一款非常好用的客户关系管理系统源码，CRM客户系统，支持pc+wap手机端，随时随地办公， 支持批量删除客户，抢客户，客户公海，客户线索，客户来源，客户地区， 业绩管理，合同管理等强大功能，满足各行业CRM客户关系管理的需求。 本套源码采用PHP+MySQL进行开发，性能稳定可靠。数据存取集中控制，避免了数据泄漏的可能。 采用加密数据传递参数，保护系统数据安全。多级的权限控制，完善的密码验证与登录机制更加强了系统安全性， 功能强大，安装简单，使用方便，附有完整的图文安装修改教程。 功能列表： 客户管理，线索管理，客户管理，线索、客户池（公海），联系人管理，自定义场景视图， 多条件高级搜索，信息导入导出，沟通日志，跟进记录，客户提醒，客户置顶 客户转移、分享，到期回收， 客户管理数限制，客户领取周期管理，商机管理，商机视图，商机进度，沟通日志， 商机置顶，商机分组，多条件高级搜索，批量导入，批量删除…… 多条件高级搜索： 财务管理，应收款，回款单，应付款，付款单，发票管理，银行卡管理，回款进度，多条件高级搜索 数据分析： 线索数据分析，客户数据分析，客户过程分析，客

数据包括全国行政区划市、区（县）三级对应关系的 json 数据（2025 年 2 月），数据展示了中国各省级行政区下的市级行政区，以及市级行政区下对应的区（县）级行政区。通过这种层级结构，能清晰呈现不同地区的行政划分情况，方便进行各类基于地区的数据分析、信息管理等工作。

配置双向域信任关系 在这篇文章中，我们将讨论如何配置双向域信任关系。双向域信任关系是指两个域之间可以相互信任的关系，允许域用户在另一个域中使用资源。这种关系可以帮助简化资源分享和访问控制，提高网络安全性和效率。 我们需要了解什么是域控。域控是指域控制器的简称，它是负责管理域内计算机和用户的服务器。域控提供身份验证、资源分配和安全管理等功能。 在这篇文章中，我们将使用两个域，一个是 Win2003 域，另一个是 Win2008 域。两个域都使用各自的域控制器提供 DNS 解析。我们将演示如何在这两个域之间创建信任关系。 第一步，我们需要确保每个域控制器都可以解析对方域的 SRV 记录。这可以通过创建辅助区域来实现。在每个 DNS 服务器上创建一个对方域的辅助区域，这样 DNS 服务器就可以对两个域进行解析了。 在 Server1 上，我们打开 DNS 管理器，右键点击 itet.com 区域，选择“属性”。在区域属性中切换到“区域传送”标签，勾选“允许区域传送”，选择“只允许到下列服务器”，点击“编辑”按钮。然后，我们添加了 Server2 的地址 192.168.1.102，点击确定。这将允许 Server2 成为 itet.com 的辅助 DNS 服务器。 在 Server2 上，我们打开 DNS 管理器，选择“新建区域”。区域类型设置为辅助区域，区域的名称设置为 itet.com。然后，我们需要设置 itet.com 的主服务器，显然，itet.com 的主服务器是 Server1，也就是 192.168.1.101。 接下来，我们需要在 Server1 上允许 Server2 成为 contoso.com 的辅助服务器，然后在 Server1 上创建 contoso.com 辅助区域，把 contoso.com 的区域数据复制到 Server1 上。 现在，我们已经完成了 DNS 的设置，可以开始设置域信任关系了。我们准备在 itet.com 和 contoso.com 之间设置双向信任关系。在 Server1 上，我们打开“Active Directory 域和信任关系”，右键点击 itet.com，选择“属性”。在 itet.com 的域属性中切换到“信任”标签，点击“新建信任”。 然后，我们选择建立双向信任关系，并选择是在两个域之间建立不可传递的外部信任。我们输入 contoso.com 的域名，并选择“全域性身份验证”，允许信任域用户使用被信任域的所有资源。 我们已经成功地创建了双向域信任关系，可以看到两个域之间确实创建了不可传递的双向域信任关系，这样两个域的用户就可以相互访问对方域的资源了。 这个实验其实有更广泛的适应性，同时可以用于 Win2000 与 Win2003，Win2000 与 Win2008 等信任关系的创建。大家可以举一反三，慢慢体会。如果选择可传递的林信任关系，也可以使用类似的方法来创建。

