，连着试了很多遍都是各种报错，身为一个小白，被他搞得很难过。索性放弃，换成Linux试了，很快就弄好了。一、安装只需要两个指令:1、sudo apt update检查一下源是否要更新2、sudo apt install mpich直接开始在线安装mpich二、检查同样用两个指令来检查一下安装成功了没有：1、mpicc 这个是编译的指令，如果你直接敲这个指令，会给出这样的字样...
gesp c++ 八级知识点
gesp c++ 八级知识点
LMK04821时钟芯片SPI配置避坑指南：从寄存器读写到频率校准全流程
本文详细解析了LMK04821时钟芯片的SPI配置全流程，涵盖寄存器读写、频率校准及JESD204B系统设计中的关键技巧。通过实战案例和避坑指南，帮助工程师高效解决时钟输出异常、同步失败等常见问题，提升高速数据采集系统的时钟稳定性。
小白日记30：kali渗透测试之Web渗透-扫描工具-Skipfish
WEB渗透-skipfish Skipfish是一个命令行模式，以C语言编写的积极的Web应用程序的安全性侦察工具，没有代理模式。 它准备了一个互动为目标的网站的站点地图进行一个递归爬网和基于字典的探头。 优点：速度比较快【多路单线程，全异步网络I/O，消除内存管理和调度开销，支持启发式自动内容识别】，误报相对低 使用方式：【https://my.oschina.net/u/
手把手教你用Simulink搭建级联H桥储能变流器仿真模型（附SOC均衡分析）
本文详细介绍了如何使用Simulink搭建级联H桥储能变流器仿真模型，并附有SOC均衡分析。从仿真环境准备、单相H桥单元建模到多模块级联方案和SOC均衡策略实现，逐步指导读者完成复杂系统的构建与优化。通过关键仿真结果分析和工程实践问题排查，帮助读者掌握级联H桥储能变流器的核心技术与应用方法。
小白日记：SpringMVC快速入门，简单明了，一看就会
SpringMVC快速入门 开发环境准备 idea2020 + MySQL8.0.19 + maven3 + java1.8 创建一个项目 SpringMVC快速入门 开发环境准备 idea2020 + MySQL8.0.19 + maven3 + java1.8 创建一个项目 可以不用快速构建，但是因为自己构建不熟练，所以就选择快速构建，但是一定要选择maven-archetype-webapp 点击next 稍作等待，系统会帮你下载一些包，网络上一些加速的办法，可以试试，一般是配置一个键值对。
Layout常见错误汇总-不定时更
1、在做LVS时，出现中断错误 解决方法： 重新建立新的schematic和layout文件，对应好其中的元器件，同时两个文件的名字也要对应好“schematic”和“layout”，其他名字的话软件找不到如何对应。
【交易系统系列27】带你看懂订单的“奇幻漂流”
作为一个在交易所后台“厨房”里摸爬滚打了十多年的老兵，我将用一杯手冲咖啡的时间，带你亲历一次完整的订单“奇幻漂流”。本文将用一个“奶爸”的生活视角，硬核拆解**撮合(Matching)**、**清算(Clearing)**、**结算(Settlement)**和**出入金**这四大核心环节。这不仅是一次对**交易系统优化**和**撮合引擎架构**的深度剖析，更是一场关于传统金融与数字金融两种不同“上菜”哲学的真实故事。
Android项目实践(二)——日记本APP
关于Android制作日记本APP的几点建议 1.功能实现和界面展示 1.登录功能：进入日记本APP需要登录，默认账号为“admin”，默认密码为“123456”。后续有需要，可以建立数据库，添加注册功能，便可以有多个作者； 2.查看日记功能：登录完成，进入主页面，即显示作者书写的日记列表，点击某个日记标题可进行日记内容的查看、修改和保存； 3.添加日记功能：点击“添加日记”，进入新的日记书写界面。其中，日记书写时间默认为系统当前时间，日记作者默认为admin，对于日记书写时间不可以修改，日记作者可以修改。
【YOLOv8系列】在Windows上离线搭建YOLOv8运行环境
我们都知道，通过 pip安装YOLOv8是非常方便的，但是有时候网络环境受到限制，比如公司的工作站（无法连接网络）或者机房的教学机器等等，只能通过离线的方式安装YOLOv8；今天就来记录一下离线搭建YOLOv8运行环境的过程。并记录了遇到的问题及解决过程。
因为喜欢写日记，我做了一个跨平台的本地日记APP
某一天，突然萌发了一个念头。既然会写点代码，为什么不开发一个日记APP，也能把从前写日记的习惯再捡回来。 说干就干。于是，它诞生了： [侠客日记：一个开源跨平台的本地日记APP](https://github.com/Yu-Core/SwashbucklerDiary)
CCP消息格式
CCP消息格式 CCP协议的实现只依赖于两则CAN消息CRO（Command Receive Object）和DTO（Data Transmission Object），CCP消息统一采用8字节数据场，所有命令参数以及数据都被打包在8字节的数据场中。 1、CRO（命令接收对象） CRO是主设备向从设备发送的消息对象，包括命令代码及命令参数，结构如下： CCP一共28条命令，所以命令代码有28个。...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
android 日记 app推荐,用这些 APP 来记录生活，再也不用担心无法坚持写日记
