在—个遥远的国家，SarkMevo所领导的政党最终击败了ReguelTekris王子领导的联合党派。
Mevo希望巩固他在首都地区的席位。
首都由14个街区组成，这些街区将分组为多个选区。
下图是首都地区的示意图。
在图中用数字1到14对这些街区进行了编号。
每个街区中的另外两个数字是预计该街区会投票给Mevo的选民数和该街区的选民总数。
所有选民都必须投票，且选举胜出方必须得到绝对多数选票。
一个选区可以由多个相邻的街区组成，且选区内总选民数应在30,000到100,000之间。
如果两个街区不相邻，例如12和13，则它们不能组成一个选区。
如果某个街区选民人数不少于50,000，则允许此街区单独作为一个选区。
但是由于Mevo本人就居住在街区10内，因此迫于舆论压力，他不能将这个街区单独作为一个选区。
请设计出一个将首都划分为5个选区的方案，以使Mevo得到的席位数最多。
如果这样做有困难，可以尝试划分为6个选区。

山西省乡镇级区划图，矢量地图。
包含省级边界。
网上收集资源，主要用于ArcGIS学习使用。
文件格式为shp图层。
区县级划分。

k-means算法接受输入量k；
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
　　k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

中文文本分类语料（复旦）-训练集和测试集这个链接是训练集，本语料库由复旦大学李荣陆提供。
test_corpus为测试语料，共9833篇文档；
train_corpus为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。
文件较大，下载时请耐心等待。

打包文档包括：电力智能巡检系统需求分析说明书、系统功能划分图.vsd、角色管理用例图.vsd、缺陷查询打印用例图.vsd、系统配置类型管理活动图.vsd、消缺查询打印活动图.vsd、电力巡检系统原型HTML、驳回后修改回执录入、电力巡检系统.rp等。
原型文件夹中的.rp文件：为原型设计源文件，打开方式：AxureRPPro7.0Beta需求文件夹中：.vsd文件为用例图，打开方式：MicrosoftOfficeVisio

实现由关联矩阵（由excel表格导入）生成可达矩阵，由可达矩阵经过相关规则得出级别划分。

已划分训练集、测试集、验证集，亚洲人面部图像，多姿势，多表情，已划分标签。
针对深度学习中人脸各种识别任务训练、测试以及验证

中国省市经纬度坐标中国省市邮政编码大全全国区划和城乡划分代码(2015)成语大全中文人名大全及金庸小说、三国演义及红楼梦人物姓名中文命名实体识别数据中文关系识别数据中文阅读理解数据中文图文问答数据

WindowsAPI函数参考手册本书编写组编著人民邮电出版社内容简介内容简介本书是关于MicrosoftWin32API函数的完整参考手册。
本书详细介绍了每一个Win32API函数的使用方法，其中着重介绍其原型表示、函数说明、参数说明、注意事项、相应头文件（.H）、链接库（.LIB或.DLL）和典型示例。
对于每个函数本书给出了相应的示例部分，这样读者在阅读相应的Win32API函数时就能很快地了解它的具体功能和使用方法，便于更快地掌握该接口函数。
本书是从事MicrosoftWindows操作系统开发和应用人员的必备参考书，也可作为大专院校相关专业师生自学、教学参考用书。
前言前言MicrosoftWin32API是MicrosoftWindows操作系统提供的应用程序接口函数，它基本上概括了应用程序编程中涉及的每个方面。
我们在使用MFC编程时，所用的MFC函数都是封装在Win32API基础之上的，即MFC是Win32API的一个上层架构。
学习Win32API能更深刻的理解MFC的运作机制，同时使用Win32API函数编程要比使用MFC更灵活，能编写出更加高效的程序。
MicrosoftWin32API也可以在VB和Delphi等语言中使用。
MicrosoftWin32API函数按照功能划分为窗口处理、设备上下文——DC、绘图函数、位图和图标、菜单处理、文件处理、同步、处理文本和字体、硬件和系统、Windows消息、进程和线程。
本书按功能对Win32API函数进行了划分，对于每一个功能部分的函数都具体给出了它们的函数原型、功能和用法、注意事项、所在头文件、参数调用和典型示例等信息。
本书内容如下：第1章介绍了Win32应用程序的一些基本知识，例如系统消息传递机制，图形接口编程等，同时，它也介绍了Win32API函数的一些基本知识。
第2章介绍了关于窗口处理部分的Win32API函数，例如窗口创建，撤销等。
第3章介绍了设备上下文——DC，例如创建和获取DC、坐标变换等。
第4章介绍了绘图函数，例如路径、图元文件等。
第5章介绍了位图和图标，例如从DLL中获取图标，设置DIB的颜色表等。
第6章介绍了菜单的处理，例如上下文菜单显示，设置位图菜单项等。
第7章介绍了文件的处理，例如文件查找，加锁和解锁文件等。
第8章介绍了同步，例如互斥对象，信号量对象和关键段对象等。
第9章介绍了文本和字体的处理，例如获取系统中字体的信息，输出各种形式的文本等。
第10章介绍了硬件和系统，例如捕获鼠标，获取各种系统信息等。
第11章介绍了Windows消息，例如消息的获取和发送等。
第12章介绍了进程和线程，例如调试进程和线程，获取和设置进程和线程的各种信息，比如优先级、工作集等。
本书为立志掌握Windows操作系统编程的人提供了一条有效的捷径，对于不同层次的Windows操作系统编程人员来说，本书都极具参考价值，是一本不可多得的参考书。
参与本书的主要编写人员有张鸿超、张宏林等。

为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。

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。