【IDC和NDC互动关系概述】 IDC（International Data Center，国际数据中心）和NDC（National Data Center，国家数据中心）是《全面禁止核试验条约》（Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty，简称CTBT）实施过程中的两个关键组成部分。IDC位于CTBTO的技术秘书处，负责收集、处理和分析全球监测网络——国际监测系统（IMS）所产生的大量数据。而NDC则设立在各缔约国，用于接收和评估IDC提供的数据，同时确保本国遵守条约规定。 【IDC的角色与功能】 IDC是CTBTO的核心技术机构，其主要职责包括： 1. 数据集成：整合来自全球321个监测站和16个放射性核素实验室的数据，形成统一的全球监控网络。 2. 数据处理：利用先进的算法和技术对收集到的数据进行处理，识别可能的核爆炸信号。 3. 产品生成：制作和分发如地震事件报告、水声事件报告、放射性核素检测结果等核查产品。 4. 支持决策：为执行理事会提供科学依据，帮助判断和应对潜在的核试验活动。 【NDC的结构与任务】 每个缔约国的NDC负责： 1. 国家层面的数据接收：从IDC接收处理后的数据和产品，确保本国获取全球监测信息。 2. 数据评估：根据本国需求和安全考虑，对IDC提供的数据进行二次分析和评估。 3. 本地化服务：为本国政府提供定制化的信息服务，解释和解读全球监测数据。 4. 协调与合作：与IDC及其他NDC进行技术交流和协作，提升监测能力，共同维护条约的有效性。 【IDC与NDC的互动机制】 IDC与NDC的互动体现在以下几个方面： 1. 数据共享：IDC定期向所有NDC发布处理过的监测数据，NDC则反馈其对数据的理解和分析结果。 2. 技术支持：IDC提供技术支持和培训，帮助NDC提高数据分析能力和技术水平。 3. 信息交换：两者之间的信息交流有助于及时发现和确认异常事件，如疑似核试验。 4. 争议解决：在数据解释或事件评估上存在分歧时，IDC与NDC通过协商寻求共识，确保公正透明。 【总结】 IDC与NDC的互动关系是《全面禁止核试验条约》核查机制的重要组成部分，通过数据的双向流动和密切合作，确保了全球核试验的监控效率和准确度。这种互动不仅增强了全球核不扩散体系的效能，还促进了各国之间在核监控技术领域的合作与交流。

FLAC3D模拟下的蠕变三轴压缩试验：基于博格斯摩尔本构模型的应变时间曲线分析,FLAC3D模拟下的蠕变三轴压缩试验：博格斯-摩尔本构关系及其应变时间曲线分析,FLAC3D蠕变三轴压缩试验：博格斯摩尔本构，应变时间曲线 ,FLAC3D; 蠕变; 三轴压缩试验; 博格斯摩尔本构; 应变时间曲线,FLAC3D本构模型下三轴压缩蠕变试验分析 FLAC3D是一款专业用于岩土力学分析的数值模拟软件，它能够模拟在岩土工程领域中，岩石或土壤体在各种外部荷载作用下的响应。蠕变三轴压缩试验是岩土力学中的一个基础试验，用于研究材料在长时间持续荷载作用下的力学行为，特别是材料变形随时间增长的规律。在此类试验中，材料被置于三轴应力状态下进行压缩，以便更真实地模拟地下深处的应力环境。 博格斯-摩尔本构模型是一种描述材料在复杂应力状态下，随时间变形的本构关系模型。该模型考虑了材料的弹性、塑性和粘滞性，能够较好地模拟岩石在长期荷载下的流变特性，是当前岩土力学研究中常用的本构模型之一。在使用FLAC3D进行蠕变三轴压缩试验的数值模拟时，通过博格斯-摩尔本构模型能够获取材料在不同应力条件下的应变时间曲线，进而分析材料的长期强度和变形特性。 应变时间曲线是蠕变试验中一个关键的图形表示，它描绘了材料在恒定应力作用下，随时间发展的应变情况。在FLAC3D的数值模拟中，通过博格斯-摩尔本构模型所得到的应变时间曲线能够清晰地显示出材料的瞬时弹性变形、延迟弹性变形、塑性变形以及长期的稳态蠕变阶段。 在FLAC3D中进行蠕变三轴压缩试验模拟时，研究者需要设定合理的试验参数，如材料的初始状态、边界条件、加载路径等，这些参数对模拟结果有着直接的影响。模拟结果的分析不仅能够揭示材料在不同荷载下的变形规律，还能为工程设计提供理论依据。在实际应用中，这种分析能够帮助工程师更好地理解地下结构物在长期荷载下的性能表现，进而采取相应的工程措施。 FLAC3D模拟下的蠕变三轴压缩试验结合博格斯-摩尔本构模型，不仅能够为岩土力学的基础研究提供重要的数据支持，而且在实际工程问题的解决中也具有十分重要的应用价值。通过应变时间曲线的分析，能够深入探讨材料的力学行为，为岩石力学及其工程应用提供有力的技术支撑。