原标题：用这些 APP 来记录生活，再也不用担心无法坚持写日记新年新气象？总想立一些 flag ，比如坚持写日记？「唉，算了吧，小学那个狂编几十篇日记的开学前夜实在是给我留下了心理阴影……」喂，朋友，醒醒，这9012年都到了，写日记早就不是你记忆中那个样子了，今天我要安利的这些记录生活的 APP ，或有趣，或简约，保证你可以轻轻松松地养成写日记这个习惯。▎共享日记代表产品：你的日记( iOS &a...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
obsidian日记使用方法
在obsidian中打开日记插件即可开始使用日记功能。打开日记插件即可使用日记功能。日记插件提供了快速打开日记、使用日记模板等功能。 模板功能是obsidian的特色功能之一，使用模板可以快速创建日记框架，减少重复工作。 使用模板功能需要先打开obsidian的模板插件（模板插件为obsidian核心插件，不需另行安装）： 打开模板插件之后，可以在日记插件中设置日记模板文件： 在这里设置好日记模板位置之后，每篇自动创建的日记文件都会包含模板中的内容。同时模板文件中的一些预处理命令会在处理之后写入新创建
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
用AI解构你的日记，让自己永生
摘要：本文探讨如何通过写日记让AI成为个人成长顾问。文章建议使用结构化MT格式或在线平台记录日记，内容可包含日常、情绪和想法等真实记录。每周至少一篇，越多越好。之后可将日记上传至AI平台进行分析，通过特定提示词让AI识别情绪模式、认知偏差等，提供客观反馈。最终目标是让AI基于长期数据，帮助发现个人盲点，提供更明智的人生建议，成为持续陪伴的智慧导师。
android写日记app,写日记的app哪个好用 写日记的软件有哪些
一年之计在于春。作为一个中国人，春节假期结束，我们才认为新的一年开始了。新年，你对自己的日子有怎样的规划？我们现在有朋友圈、微博等一众社交平台来记录我们零碎的生活，但却很少愿意花时间来好好回顾自己的一天，反思日子的深度。不如趁着新年，给自己定下一个写日记习惯的养成计划。这件小事，能够帮助我们更好地整理我们的一天，长年累月给我们提供力量。小编在这里整理了一些自己的使用体验，希望这些精心设计过的应用，...
多用户网络日记html,七日记 小巧精致的网络日记本
在博客、微博日益泛滥的今天，我们似乎都淡忘了最原始的记录自己的方式—日记，过去手写日记的日子一去不复返，网络日记又追起了我们以往的些许回忆，在网络上找到了一个安静的角落......今日小编给大家推荐一款小巧精致的网络日记系统—七日记，搭建自己的日记网站！七日记是一个小巧精致的网络日记本，它界面美观、功能丰富、使用方便，包含了用户登录注册、日记本排行、日记搜索、日记管理、留言评论等功能，还有音乐播放...
个人日记本的实现
实现个人日记本的效果如下，如果点击进入可以对原日记进行修改，点击菜单可以添加或者删除一篇日记： 首先，先创建日记实体类，代码如下： package com.example.mydiary.entity; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; /** * 日记实体类 * * @author 刘玲琳
java实现高斯日记
题目标题: 高斯日记 大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。 他的日记有个与众不同的地方，他从不注明年月日，而是用一个整数代替，比如：4210 后来人们知道，那个整数就是日期，它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯，它时时刻刻提醒着主人：日子又过去一天，还有多少时光可以用于浪费呢？ 高斯出生于：1777年4月30日。 在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着：5343，因...
日记账余额_什么是日记账？日记账怎么设置？
会计人员的日常工作除了资金核算、往来结算、工资核算等，最重要的就是建账了。那么，接下来小编就带大家来学习一下会计账簿中的日记账是什么?如何设置日记账吧~一、 什么是日记账?日记账又称序时账,是按经济业务发生和完成时间的先后顺序进行登记的账簿。它逐日按照记账凭证(或记账凭证所附的原始凭证)逐笔进行登记。早期的日记账也称分录簿,即把每天发生的经济业务所编制的会计分录，全部按时间顺序逐笔登记,这种日记账...
日记管理系统
/* 日记管理系统*/ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<conio.h> #define ESC 27 //退出键 #define Enter 13 //回车键 #define BackSpace 8 /*定义日记结构体*/ ty...
日记写作指导
什么是日记： 日记：从字面理解的话，就是记下每天所遇到的所做的事情，也可以兼记对这些事情的感受。日记本指每天记事的本子和每天所遇到的和所做的事情的记录。 日记类型： 1.观察日记 详细的描述你自己所看到的，听到的，闻到的。 2.感想日记 把你对一件事情的感想记录下来，你的看法和你的思考。 3.活动日记 详细记录事件的时间、地点、人物、事情的起因、经过、结果。 4.想象日记 详细的记录下你的天马行空...
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