2021年1月完成的最新标准，通用训练课目考核成绩计算系统，对Excel表中的原始考核成绩批量计算。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
本代码生成的软件经使用，能够正常运行。
技术架构：Python+Excel数据分析，使用Python的Openpyxl模块。
开发环境：Win764位深度操作系统，正式优化版202003；
MicrosoftOffice2007以上；
Python开发工具为PyCharm2020.1.3社区版本。
原创发布，代码规范，注释清楚，本账号下有文章详细讲解

第二题[提示]（1） 假定系统有五个进程，每一个进程用一个进程控制块PCB来代表。
进程控制块的格式为：进程名指针要求运行时间已运行时间状态其中，进程名----作为进程的标识，假设五个进程的进程名分别是Q1，Q2，Q3，Q4，Q5。
指针----进程按顺序排成循环队列，用指针指出下一个进程的进程控制块首地址，最后一个进程中的指针指出第一个进程的进程控制块首地址。
要求运行时间----假设进程需要运行的单位时间数。
已运行时间----假设进程已经运行的单位时间数，初始值为“0”。
状态----有两种状态，“就绪”状态和“结束”状态，初始状态都为“就绪”，用“R”表示，当一个进程运行结束后，它的状态变为“结束”，用“E”表示。
（2） 每次运行你所设计的处理器调度程序之前，为每个进程任意确定它的“要求运行时间”。
把五个进程按顺序排成循环队列，用指针指出队列连接情况。
另用一标志单元记录轮到运行的进程。
（3） 处理器调度总是选择标志单元指示的进程运行。
由于本实验是模拟处理器调度的功能，所以，对被选中的进程并不实际启动运行，而是执行：已运行时间+1来模拟进程的一次运行，表示进程已经运行过一个单位的时间。
请注意：在实际的系统中，当一个进程被选中运行时，必须置上该进程可以运行的时间片值，以及恢复进程的现场，让它占有处理器运行，直到出现等待事件或运行满一个时间片。
在这里省去了这些工作，仅用“已运行时间+1”来表示进程已经运行满一个时间片。
（4） 进程运行一次后，应把该进程的进程控制块中的指针值送到标志单元，以指示下一个轮到运行的进程。
同时，应判断该进程的要求运行时间与已运行时间，若该进程要求运行时间≠已运行时间，则表示它尚未执行结束，应待到下一轮时再运行。
若该进程的要求运行时间=已运行时间，则表示它已经执行结束，应把它的状态修改为“结束”（E）且退出队列。
此时，应把该进程的进程控制块中的指针值送到前面一个进程的指针位置。
（5） 若“就绪”状态的进程队列不为空，则重复上面（4）和（5）的步骤，直到所有进程都成为“结束”状态。
（6） 在所设计的称序中应有显示或打印语句，能显示或打印每次被选中进程的进程名以及运行一次后进称对列的变化。
（7） 为五个进程任意确定一组“要求运行时间”，启动所设计的处理器调度程序，显示或打印逐次被选中进程的进程名以及进程控制块的动态变化过程。

包满意，改一下代码中的数据库地址就可以用了，学DELPHI7最后肯定要交设计报告和成品的，这个就是一个完整的成品，不用修改直接使用，其实也是我的作业啦，共享给大家，希望大家喜欢，可以参考参考！

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

kaggle电影评论情感分析（BagofWordsMeetsBagsofPopcorn）的全部数据集，自己上网找了半天都找不到，最后是让同学上外网下的，在这里分享给想学习nlp的同学

本bios为蓝宝石rx560D4G，外接6pin电源接口4G镁光显存核心频率1150内存1600强制运行在900mv电压的低功耗bios。
理论上适用于所有rx560镁光显存4G版本的显卡。
作用：省电，不超频。
经过个人测试，刷机后rx560的电量没有超过60W。
最后mac系统免驱。

分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。

总共分为六大章节：分别是第1章绪论；
第2章需求分析；
第3章系统总体设计；
第4章系统设计与实现；
第5章网站测试；
第6章课程设计总结最后附有参考文献；
全篇共计二十多页，内容基本充实。

咳咳...本牛X程序使用小8+小5开发q^0^p(vs2008+sql2005)！程序用三层结构实现了做网站最基本的添删改查功能，感觉比较适合入门者，因为考虑到新人学习之用所以就不写存储过程和数据工厂了！只是普通的三层！希望能对三层苦手的朋友有帮助吧！一般来说三层结构的中间层(BLL)应该只用来返回数据，收集错误和做判断，而不应该写入任何有关SQL的东东的！考虑到如果不那么写的话,中间层就没东西写了！所以就把SQL语句写到中间层了，大家明白就行了！最后就是工厂三层在实际大型项目团队开发的时候才会用得比较多，而单个人做中小项目的时候用工厂三层会很难做的，开发进度慢不说而且到后期客户要求修改的时候,会改到你想脱裤子去日经理的.......如果客户要求一定要用三层的话，这个时候MVC三层就是你的最佳解决方案了！程序目录:/App_Code/BLL中间层DAL数据层Model数据实体/App_Data/数据库Default.aspx主页Edit.aspx修改页Login.aspx登陆页登陆:Admin密码:Admin

针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.

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。