【企业微信自动加好友软件】是一款基于易语言开发的工具，主要用于提高企业用户在微信上的工作效率，通过自动化的方式批量添加微信好友。易语言是中国本土的一种编程语言，以其易学易用的特点，使得开发者能够快速构建应用程序。这款软件的源代码开放，意味着用户可以查看和修改程序的内部逻辑，以满足特定需求或进行二次开发。 软件的核心功能在于自动化地执行添加好友的操作，这对于拥有大量潜在客户的企业而言，无疑节省了大量的手动操作时间。它可能包含了以下几个关键知识点： 1. **网络通信**：软件需要与微信服务器进行交互，发送请求并接收响应，这涉及到HTTP协议或者腾讯提供的API接口，需要理解网络通信的基本原理。 2. **数据解析**：在接收到微信服务器的响应后，需要解析JSON或其他格式的数据，提取出用于加好友的信息，如用户ID、验证信息等。 3. **模拟操作**：软件需要模拟人工操作，如点击“添加好友”按钮，输入验证信息等，这可能涉及到Windows API调用，如发送消息函数（SendMessage）。 4. **多线程技术**：为了实现批量添加，软件可能采用了多线程技术，每个线程处理一个加好友的任务，提高并发性，提升效率。 5. **错误处理**：在自动化过程中，可能会遇到各种错误，如网络连接问题、微信服务器的限制等，因此软件需要有完善的错误处理机制，确保在出现问题时能及时反馈并尝试恢复。 6. **权限控制**：企业微信可能有特定的API权限限制，需要在代码中进行相应的认证和授权，确保软件能合法地执行操作。 7. **易语言编程基础**：学习和理解易语言的语法和库函数，如流程控制、变量定义、函数调用等，是阅读和修改源代码的基础。 8. **用户体验**：软件应提供友好的用户界面，如进度显示、操作提示等，以增强用户体验。 对于熟悉易语言的开发者来说，这个项目提供了实践和学习的机会，可以深入了解如何利用易语言实现网络通信、自动化操作等功能。同时，源代码的提供也方便了那些希望定制化软件功能的企业进行二次开发。而对于伸手党（指那些希望不劳而获的人）来说，提供的exe文件可以直接运行，无需编程知识也能使用。 总结，"企业微信自动加好友软件E易语言源代码"是一个涉及网络通信、数据解析、模拟操作等多个编程技术的项目，不仅为企业提供了批量添加微信好友的解决方案，也为开发者提供了学习和实践易语言的实例。

在IT行业中，Aspen Plus和MATLAB是两个广泛使用的软件工具。Aspen Plus是一款强大的化学过程模拟软件，常用于化工、石油和能源行业的热力学、流体动力学以及过程设计和优化。MATLAB则是一款多用途的编程环境，主要用于数值计算、符号计算、数据分析以及图形用户界面（GUI）开发。 **Aspen Plus** 是美国AspenTech公司开发的过程模拟软件，其核心在于对复杂化学反应过程的精确建模。它提供了大量的物理模型库，涵盖了传质、热力学、流动、反应工程等领域，使得工程师能够预测和分析各种化学过程的行为，从而进行工艺设计、操作条件优化和成本估算。 **MATLAB** 是MathWorks公司的一款高级编程语言，以其矩阵运算和可视化功能而闻名。MATLAB支持多种科学计算，包括线性和非线性方程求解、微积分、信号处理、图像处理等。它的强大之处在于可以通过编写脚本或函数，实现自定义算法，并可以与其他软件（如Aspen Plus）进行接口集成。 **Aspen与MATLAB联用** 主要体现在用户可以通过MATLAB调用Aspen Plus的接口，实现更灵活的数据处理和分析。这种联用有以下几个主要优点： 1. **自动化模拟**：用户可以编写MATLAB脚本来自动执行Aspen Plus的多次模拟，无需手动输入每次的变化参数，大大提高了工作效率。 2. **高级数据处理**：MATLAB可以对Aspen Plus的输出结果进行复杂的后处理，如数据拟合、统计分析、优化算法等，提供更深入的洞察。 3. **界面定制**：利用MATLAB的GUI开发能力，可以构建用户友好的界面，方便非专业用户与Aspen Plus进行交互。 4. **模型集成**：将Aspen Plus的模型与MATLAB的模型相结合，可以创建跨学科的综合系统模型，如热电联产或多能源系统的集成。 5. **实时数据接口**：通过MATLAB实时接口，Aspen Plus可以与实时操作数据对接，实现闭环控制和在线优化。 在提供的"航煤收率"文件中，很可能包含的是一个关于航空煤油生产过程的Aspen Plus模拟案例。通过MATLAB调用Aspen Plus，可能涉及到原料性质变化、操作条件调整、收率优化等问题。用户可能在MATLAB中编写脚本，分析不同操作条件下的航煤收率变化，以找到最佳操作条件或进行过程优化。 Aspen Plus与MATLAB的联用是化工工程中提高效率和优化设计的重要手段。通过结合两者的优势，工程师可以更好地理解和控制复杂化学过程，实现工艺的精细化管理。

