作者：刘邵博此词典为个人综合多本词典整合的一个大词典，词典共有词汇3669216个词汇。
词典结构为：词语\t词性\t词频。
词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。
部分词汇无法确定是什么词性，对词性进行特别标注：nw和comb1、词性nw表示本身不知道是什么词性。
2、词性comb表示通过ansj的nlp分词之后又被拆成了两个词。

我们提出了一种混合波导-磁共振系统，该系统具有周期性布置在波导层顶部的裂环谐振器（SRR）。
由于在SRR中生成的与磁共振模式的电耦合与波导层所支持的TE/TM波导模式之间的相消干扰，因此在红外波长下可获得双等离激元诱导的透明性。
此外，可以通过入射角动态调整PIT共振。
在1.448μm的波长处观察到具有7nm的FWHM的超窄PIT窗。
在较窄的PIT窗口处的组指数可以达到100。
我们还证明，在感测范围内，折射率灵敏度和品质因数值分别可以达到640nm/RIU和64。
提出的具有高品质因数PIT窗口的混合波导-磁共振系统有望用于有效的光学传感，光学开关和慢光设备设计。
（c）2015年美国眼镜学会

xUnitTestPattern.pdf获得美国生产力奖的关于单元测试，xUnit方方面面的一本经典著作，开发测试都值得一读

为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。
仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。

本系统有两种用户可以登录，一种为管理员类型，一种为读者类型，管理员和账号密码都可以通过修改数据库中数据获得，但是读者不能自己申请账号密码，必须通过管理员才能申请账号密码。
两种用户通过已有的账号密码登录系统折行相应自己可以执行的动作。
读者登录入系统可以修改自己的基本信息，可以图书信息，查看自己的借阅记录。
管理员登录入系统可以增删书本，增删读者，查询借阅记录，修改自己的信息等功能。

考点考务管理是学校考务管理的重要部分，需要面对大量的学生信息，采用人工处理将浪费大量的人力、物力和时间，且数据的准确性低。
因此，为了使考务工作适应信息化的需求，开发一个界面友好的考点考务管理系统是很有必要的。
应用该系统后可以有效的提高考试管理水平。
本文介绍了ASP.NET技术，并基于B/S模式采用ASP.NET技术和SQLSERVER数据库技术设计和实现一个考务管理系统。
该系统实现学院自行安排考试时间、地点、监考老师，考办进行考试安排审核，这更切合学院教学需要，降低了考务管理工作的工作量和节省了时间，同时考试安排完成后，学院可迅速获得考试安排时间和监考情况信息，为教学工作带来方便。
本系统界面友好，操作简单，使用方便。

适合希望成为接入网工程师的人员、希望获得HCIA的人员

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

vc制作仿spyxx程序_WindowFromPoint根据鼠标坐标获得所在窗口的句柄.zip

firenze.js面向node.js和浏览器的基于数据库不可知适配器的对象关系映射器（ORM）。
请访问以获得文档。
主要特点基于数据库不可知适配器的体系结构直观查询构建器迁移API（具有回滚功能）具有行为模式的集合和模型高度可扩展基于承诺的工作流程强大而灵活的验证系统CLI支持支持的适配器的事务API占用空间约40kB的缩小文件该项目仍在积极开发中，预计将来的发行版中将包含更多功能。
安装使用：$npminstall--savefirenze或：$bowerinstall--savefirenze可用的适配器（仅适用于浏览器）（在节点和浏览器中均可工作）支持v0.2.x：可用行为测验测试是用编写的，可以通过npm运行：$npmtest谢谢如果没有其他项目可以启发，那么该项目就不可能实现。
非常感谢这些直接或间接帮助实现了这些开源项目：和执照麻省理工学院:copyright:

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。