基于无限小平面的姿态估计 (IPPE)：一种使用 4 个或更多点对应关系从平面物体的单个图像计算相机姿态的非常快速和准确的方法。 这已用于多种应用，包括增强现实、3D 跟踪和使用平面标记的姿势估计以及 3D 场景理解。 这是作者在 Toby Collins 和 Adrien Bartoli 发表于 2014 年 9 月《国际计算机视觉杂志》上的同行评审论文“Infinitesimal Plane-based Pose Estimation”中的 Matlab 实现。可以找到作者预印版的副本在这里： http : //isit.u-clermont1.fr/~ab/Publications/Collins_Bartoli_IJCV14.pdf 。 链接的 github 页面上提供了 C++ 实现。 如果您对论文和 IPPE 有任何疑问，请随时联系 Toby (toby.collins@gm

本文将深入探讨“BiLSTM+Attention实现SemEval-2010 Task 8关系抽取”的技术细节。BiLSTM（双向长短时记忆网络）和Attention机制是自然语言处理（NLP）中的重要工具，BiLSTM通过结合前向和后向LSTM，能够有效捕捉序列数据的上下文信息，而Attention机制则可让模型在处理序列时对关键部分分配更多权重。在关系抽取任务中，BiLSTM为每个词生成融合上下文信息的向量，Attention则通过计算关联性得分，帮助模型聚焦于对关系识别有价值的部分。 在PyTorch框架下实现该模型，主要分为以下步骤：首先是数据预处理，通过utils.py完成数据清洗、分词、词嵌入及数据集划分等工作；接着是配置参数，在config.py中定义超参数，如隐藏层大小、学习率等；然后是模型构建，在model.py中定义BiLSTM和Attention层，BiLSTM处理输入序列，Attention基于其输出计算权重并生成句向量；之后是训练过程，run.py负责模型初始化、定义损失函数、执行反向传播及保存模型；接下来是评估与预测，evaluate.py用于在验证集和测试集上评估模型性能，同时借助SemEval提供的官方脚本计算F1分数；最后是日志与结果记录，train.log记录训练过程中的日志信息，predicted_result.txt存储预测结果。 本项目利用BiLSTM和Attention机制提升关系抽取性能，借助PyTorch框架实现了在SemEval-2010 Task 8任务上的高效训练和评估。通过深入研究代码和实践，可以加深对NLP中序列模型和注意力机制的理解。

目前普遍的知识图谱构建思路是图谱中的关系标签采用文字描述，这样很难对图谱中的关系进行计算。针对这个问题，提出了关系方向、强度因子和时态因子的概念，关系的正负、强度和时态可以通过有监督机器学习的方法形成自动模型，从而在领域知识图谱中实现关系的量化计算。这种知识图谱构建方法在计算事件舆情走向、计算企业合作与竞争情况变化、分析销售人员市场拓展情况等领域，形成了一种新的数据分析模式，对人工智能在具体行业的落地应用很有意义。

