小学期选了app开发这个课题，看了《安卓应用开发教程》视频书籍，和优秀的组员们分工合作完成了该项目，其中也有老师的指导。
程序含完整运行的app代码，数据库使用的是as自带的sqlite数据库，含有查词，翻译，学习等功能模块。
其中视频以及资源使用url链接爬取获得的，并保存在云服务器中，通过百度api接口实现了句子段落的翻译功能。
程序含完整运行的app代码，数据库使用的是as自带的sqlite数据库，含有查词，翻译，学习等功能模块。
其中视频以及资源使用url链接爬取获得的，并保存在云服务器中，通过百度api接口实现了句子段落的翻译功能。
2024/9/30 8:37:39
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对于网络微博用户可信任性的问题,通过对爬取的所有源语料进行有目的的预处理,得到具有规范格式的用户数据,并从用户信息数据中,选择性的提取用户信息的完整度、活跃度、交际广度、传播力度四项指标组成指标体系;然后利用设计的层次分析法(AHP)结构模型,实现了对指标的权重系数数值确定,进而计算与统计用户的权威性。
最终完成对用户可信度模型的构建。
实验表明,该模型对微博用户的可信度评测方面有较好的准确性。
最终完成对用户可信度模型的构建。
实验表明,该模型对微博用户的可信度评测方面有较好的准确性。
2024/9/25 1:19:21
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基于k-means聚类分析房价问题（昆明房价）（源码+实验报告）。
其中包含爬虫、聚类分析、数据可视化等源码，以及实验报告。
采用python进行编程，对链家网资源进行爬取和分析
其中包含爬虫、聚类分析、数据可视化等源码，以及实验报告。
采用python进行编程，对链家网资源进行爬取和分析
2024/9/22 13:42:05
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在wunderground爬取了2015年1月1日到2017年12月20日的西安气象数据
2024/9/20 12:56:03
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程序代码说明P0201：MATLAB赋值P0202：MATLAB中的for循环P0203：MATLAB中的for循环和if条件P0205：MATLAB图像处理的基本操作P0206：MATLAB高级图像处理操作P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像P0208：二值图像的取反操作P0209：用imshow函数显示图像P0210：在同一个窗口内显示两幅图像。
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2024/9/19 3:27:58
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这几天在vs2019完成，win32实现的简单的划词取词小工具，这里把所有工程文件全部上传，希望能帮助到你们
2024/9/18 13:13:15
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编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。
解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。
最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。
分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。
峰值信噪比的计算公式：PSNR=10log10(2552/MSE)其中，MSE（MeanSquaredError）指原始图像和重构图像之间的均方误差。
2024/9/16 0:17:38
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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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