根据网上视频学习制作的俄罗斯方块游戏，进行了优化，有完整的代码，用Ｃ＃语言编写的，可以自己设置方块样式，总共１０关，一关１００分，１０００分通关
2024/8/2 21:46:04
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电影为人民群众喜爱的艺术形式之一，什么样的电影才伸手人们的喜爱呢？此数据为某电影评论网站抓取的千条数据，可用于建立回归模型，分析哪些因素影响着电影受欢迎程度，为观众观影提供参考依据。
2024/8/2 6:26:18
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PT1000分度表原始数据u32_tPT1000[1000]={1000.000,1000.391,1000.782,1001.172,1001.563,1001.954,1002.345,1002.736,1003.126,1003.517,1003.908
2024/7/27 9:50:50
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EngineeringEquationSolver(EES)工程方程求解器主要由美国最顶尖公立大学之一UniversityofWisconsin-Madison机械系SanfordAKlein教授开发。
EES核心模块式是美国国标局NIST物性参数软件包REFPROP（ReferenceFluidThermodynamicandTransportPropertiesDatabase）的基础。
EES是一款通用的方程求解程序，它可以数值化求解数千连接的非线性代数和微分方程。
该程序还可以用来解决微分和积分方程，做优化，提供了不确定性分析，进行线性和非线性回归，转换单位，检查单位的一致性，并生成出版质量的情节。
EES的一个主要特征是其高精确度的热力学和传输性质的数据库，提供了数百物质的方式来增强求解能力。
此软件只作交流学习之用，严禁用于商业用途。
请支持正版！
EES核心模块式是美国国标局NIST物性参数软件包REFPROP（ReferenceFluidThermodynamicandTransportPropertiesDatabase）的基础。
EES是一款通用的方程求解程序，它可以数值化求解数千连接的非线性代数和微分方程。
该程序还可以用来解决微分和积分方程，做优化，提供了不确定性分析，进行线性和非线性回归，转换单位，检查单位的一致性，并生成出版质量的情节。
EES的一个主要特征是其高精确度的热力学和传输性质的数据库，提供了数百物质的方式来增强求解能力。
此软件只作交流学习之用，严禁用于商业用途。
请支持正版！
2024/7/26 11:55:21
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包含内容：1、千年地图编辑器及源代码，可以改写成读图程序啊：）+地图结构分析；
2、封包加密解密模块源代码及分析文档；
3、千年消息分析文档、加速封包替换文档；
4、完整的外挂源码。
是学习网游结构和外挂设计不错的完整代码，最近很忙，好久没发代码了，请大家原谅。
2、封包加密解密模块源代码及分析文档；
3、千年消息分析文档、加速封包替换文档；
4、完整的外挂源码。
是学习网游结构和外挂设计不错的完整代码，最近很忙，好久没发代码了，请大家原谅。
2024/7/25 14:25:24
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用java计算大数的阶乘，记得应该可以十秒内算出1000以内阶乘（时间很久了，大概是这样）。
理论上是可以算无限大的数的阶乘的。
可以作为程序设计实验课的作业。
核心算法，没有赔UI。
复制粘贴即可运行
理论上是可以算无限大的数的阶乘的。
可以作为程序设计实验课的作业。
核心算法，没有赔UI。
复制粘贴即可运行
2024/7/23 7:16:15
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德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
2024/7/20 18:14:15
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依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。
2024/7/19 12:53:17
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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。
2024-04-09 15:03
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