标题中的“Excel内容异同比对VB代码演示.rar”指出，这是一个使用Visual Basic（VB）编写的程序，其目的是对比和检查两个Excel文件的内容差异。在IT领域，这种功能通常用于数据验证、审计或数据分析，确保两个数据源的一致性。 描述进一步解释了这个程序是一个示例，展示了如何在VB中实现Excel文件的比较。通过分析和运行这个程序，用户可以学习到VB如何处理Excel文件，包括读取、比较和显示不同之处。这涉及到VB的Excel对象模型，如Workbook、Worksheet、Range等，以及相关的编程技巧。 标签“VB源码-文件操作”表明，重点在于VB的文件处理能力，尤其是与Excel文件交互的部分。在VB中，这通常涉及使用Microsoft Excel Object Library，调用诸如Workbooks.Open、Worksheets.Copy、Range.Value等方法来打开、操作和读写Excel文件。 在压缩包内的文件“codesc.net”，很可能包含了源代码和可能的说明文档。如果源代码可用，用户可以查看具体的编程实现，例如： 1. 如何使用`Workbook.Open`打开Excel文件。 2. 如何使用`Worksheets`集合访问工作表，并使用`Range`对象选取特定区域进行比较。 3. 使用循环和条件语句（如If...Then...Else）来检测并标记不一致的数据。 4. 可能会用到的错误处理机制，如`On Error`，以处理可能的运行时错误。 5. 如何将结果输出或者显示给用户，可能是通过消息框（MsgBox）或者在新的Excel工作表上。 学习这样的示例，开发者可以提升在VB中操作Excel文件的技能，这对于需要处理大量结构化数据的项目尤其有用。这不仅可以帮助自动化重复的任务，还能提高数据处理的效率和准确性。同时，理解VB代码的基础结构和逻辑，对于进一步学习其他编程语言和开发工具也有很大帮助。 这个压缩包提供的资源是一个宝贵的VB学习素材，特别是对于那些需要进行Excel数据处理和比较的IT专业人士。通过深入研究和实践，开发者可以掌握更多关于VB文件操作和Excel接口的知识，增强自身的编程技能。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

这项工作的目的是提出对电能分配系统技术规划方法的调整，以考虑使用电能发电和消耗的随机分布。在本研究中，可以计算公交车上的负载，找到所有涉及该问题的大小，从而可以估计和更换负载超过66%的导体。OPENDSS用于计算IEEE123和MATLAB网络功率流的资源，用于数据管理、网络、噪声过滤、网络操作等资源。此外，在模拟效率流以及发电点和消耗点的排列之后，可以计算整个网络的重新供电成本。

