5.1定义一个Point类，有点坐标属性（x,y），由它派生出圆形类（Circle）和矩形类（Rectangle），基类中定义了求面积的纯虚函数。
在主函数定义派生类的对象，调用面积函数，观察运行结果。
5.2定义一个教师Teacher类，由教师类派生出讲师、副教授、教授类。
教师的工资分别由基本工资、课时费和津贴构成。
假设讲师、副教授、教授的基本工资分别为3000、4000、5000元，课时费分别为每课时100、120、150元，每月平均授课20课时，津贴分别为2000、2500、3000元，请定义虚函数来计算各类教师的每月工资。
在主函数通过基类指针或引用来验证虚函数的多态性。
5.3编写一个的简单的求给定数平方根的程序，设计一个异常类用异常处理机制来检测给定数为负数的情况。
在主函数中进行测试。

前言第一章VisualC++简介第二章面向对象编程与C++语言第三章Win32应用程序设计第四章基于对话框的应用程序第五章响应用户命令第六章使用Windows标准控件第七章使用ActiveX控件第八章文档/视结构第九章图形设备接口第十章MFC通用类第十一章异常处理和诊断第十二章多线程第十三章动态链接库

根据色散方程、能量和动量守恒,研究非线性晶体ZnGeP2(ZGP)的光参变特性,得到2μm抽运时的I和II类ZGP-OPO角度调谐曲线。
在I类匹配时角度调谐范围为50.7°～57°,对应的波长连续调谐范围在2.4～11μm;在II类相位匹配时,波长调谐范围2.4～11.5μm(在3～6μm不连续),对应的角度调谐范围为58°～87°。
同时对调谐过程中的允许角、走离角进行了分析,对ZGP与AgGaS2(AGS)和AgGaSe2(AGSe)晶体做了分析比较,结果表明ZGP为较好的中红外激光晶体。

七牛云图片上传，私有空间上传，删除，查找对应资源完整封装类，与php安装包放于同级引用。
可现用！

我使用jdk1.7,新建的是java项目，注意javacompiler也是1.7，你需要把jar包拿过去，类拿过去

我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取CPU以及内存等常用性能指标，linux系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。
而相比之下，想要获取GPU的相关指标则没那么容易，甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。
这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于GPU的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉GPU测试这一块也可以作为终端专项后面需要关注及攻克的课题。
通过这两天的调研，笔者将GPU的测试方法简单的分为两类：安卓官方提供的工具及方法；
GPU厂商提供的工具及方法。
下面将具体介绍这两类测试分析方法。
google

pdffactorypro

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

对分布于二维空间的线性可分样本进行分类，画出了其中每个类的判决函数、判决面。
并拓展到非线性可分或者不可分！

题目提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。