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批量发工资条小工具

批量发工资条小工具 第一步，请把下载到的压缩包解压缩到某个文件夹下，比如桌面或者E盘、D盘之类的地方，尽量不要直接在压缩包中运行 点击“批量逐个发送邮件系统.exe”运行软件后，先加载一个当月的工资表文件，支持office 2000的兼容格式，以“.xls”为后缀的excel表格，或office 2007之后的版本支持的.xlsx格式。选中工资条格式文件之后，软件会自动把所有员工的月工资详情罗列出来。 如果要修改此工资条格式，可参照附件压缩包中自带的“工资条格式.xls”(如果你的excel文件中有多张表，软件默认读取最左边的第一张excel表，可在config.ini中修改成读其它张表)。 可以增加列或删减列，但需确保工资条格式的第一列是月份，第二列是姓名，最后一列是每个员工的私人邮箱。 压缩包中的additional.txt是额外的一些说明，比如当月有什么调整，哪些销售收入未入账或有问题等。 contact.txt文件可以包含自己的联系方式。如果不需要这个功能的话，可以删除此两个文件！

机器学习实战 pdf

本书前两部分主要探讨监督学习（supervisedieaming)。在监督学习的过程中，我们只需 要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单, 机器只需从输入数据中预测合适的模型，并从中计算出目标变量的结果。 监督学习一般使用两种类型的目标变量：标称型和数值型。标称型目标变量的结果只在有 限目标集中取值，如真与假、动物分类集合{爬行类、鱼类、哺乳类、两栖类、植物、真菌}; 数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100、42.001、〗000.743等。数值型目 标变量主要用于回归分析，将在本书的第二部分研究，第一部分主要介绍分类。 本书的前七章主要研究分类算法，第2 章讲述最简单的分类算法：匕近邻算法，它使用距 离矩阵进行分类；第3 章引入了决策树，它比较直观，容易迎解，但是相对难于实现；第4 章 将讨论如何使用概率论建立分类器；第5 章将讨论1 % 1如0 回归，如何使用最优参数正确地分 类原始数据，在搜索最优参数的过程中，将使用几个经常用到的优化算法；第6 章介绍了非常 流行的支持向量机；第一部分最后的第7 章将介绍元算法— AdaBoost, 它由若千个分类器构 成，此外还总结了第一部分探讨的分类算法在实际使用中可能面对的非均衡分类问题，一旦训 练样本某个分类的数据多于其他分类的数据，就会产生非均衡分类问题。

shiro与spring mvc集成

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