SQLite是遵守ACID的關聯式資料庫管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。 不像常见的客户端/服务器结构范例，SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程，而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库（定义、表、索引和数据本身）都在宿主主机上存储在一个单一的文件中。它的简单的设计是通过在开始一个事务的时候锁定整个数据文件而完成的。 ### SQLite使用指南知识点详解 #### 一、SQLite简介 **SQLite**是一款轻量级的关系型数据库管理系统(RDBMS)，由D. Richard Hipp发起并维护。它以C语言编写，具有非常紧凑的特点，整个数据库系统可以嵌入到应用程序内部运行，而非作为独立的服务进程存在。这种设计使得SQLite具备极低的资源消耗、极短的启动延迟时间和整体的简洁性。 #### 二、SQLite的工作原理 1. **非传统架构**：不同于常见的客户端/服务器模式，SQLite将数据库引擎直接集成到应用程序中，通过直接的API调用来实现数据操作。 2. **文件存储**：整个数据库包括定义、表、索引及数据本身，都存储在一个单独的文件中。这种方式简化了部署和管理过程。 3. **事务处理**：SQLite支持ACID特性，即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。在进行事务处理时，整个数据文件会被锁定，确保数据的一致性和安全性。 4. **跨平台性**：SQLite可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等。 #### 三、SQLite特点 - **轻量级**：由于其体积小巧且无依赖，非常适合嵌入式系统或移动设备。 - **高效性**：采用直接API调用的方式，大大减少了通信开销，提高了效率。 - **简单易用**：安装配置简单，使用方便，适合快速开发和小型项目。 - **ACID兼容**：提供完整的事务支持，确保数据完整性和一致性。 - **丰富的功能集**：支持SQL标准语句、视图、触发器等功能。 #### 四、使用场景 1. **桌面应用**：适用于需要本地数据存储的应用程序，如个人财务管理软件。 2. **移动应用**：广泛应用于iOS和Android平台上的移动应用，提供离线数据访问能力。 3. **嵌入式系统**：适合嵌入式设备的数据管理和存储，如智能手表、车载系统等。 4. **临时数据库**：对于需要临时数据库支持的应用场景，如测试环境、演示系统等。 #### 五、技术细节 - **API接口**：提供了C语言API，同时也支持其他语言如Python、Java等通过第三方库进行调用。 - **数据类型**：支持NULL、INTEGER、REAL、TEXT和BLOB五种基本数据类型。 - **SQL支持**：支持大部分标准SQL查询语句，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。 - **索引和优化**：允许创建索引来提高查询性能，并提供了一系列工具帮助优化数据库性能。 #### 六、高级特性 - **虚拟表**：允许用户自定义存储过程，实现更为复杂的数据处理逻辑。 - **全文搜索**：通过扩展模块提供对全文搜索的支持，方便进行文本检索。 - **地理空间支持**：支持地理空间数据的存储和查询，适用于地图应用等场景。 #### 七、案例分析 **示例**：假设我们正在开发一款个人财务管理软件，需要记录用户的收入、支出等信息。可以利用SQLite来构建一个简单的数据库模型： - **Table**: `Transactions` - **Fields**: - `id`: INTEGER PRIMARY KEY - `date`: TEXT - `amount`: REAL - `description`: TEXT - `category`: TEXT **查询示例**：查询特定时间段内的总支出： ```sql SELECT SUM(amount) AS total_spent FROM Transactions WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND amount < 0; ``` #### 八、总结 SQLite以其轻量级、高性能和易用性等特点，在众多领域得到了广泛应用。无论是桌面应用、移动应用还是嵌入式系统，SQLite都能够提供稳定可靠的数据管理服务。对于开发者而言，掌握SQLite的基本操作和高级特性将极大地提升项目的开发效率和质量。

内容概要：本文深入探讨了利用COMSOL 6.0软件构建并分析基于悬臂梁的压电能量采集器三维模型的方法。文章首先介绍了压电能量采集器的基本概念及其应用背景，随后详细描述了使用COMSOL 6.0进行建模的具体步骤，包括几何模型创建、材料属性定义、边界条件设置和网格划分。接着，通过对频率、载荷阻抗和加速度大小这三个关键因素的仿真分析，揭示了它们各自对输出功率的影响规律。最终得出结论，在特定的最佳工作频率范围内，输出功率可达峰值；同时存在最优匹配阻抗点，确保最高效率的能量转换；此外，不同的加速度水平也会影响系统的表现。 适用人群：从事微能源技术研发的专业人士、高校师生及相关科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解压电能量采集器工作机制的研究人员，旨在为其提供理论依据和技术支持，促进该领域内的创新与发展。 其他说明：随着物联网技术和无线传感网络的发展，小型化、智能化的自供电传感器需求日益增长，压电能量采集器作为潜在解决方案之一备受关注。