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ManicTime是一款电脑时间跟踪软件，记录你使用电脑的时间，同时收集你在电脑上使用了哪些数据，使用数据的时间，打开了哪些软件，以及使用软件的时长。通过这个软件，你可以查看一天的时间花在哪里，效率有多高。并收集自己的电脑使用习惯，剔除一些没必要的时间浪费。
软件的界面如下图，上半部分是时间轴，记录使用电脑，使用软件，查看文档的时间。左下角显示文档详细使用情况，右下角显示软件详细使用情况。
记录文档使用时间，软件使用总时长。
记录自己在某一任务上耗费的时间
为某一时间段添加自定义标签，比如我会为Notepad++和Foxmail添加Work标签。
用曲线图显示自己的电脑使用情况
如，连续一周的电脑使用时间（红色代表离开或锁定了电脑，绿色代表正在使用电脑）
连续一周用在工作上的时间以及非工作上的时间（两种颜色代表两种不同的标签）
ManicTime 1.4.8.0 下载地址 ：http://www.manictime.com/ManicTime.exe
ManicTime：提升工作效率的时间管理软件
ManicTime 是一款强大的时间追踪软件，设计用于帮助用户记录、管理和分析在计算机上花费的时间。它对个人和团队都同样适用，通过自动记录用户在应用程序和网页上的活动，使得时间管理变得更加便捷和直观。自定义时间段的记录与分析对于个人和团队时间管理至关重要。ManicTime提供的自定义时间段记录与分析功能，可以帮助用户更加精准地掌握工作与休息的时间，合理安排日程。为了充分利用ManicTime的功能，正确的安装和配置是第一步。
个人计算机时间跟踪及分析管理工具
ManicTime是一款高效的本地化时间管理工具，能自动记录电脑使用数据，包括软件使用时长和空闲时间。其特色在于后台静默运行、多维度统计分析（按应用/文档/标签等）、直观的可视化界面及本地数据存储保障隐私。支持天/周/月/年等时间维度查看，适合企业和个人提升时间管理效率。提供夸克网盘和百度网盘下载链接（版本4.4.9）。
提升效率的ManicTime时间管理软件实战
ManicTime 是一款强大的时间追踪软件，专为个人生产力和团队工作管理设计。它能够自动追踪用户的计算机活动，帮助用户更好地理解自己的时间分配，并通过精确的数据分析提升工作效率。时间块是一种高效的时间管理策略，它将一天分为若干个固定长度的时间段，每个时间段专注于特定的任务或活动。ManicTime通过其时间块功能支持用户应用这一方法，从而提高工作效率。在ManicTime中，用户可以创建和管理自己的时间块，为每天设定特定的任务或活动，如工作、休息、会议等。
ManicTime使用笔记
输入代码即可知道离开的时候，对于离开的内容哪些没有标记。如果你忘记写离开时什么原因了，那么就不会统计下来。所以每次锁屏出现让你填写离开原因的时候要及时填写。会把你"离开的且说明原因的时间"给统计下来。如果忘记填写了，可以。点击左侧的方框填写。
Grok-1.5+Ollama企业级本地化部署与合规实践指南
本文详细介绍了Grok-1.5+Ollama企业级本地化部署与合规实践指南，重点分析了本地化部署的成本优势和数据主权保障。通过RTX 4090显卡的硬件选型、Ubuntu 22.04系统优化及部署流程中的关键陷阱规避，为企业提供了高效、安全的AI模型部署方案。特别适合金融、医疗等敏感行业。
相机SDK开发C++篇-常用开发函数封装讲解(迈德威视相机)
/ 软触发失败，返回false } return true;= (nRet = CameraSetSysOption("NumBuffers", QString("%1").arg(getImageBufferNodeNum()).toLocal8Bit().data()))) { setLastErrorMsg("相机#%1设置缓存区数量错误,错误码:%2").arg(getCameraIndex()).arg(nRet);
[计算机效率] 时间记录工具：ManicTime
ManicTime是一款数据收集软件，主要用于记录电脑上各种软件使用所花费的时间以及电脑闲置的时间。用户还可以定制记录某一时间段内的系统活动。
【数据集】全球大气空气柱平均甲烷（XCH₄）和一氧化碳（XCO）浓度数据集 TROPOMI/WFMD
全球大气空气柱平均甲烷（XCH₄）和一氧化碳（XCO）浓度数据集 TROPOMI/WFMD
ManicTime个人时间追踪分析软件
随着信息时代的飞速发展，我们已经离不开计算机。凡事都有利也有弊，计算机也同样如此，计算机能够帮助我们处理各种事情，但是我们也很容易变得不再集中。 有时候在电脑前忙碌一天，但是计划并没有完成，为什么会变得效率地下呢？什么因素导致的呢？ 最近发现了这样一款软件ManicTime软件，是一款个人时间追踪分析型的软件，它能够在后台无时无刻记录操作电脑的动作，通过精致的试图展示当
损失函数大汇总（四十三）（Boundary Loss附公式推导与代码）
摘要 Boundary Loss是一种针对图像分割任务的边界优化损失函数，特别适用于小目标、细长结构和类别不平衡场景。它通过引入真实边界的有符号距离场（SDF），将边界距离优化问题转化为区域积分形式。与Dice Loss等区域重叠损失不同，Boundary Loss更关注预测边界与真实边界的精确对齐，而非整体区域重叠。其核心公式为像素级SDF值与预测概率的乘积求和，通过梯度调整使预测概率在真实边界内部升高、外部降低。该损失通常与区域型损失（如CE或Dice）联合使用，形成"区域分割+边界修正&qu
