处置机调解的模拟实现,用先来先效率、短作业优先、最短残余功夫优先、功夫片轮转、基于动态优先级的调解，基于高照料比优先的动态优先级调解处置机调解算法的实现，能够模拟进程调解情景，并输入进程的完胜利夫，盘算周转功夫、带权周转功夫，平均周转功夫战争均带权周转功夫。
申请使用链表，进程个数由用户提供，依据进程的实际个数天生PCB。
法度圭表标准能够让用户遴选使用哪类调解算法，进程底子信息要既可从文件读入，也可手动输入。
法度圭表标准还要思考用户界面的友好性以及使用便捷性。

F5隐写算法的matlab源代码，能够实现读入原图片，隐写怪异信息，提取怪异信息，患上到隐写后的图片。

人脸识另外方式有许多，钻研的方式也不合，所以有不合的分类方式。
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别

一张张的上传图片频频很繁杂，这个是matlab用来批量读入图片的，最佳是二维CT图片。

用matlab掀开三维模子数据，读入obj格式人脸数据并用GUI界面显展现来

opencv2.4.9+vs2013，行人检测代码，针对于视频检测，若想测图片惟独将读入视频部份转为读入图片，且需要对于视频举行收缩（如格式工场等，或者在opencv内部实现），太大的、明晰度高视频速率较慢。

sed玄色交互式的编纂器。
它不会更注释件，除了非使用shell重定始终留存下场。
默许情景下，齐全的输入行都被打印到屏幕上。
sed编纂器逐行处置文件（或者输入），并将下场发送到屏幕。
详尽进程如下：起首sed把之后正在处置的行留存在一个临时缓存区中（也称为方式空间），而后处置临时缓冲区中的行，实现后把该行发送到屏幕上。
sed每一处置完一行就将其从临时缓冲区删除了，而后将下一行读入，举行处置以及展现。
处置完输入文件的末了一行后，sed便竣事运行。
sed把每一行都存在临时缓冲区中，对于这个本来举行编纂，所以不会更正原文件。

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

法度圭表标准先读入各个点之间的毗邻关连（相似于路由表的结构方式），输入起始点，就能够盘算出起始点到某个指定点齐全的路途（含最短路途）

在英文中，把某个单词字母的位置（秩序）加以窜改所组成的新字词，英文叫做anagram，无妨译为变位词。
譬如said（say的已经往式）就有dais（讲台）这个变位词。
在中世纪，这种文字游戏流行于欧洲各地，当时许多人信托一种怪异的说法，感应人的姓名倒着拼所暴发的意思大概跟本性以及命运有某种水平的联系瓜葛。
所以除了消遣娱乐之外，变位词络续被很严正地看待，许多学者穷一辈子肉体在发现新的变位词。
本方案申请辞书检索体系实现变位词的查找成果。
[输入]从文件（diction.in）输入。
从文件中读入辞书中的单词，单词之间用逗号或者空格（各小组自己定格式）。
第二行一个整数N，展现要查找的单词数。
第三行有N个单词，每一个单词展现要查找的内容。
[输入]输入到文件（diction.out）。
共N行，每一行对于应一个单词在辞书中找到的齐全变位词。

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。