### RTC提交代码步骤详解 #### 一、RTC简介与应用场景 RTC（Rational Team Concert）是一款由IBM开发的协作软件平台，主要用于支持敏捷项目管理、持续交付和版本控制。它提供了一个集成的工作环境，帮助团队成员高效地进行软件开发、测试和部署。RTC通过其强大的功能集，在大型企业和组织中得到了广泛应用。 #### 二、RTC提交代码的基本流程 在深入探讨具体的提交步骤之前，我们先来了解一下RTC中代码提交的一般流程。这通常包括以下几个关键步骤： 1. **获取最新的源代码**：确保本地工作区与远程仓库同步。 2. **进行更改**：根据需求或任务描述修改代码。 3. **添加变更集**：将修改后的文件放入变更集中。 4. **提交变更集**：向远程仓库提交变更集，并附带相应的注释说明。 5. **审查与合并**：提交后，变更可能需要经过代码审查，然后才能被合并到主分支。 #### 三、具体提交步骤详解 接下来，我们将基于给定的部分内容，详细解释如何在RTC中提交代码。 1. **登录RTC界面**： - 打开浏览器，访问RTC的网址：`https://scm.int-bjrcb.com/ccm/`。 - 登录您的账户。如果未注册，请按照页面提示完成注册流程。 2. **准备提交**： - 在RTC界面中，找到您想要提交的代码变更。通常情况下，您需要先在本地环境中完成代码修改，并将其加入到变更集中。 - 确保所有必要的修改都已经完成，并且通过了本地测试。 3. **选择变更集**： - 在变更集列表中，双击颜色较深的变更集条目以选中它。这里提到的“颜色深”，通常是指已经准备好提交的变更集，它们会以更醒目的颜色显示。 - 如果您想要搜索特定的变更集，可以在搜索框中输入关键词（例如“赵鹏程”），以快速定位到相关的变更集。 4. **关联变更集**： - 在选中的变更集上右键点击，选择“浏览”或“查看”选项。 - 在弹出的窗口中，找到与您当前提交相关的变更集，如“赵鹏程”的变更集，然后点击“选择”或“确定”。 5. **填写提交信息**： - 在提交界面上，填写详细的提交信息，包括但不限于提交原因、修改内容等。 - 如果需要，可以添加更多的备注或者附件。 6. **保存并切换用户**： - 完成提交信息的填写后，点击“保存”按钮。 - 根据实际情况，您可能需要切换到其他用户身份进行后续操作。比如示例中的“切换”操作，可能是为了切换到用户“zhaopc”（赵鹏程）的身份继续操作。 7. **输入密码**： - 如果系统提示需要密码验证，则输入该用户的密码。例如，这里提供的密码是“090501”。 8. **最终提交**： - 点击“提交”按钮，完成代码提交过程。 - 如果提交成功，系统通常会给出相应的确认消息。 #### 四、注意事项 - 在提交代码前，请确保所有的修改都已经过充分测试，避免引入新的bug。 - 提交信息应尽可能详细，便于其他团队成员理解您的改动意图。 - 如果变更涉及到多个文件或模块，建议将它们归类到同一个变更集中，以简化审查流程。 - 在大型项目中，建议使用代码审查机制，以提高代码质量。 通过以上步骤，您可以顺利完成RTC中的代码提交过程。对于初次接触RTC的开发者来说，熟悉这些基本操作是非常重要的。希望本篇文章能帮助您更好地理解和掌握RTC的使用方法。

