卑说y涨缙O了刘唐 pdf软件

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宋江在月色中偶遇阎婆，阎婆极力邀请宋江前往家中，但宋江因公务繁忙推辞。这段故事描述了两人之间的对话。
Welcome to my blog!

卑说y涨缙O了刘唐
卑说y涨缙O了刘唐，乘着月色满街，信步自回下处来，却好遇着阎 婆赶上前来叫道：“押司，多日使人相请，好贵人，难见面！便是小贱人有 些言语高低，伤触了押司，也看得老身薄面。自教训他，与押司陪话。今晚 老身有缘，得见押司，同走一遭去。”宋江道：“我今日县里事务忙，摆拨不 开，改日却来。”阎婆道：“端的忙些个，明日准来。”阎婆道：“我今日要和 你去。”便把宋江衣袖扯住了，发话道：“是谁挑拨你？我娘儿两个下半世过 活都靠着押司。 pdf软件
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wangya4848
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【EI会议】第二届计算机、物联网与智慧城市国际会议
sy_cora的博客
05-29 1373
智慧城市/数字城市、智能交通、智能交通系统、智能生活、智能建筑、遥感监测、空间信息技术、目标检测、云计算、智能仪表、机器人技术、有线网络、无线网络、智能连接、数据安全、隐私保护等。：传感器网络、物联网应用、物联网大数据、数据存储与挖掘、安全和隐私保护、嵌入式系统、多传感器融合、物联网通信、信号与系统、计算机通信技术、车联网、无线通信、智能物流、工业物联网等。组委会诚邀相关领域的专家加入大会审稿团队。（2）摘要、关键词和结论部分需体现会议主题，文章主要收录技术型的文章，需要有方法、图表、 实验数据和结果。
信息抽取--新词提取
runing
01-02 1019
（纯属为了记录自己学习的点滴过程，引用资料都附在参考列表） 1 基本概念 什么是新词（是什么） 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。 为什么要进行新词提取（为什么） 新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。 怎么进行新词提取（怎么办） 提取出大量文本(生语料)中的词语，无论新旧。 用词典过滤掉已有的词语，于是得到新词。 步骤 2 很容易，关键是步骤
【调剂】四川师范大学计算机学院刘唐教授接收硕士研究生调剂
计算机与软件考研
03-14 1033
点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合，会一直更新的。1、 学科背景要求计算机科学与技术、软件工程、电子信息等计算机相...
蚌一日 pdf软件
wangya4848的专栏
08-09 422
Welcome to my blog!蚌一日 蚌一日，众头领正在聚义厅上商议事务，只见小喽罗报上山来，说道： “济州府差拨军官，带领约有二千人马，乘驾大小船四五百支，见在石碣村 湖荡里屯住，特来报知。”晁盖大惊便请军师吴用商议，道：“官军将至，如 何迎敌？”吴用笑道：“不须兄长挂心，吴某自有措置。自古道∶“水来土 ----------------------- Page 117---
【Flutter】ListView 列表 ( List 集合的 map 方法说明 | 垂直列表 | 水平列表 | 代码示例 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
08-26 3060
一、List 集合的 map 方法说明 ( 生成 ListView 组件集合 )、 二、ListView 垂直列表、 三、ListView 水平列表、 四、相关资源、
且说晁盖与吴用 照片处理软件
wangya4848的专栏
08-09 1234
Welcome to my blog!且说晁盖与吴用 且说晁盖与吴用，公孙胜，刘唐，三人道：“你们认得那来相见的这么 人么？”吴用道：“却怎地慌慌忙忙便去了？正是谁人？”晁盖道：“你三位 还不知哩！我们不是他来时，性命只在咫尺休了！”三人大惊道：“莫不走了 消息，这件事发了？”晁盖道：“亏杀这个兄弟，担着血海似干系来报与我 们！原来白胜自已捉在济州大牢里了，供出我等七人。本州差个缉捕何
若再斗几合 瑞星杀毒软件升级包
