这是数据结构课程作业，用二次探测再散列法解决冲突建立哈希表并查找从键盘读入待查找的权重数值，以除留余数法为哈希函数，二次探测再散列法解决冲突建立哈希表，基于哈希算法从数组中查找相应的记录，计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。
2024/10/9 2:50:02
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粒子群算法，又称粒子群优化算法（ParticalSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法（EvolutionaryAlgorithm-EA），由Eberhart博士和kennedy博士于1995年提出，其源于对鸟群捕食的行为研究。
2024/10/8 0:38:49
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探讨了一种静态电压多指标综合评判方法。
该方法基于电压有功灵敏度、无功裕度、节点电压变化三个电压指标，以客观赋值与主观赋值组合方法对上述三个指标分别赋予不同权重求得综合指标以辨识系统各节点薄弱程度。
最后以IEEE39节点系统为仿真对象进行分析，以单一指标与综合指标分别辨识系统薄弱母线，验证该综合评判方法的有效性与科学性。
该方法基于电压有功灵敏度、无功裕度、节点电压变化三个电压指标，以客观赋值与主观赋值组合方法对上述三个指标分别赋予不同权重求得综合指标以辨识系统各节点薄弱程度。
最后以IEEE39节点系统为仿真对象进行分析，以单一指标与综合指标分别辨识系统薄弱母线，验证该综合评判方法的有效性与科学性。
2024/10/3 11:35:55
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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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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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