### Matlab：DY溢出指数代码及原数据解析 #### VAR模型概述 本文旨在介绍如何使用MATLAB实现一种简化形式的向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR），并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。VAR模型是一种广泛应用于经济和金融时间序列分析中的统计工具，它允许我们研究多个时间序列之间相互作用的方式。 ### 简化形式的VAR模型 简化形式的VAR模型可以表示为： \[ y_t = \nu + A_1 y_{t-1} + A_2 y_{t-2} + \ldots + A_p y_{t-p} + u_t \] 其中： - \( y_t \) 是 \( k \) 维的内生变量向量。 - \( A_i \) 是 \( k \times k \) 的系数矩阵。 - \( u_t \) 是误差项。 该模型可以通过等价的形式转化为VAR(1)模型： \[ Y_t = v + A Y_{t-1} + U_t \] 其中： - \( Y_t = \begin{bmatrix} y_t \\ y_{t-1} \\ \vdots \\ y_{t-p+1} \end{bmatrix} \) - \( A = \begin{bmatrix} A_1 & A_2 & \ldots & A_{p-1} & A_p \\ I_k & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & I_k & \ldots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & I_k & 0 \end{bmatrix} \) ### 移动平均表示法 如果假设VAR(p)过程是稳定的，则其移动平均表示可通过连续替换得到。具体来说，\( Y_t \) 可以表示为： \[ Y_t = A(L)^{-1} \nu + A(L)^{-1} U_t = A(L)^{-1} \nu + \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i U_{t-i} \] 其中： - \( A(L)^{-1} = \sum_{i=0}^{\infty} \Phi_i L^i \) - \( \Phi_i = J A_i J' \)，其中 \( J = [I_k, 0_{k \times k(p-1)}] \) - \( \Phi_0 = I_k \)，且对于 \( i > 0 \)，有 \( \Phi_i = \sum_{j=1}^{i} \Phi_{i-j} A_j \) ### 预测误差方差分解(FEVD) 预测误差方差分解（FEVD）是用来分析每个外生冲击对预测误差方差的贡献程度的方法。对于水平 \( h \) 处的预测误差 \( y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} \)： \[ y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} = \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i u_{t+h-i} \] 其中 \( \Sigma_u = E(u_t u_t') \) 是误差项的协方差矩阵。如果 \( \Sigma_u = P \Sigma_w P' \)，其中 \( \Sigma_w = I_K \)，则 \( \Theta_i = \Phi_i P \)。 ### DY溢出指数 Diebold 和 Yilmaz (2009) 提出了溢出指数来衡量跨企业、市场或国家的溢出效应。溢出指数定义为： \[ \text{Spillover Index} = \frac{\sum_{k,j \in \{1..K\}, k \neq j} \text{FEVD}_{kj}(h)}{\sum_{k,j \in \{1..K\}} \text{FEVD}_{kj}(h)} \] 其中，\( \text{FEVD}_{kj}(h) \) 表示第 \( j \) 个冲击对第 \( k \) 个变量在水平 \( h \) 上预测误差方差的贡献。通过构造迪伯德-伊尔马兹连通性表（FEVD 表），可以直观地理解这些贡献。 ### 方向性连接 在迪堡和伊尔马兹的工作中还提出了方向性连接的概念，用于衡量不同实体之间的信息流动方向。例如，从其他国家到国家 \( i \) 的总方向性联系 \( C_i \leftarrow \ast \) 定义为： \[ C_i \leftarrow \ast = \sum_{j=1, j \neq i}^N dH_{ij} \] 同时，与其他国家的完全定向联系 \( C_\ast \leftarrow j \) 定义为： \[ C_\ast \leftarrow j = \sum_{i=1, i \neq j}^N dH_{ij} \] ### 广义VAR框架下的FEVD 在广义VAR方法中，FEVD 在视界 \( h = H \) 处的计算如下： \[ dH_{kj} = \sigma_j^{-1} \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_j^2 / \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_k e_k \] 其中 \( e_k \) 是 \( I_K \) 的第 \( k \) 列。然而，这种广义FEVD不保证行和或列和为1，因此，迪堡和伊尔马兹 (2012) 建议进行归一化处理。 ### 总结 本文介绍了如何在MATLAB中实现一种简化形式的VAR模型，并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。通过上述介绍，我们可以了解到VAR模型在经济和金融领域的应用，以及如何利用MATLAB工具包进行数据分析。DY溢出指数能够帮助我们更好地理解和量化不同实体之间的相互作用和信息流动。此外，文中还讨论了不同的FEVD计算方法，包括传统的乔莱斯基分解和广义VAR框架下的FEVD计算方法，这为我们提供了更多的选择和灵活性。 VAR模型及其扩展在现代经济和金融分析中扮演着重要的角色。通过MATLAB实现这些模型可以帮助研究人员深入理解数据背后的模式和关系。

QNetworkRequest和QNetworkReply 例子，可以访问页面和下载页面，QT , libeay32.dll和ssleay32.dll 已放到了可执行文件目录下。在qt 5.7.0下编译运行没有问题。

mschart.ocx 是一款与图形报表有关的控件，很多人特别是初接触VB的朋友，都曾询问过这个控件的使用方法，的确，学会以了mschart确实对提升编程效率起了很大作用的，因为mschart.ocx功能确实强大，本压缩包内的实例就是一个典型的mschart.ocx应用实例 ，希望通过这个实例让一些对此控件使用不熟练的朋友有所帮助。

Excel·VBA考勤打卡记录统计出勤小时（附件）