微信小程序 - 详解苹果ios手机请求不到数据访问不了接口，但安卓却可以正常访问。wx.request苹果手机IOS请求失败、安卓可以请求成功（微信小程序上线后苹果手机不能访问接口，网络请求失败排查）
微信小程序上线后，苹果手机请求不到数据，安卓可以，微信小程序，安卓可以调接口，苹果调不了的解决方案，微信小程序：IOS访问不了接口，安卓可以正常访问，微信小程序ios版本连接不了服务器，小程序Android可以请求，ios请求失败wx.request，成功上线的小程序，安卓机可以正常访问使用，苹果微信小程序不执行请求，苹果系统无法加载数据，微信小程序 iOS 网络失败，微信小程序接口请求在ios端报错，苹果手机真机调试微信小程序出现网络请求失败，微信小程序 安卓正常 ios调接口显示网络请求失败，微信小程序
推荐：个人时间跟踪工具 ManicTime
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【银河麒麟桌面系统】安装英伟达（NVIDIA）显卡驱动
本文详细介绍了在麒麟桌面操作系统V10 SP1(版本号2503)上安装NVIDIA RTX 5060显卡驱动的完整流程。主要内容包括：查看系统版本信息，从NVIDIA官网下载Linux 64位驱动，授予执行权限后运行安装程序，处理安装过程中的X server警告、32位库安装、DKMS模块选择等问题，以及安装完成后如何验证驱动状态。同时提供了卸载驱动的步骤和常见问题解决方案，如处理X server警告、libglvnd EGL依赖问题等。该指南适用于需要在国产麒麟系统上安装NVIDIA显卡驱动的用户，包含完
修改电脑开机时间记录6005_ManicTime - 电脑使用时间内容记录管理
Manictime 是一款 数据收集 软件，它会 自动记录 您的计算机 使用情况。它会记住您使用了 哪些应用程序 以及使用了 多长时间。它还会记住您访问过 哪些网站 以及您处理过 哪些文档。所有这些数据将帮助您 跟踪工作时间。从 分享网盘 中下载软件，解压后双击运行 ManicTime-4.4.9.msi 程序安装包，然后点击 Next - I accept the terms in the Li...
12、每日卫星任务规划问题的不同公式
本文探讨了卫星任务规划问题的多种数学公式表示方法，包括传统的整数线性规划（ILP）模型、改进的基于路径的公式、基于集合覆盖的公式以及动态规划公式。通过案例研究比较了不同公式的求解效率和适用场景，并提供了使用Python进行实际求解的操作步骤。最后讨论了进一步优化策略及未来研究方向，旨在为解决卫星任务规划问题提供全面的理论支持和实践指导。
SAP 经营范围(Operating Concern) 和业务范围 (Business Area) 在核算架构或是管理架构中的区别和联系分别是什么 请给具体的示例
摘要：SAP系统中，业务范围(Business Area)和经营范围(Operating Concern)在核算架构中具有不同功能。业务范围是FI/CO共用维度，用于跨公司码的业务线核算（如电子产品、机械设备），支持内部管理和简单对外报表。经营范围则是CO-PA专属维度，聚焦获利能力分析，可细化到产品+客户+区域组合（如分析手机在华东区域的获利情况）。两者存在层级关联：经营范围包含业务范围作为基础维度，业务范围数据会传递至经营范围进行深度分析。实际应用中需先配置业务范围，再设置经营范围并关联相关维度，共同支
ManicTime：记录电脑操作轨迹，时间统计适配家长监控
现在暑假，不少家长想盯着孩子用电脑的时长，这种能记录全程操作的工具确实用得上，知道孩子在电脑上干了啥、花了多少时间，心里有数。有意思的是它的时间轨迹功能，鼠标移上去，就能看到某个时间点具体打开了什么应用在操作，细节挺到位。安装完打开软件，它就默默开始工作了 —— 你几点几分用了什么应用，用了多久，都记得明明白白。上次推荐过 ManicTime 的绿色版，不过现在找不到资源了，这次给大家整了安装版，具体安装方法文末获取软件时会附说明，照着弄就行。是自己管理时间，还是有其他场景需求？
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
时间管理工具ManicTime
时间管理工具 这是一款软件，可以在后台无时无刻记录你操作电脑的动作，通过精致的视图向你展示当天使用最久的程序，投入最深的工作，以及那些浪费时间的"罪魁祸首"。通过简单的点击、添加标签等，就能很迅速地为任意时段生成时间统计表，让你更好地去分析过去的时间、规划未来的时间。 官方网址：http://www.manictime.com/ 界面图 还可以看到浏览器中
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
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")
一款十分推荐的PC端时间管理器——Manictime
Manictime分享
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
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