2017年6月29日单日沪深一切证券逐笔明细

规划控件"WeifenLuo.WinFormsUI.Docking"是一个非常棒的开源控件，用过的人都深有体会，该控件之强大、美观、不亚于商业控件。
而且控件使用也是比较简单的。

深服气2019IPSEC&WOC高级A卷70分。

深服气ac1000说明书

python网络爬虫爬取了2018年截至到目前为止，北上广深这四个城市的空气质量的数据，并对此做出了分析,用python画图库，完成数据的可视化

Apriori算法对购物篮进行关联分析-Apriori算法进行购物篮关联分析.rar大家好，出来乍到，看到好多高手分享自己的程序，我也想分享一下，做出自己的贡献。
虽然学MATLAB已经一年有余，但是不断忙着数学建模，对程序设计研究的不是特别深，不足之处请大家指教，谢谢。
这是以前我做过的一个题，《大型超市购物栏分析》，详细的题目、数据、MATLAB源程序、以及Apriori算法的简介和流程都在压缩包里面，在这里我就不再赘述了。
Apriori算法进行购物篮关联分析.rar

MT1Dforward一维正演的FORTRAN法式

C#——小游戏：贪吃蛇源代码作者：jailuMSN：jailusd@hotmail.com开发初衷：其实早在两年前就想写一个网络版的贪食蛇游戏，无赖当时琐事颇多，耽搁了，一放就是两年。
今天吃晚饭时，鬼使神差地想到了早已夭折的贪食蛇游戏，于是决定编写这款游戏。
网络版的？算了吧，先开发单机版滴，呵呵。
开发工具／语言的选择：VistualStuido2005+C#。
虽说用Ｃ＃开发游戏有点不可思议，但小弟不才，接触语言不多，就会点Ｃ＃，所以没得选择，只能用Ｃ＃来开发了。
架构／框架：这个，这个。
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这么个小东东还用的着框架吗？放弃！游戏功能简述：开发日志：2007-5-29：　　18:00-18:30：对GUI+不了解，花了半个小时学习GUI+；
PS:不知道程序中用来画图的东东是不是GUI+？反正这里指的就是如何用C#画图就对了。
18:30-19:00：花半个小时设计游戏界面；
PS:那个难看啊，怎一个土字了得！自我安慰：我注重的是功能，又不是界面，呵呵。
19:00-20:30：又花了一个半小时，初步实现以下功能：1.Snake终于跑起来了；
2.用键盘操作Snake的运动方向：上，下，左，右；
3.判断游戏结束23:45-次日00:30：SayGoodnighttothesnake！1.在游戏界面上增加一些游戏信息，如：Snake长度，捕食目标数，数度等级，当前方向等；
2.修正之前留下的Bug，加强游戏结束的判断；
3.把原本夹杂在窗体上的游戏控制代码分离到独立的类Controller中；
PS：难道受N-Tier架构侵蚀太深，比较注意业务逻辑-表现层的分离？4.到此为止，貌似这款贪食蛇游戏就算开发完成了！算算时间，不到4个小时，偷笑一下，睡觉！2007-5-30：18:00-20:30：闲着无聊，打开昨天写的Snake源代码，看看有什么东东好改的1.从类Controller分离出类Snake：Controller类主要担任控制Snake和绘制Snake，Snake主要担任Snake信息；
PS：分离这两个类，搞得头大，应该还可以进一步分类2.添加游戏得分功能及Snake移动速度的自增功能，看起来更像一款小游戏了2007-5-31： 23:30-次日1:00：六一儿童节到啦，我的第一个小游戏也完工啦，就当是送给小朋友、送给自己的六一节礼物吧！ 1.增加游戏设置功能：游戏的一些基本设置可以设置面板中设置，并保存

中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。

计算深仓、浅仓仓壁配筋，符合最新标准。
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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。