通过初评的合格招标人进入评标基准价计算。
平均评标价=∑招标人评标价/招标人评标价个数。
当招标人评标价超出平均评标价[-20%，+15%]范围的，视为过度偏差报价，具有不合理性，不参加评标基准价计算。
评标基准价为不超出平均评标价[-20%，+15%]范围的招标人评标价（合理招标人评标价）的算术平均值。
即：评标基准价=∑合理招标人评标价/合理招标人评标价个数当合理招标人评标价个数=0，评标基准价=平均评标价。
价格部分得分=100-100×n×|招标人的评标总价-基准价|/基准价其中，当招标人评标价＞评标基准价时，n=1.2；
当招标人评标价≤评标基准价时，n=0.8；
报价分保留2位小数，报价分最低0分。

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C的新标准（C11/14）引入了许多强大易用的新特性新功能，从语言层面深刻地改变了C的开发范式。
Boost程序库由C标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护，它构造精巧、跨平台、开源并且完全免费，被称为“C‘准’标准库”，已广泛应用在实际软件开发中。
Boost内容涵盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程、预处理元编程等许多领域，其范围之广内涵之深甚至要超过C11/14标准，极大地增强了C的功能和表现力。
本书基于C++标准和Boost程序库1.60版，深入探讨了其中的许多特性和高级组件，包括迭代器、函数对象、容器、流处理以及C语言中最复杂*威力的模板元编程和预处理元编程，具有较强的实用性，可协助读者深层次地理解掌握现代C的高级技术和Boost的内部实现机制及用法。
全书内容丰富、结构合理、概念清晰、讲解细致，是广大C程序员和爱好者的必备好书。
目录第0章导读1第1章全新的C语言7第2章模板元编程简介45第3章类型特征萃取55第4章实用工具75第5章迭代器117第6章区间163第7章函数对象185第8章指针容器199第9章侵入式容器251第10章多索引容器295第11章流处理343第12章泛型编程395第13章模板元编程415第14章预处理元编程453第15章现代C开发浅谈463

%基于DCT域QIM的音频信息伪装算法通信学报2009%摘要：音频与图像相比具有信息冗余大、随机性强的特点，在音频中实现无误码的信息提取的难度更大。
提出%一种基于DCT域QIM(quantizationindexmodulation)的音频信息伪装算法，算法特点如下：应用QLM原理，以量%化的方式嵌入信息，根据量化区间与信息比特的映射关系提取信息，可实现盲提取；
采用改进的QIM方案，针对信%息提取的误码，在嵌入端与提取端进行容错处理，保证了隐藏信息的强顽健性；
隐藏容量大，可达357．6biffs。
实验%表明，算法与传统QIM方法相比具有更好的不可感知性，100％嵌入的载密音频的信噪比在30dB以上，并且对于%MP3压缩、分量化、重采样、低通滤波等攻击具有很强的顽健性，同时算法运算量小，易于实现，实用性强。

修改自正点原子官方例程，注意”#defineSTM32_FLASH_BASE0x08000000“头文件定义的flash起始地址，超过芯片存储区间则程序出错

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

解飞秒激光与物质相互作用的双温方程描述了双温方程中的一些热物理参数，并利用双温方程对飞秒激光加热金属进行了理论研讨。
计算过程中以铜靶材为例，研讨了电子温度和晶格温度的时间和空间的变化关系，讨论了不同的激光能量密度和激光的脉冲持续区间对金属温度变化的影响。

采用下述方法计算115的平方根，精确到小数点后六位。
(1)二分法。
选取求根区间为[10,11]。
(2)牛顿法。
(3)简化牛顿法。
(4)弦截法。
绘出横坐标分别为计算时间、迭代步数时的收敛精度曲线。

R语言bootstrap相信区间估计函数,通过三种方法估计相信区间

兰州大学《数理统计学》课程课件，与韦来生《数理统计》大致对应（不完全对应哦）。
共包含7个pdf文件，分别是：第1章统计量及其分布第2章点估计第3章区间估计第4章假设检验(1)第4章假设检验(2)第5章分布检验(1)第5章分布检验(2)该课件已构成整套《数理统计学》课程体系，供大家运用。

兰州大学《数理统计学》课程课件，与韦来生《数理统计》大致对应（不完全对应哦）。
共包含7个pdf文件，分别是：第1章统计量及其分布第2章点估计第3章区间估计第4章假设检验(1)第4章假设检验(2)第5章分布检验(1)第5章分布检验(2)该课件已构成整套《数理统计学》课程体系，供大家运用。

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。