wangya4848的专栏
08-09 272
Welcome to my blog!若再斗几合 若再斗几合，雷横必然有失性命。因此，小生慌忙出来间隔了。这个 令甥从何而来？往尝寺，庄上不曾见有。”晁盖道：“却待正要来请先生到敝 庄商议句话。正欲使人来，只是不见了他，枪架上朴刀又没了。只见牧童报 说，“一个大汉拿条朴刀望南一直赶去。”我慌忙随后追来了，早是教授谏劝 住了。请尊步同到敝庄，有几话计较计较。”那吴用还至书齐，挂了铜链在
【Flutter】ListView 列表高级功能 ( RefreshIndicator 下拉刷新组件 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
08-27 3270
一、下拉刷新组件、 二、下拉刷新代码示例、 三、相关资源、
【Flutter】GridView 网格布局 ( GridView.count 构造函数 | crossAxisCount 参数指定每行元素个数 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
08-27 2486
一、GridView 网格布局简介、 二、完整代码示例、 三、相关资源、
【RecyclerView】 十二、RecyclerView 数据更新 ( 修改单条数据 | 批量修改数据 )
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02-02 1万+
一、修改单条数据、 二、批量修改数据、 三、完整代码示例、 四、RecyclerView 相关资料
【RecyclerView】 十、RecyclerView 数据更新 ( 增加单条数据 | 批量增加数据 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
02-01 5825
一、增加单条数据、 二、增加多条数据、 三、完整代码示例、 四、RecyclerView 相关资料
据说世界上描写人物最多的小说是中国的《水浒传》。据有关人士统计，《水浒传》一书中描写的人物多达895位，这里面主要包括梁山好汉108位、有名有姓的其他人物57位、有名无姓的人物9位、无名有姓的人物99位以及书里提到但是没有出场的人物102位。 编写程序：（1）对《水浒传》中梁山好汉的出场次数进行统计，找出出场次数最多的前十位水浒英雄，并输出。（2）用wordcloud展示词云图，比较下异同。 提示信息： 1）分词前，对文本进行必要的处理。表2是部分人物在水浒传中的不同称呼，通过字符申替换等方法，将小说中关键人物的称呼进行统一。 表2 人物 名别 宋江 宋押司、宋公明、黑三郎、呼保义、及时雨 李逵 黑旋风、铁牛 武松 武都头、武二郎、行者 林冲 林救头、豹子头 卢俊义 玉麒麟、卢员外 燕青 燕小乙、小乙哥 戴宗 神行太保、戴院长 鲁智深 智深、花和尚、鲁提辖 柴进 柴大官人、小放风 2）108位梁山好汉姓名如下： 宋江,卢俊义,吴用,公孙胜,关胜,林冲,秦明,呼延灼,花荣,柴进,李应,朱仝,鲁智深,武松,董平,张清,杨志,徐宁,索超,戴宗,刘唐,李逵,史进,穆弘,雷横,李俊,阮小二,张横,阮小五,张顺,阮小七,杨雄,石秀,解珍,解宝,燕青,朱武,黄信,孙立,宣赞,郝思文,韩滔,彭玘,单廷珪,魏定国,萧让,裴宣,欧鹏,邓飞,燕顺,杨林,凌振,蒋敬,吕方,郭盛,安道全,皇甫端,王英,扈三娘,鲍旭,樊瑞,孔明,孔亮,项充,李衮,金大坚,马麟,童威,童猛,孟康,侯健,陈达,杨春,郑天寿,陶宗旺,宋清,乐和,龚旺,丁得孙,穆春,曹正,宋万,杜迁,薛永,施恩,李忠,周通,汤隆,杜兴,邹渊,邹润,朱贵,朱富,蔡福,蔡庆,李立,李云,焦挺,石勇,孙新,顾大嫂,张青,孙二娘,王定六,郁保四,白胜,时迁,段景住
11-05
"石秀", "张顺", "杨雄", "刘唐", "时迁", "施恩", "徐宁", "雷横", "黄信", "解珍", "解宝", "阮小七", "朱贵", "童贯", "董平", "张清" ] # 统计梁山好汉出场次数 hero_count = Counter() for word in words: ...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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