基于微博的数据挖掘与社交舆情分析Thisprojectconsistsoffourparts:1.Crawlweibodata,containcomment、userinfoetc...2.Processthecaptureddatatotheformatwewant3.Analyzethedatainordertogetsocialsentimentinformation4.ShowthefinalresultonthewebsiteProjectcatalog:1.Run-Docker:使用docker-compose作为分布式的解决方案2.SourceProject:项目源代码

1.实验内容每一个正规集都可以由一个状态数最少的DFA所识别，这个DFA是唯一的（不考虑同构的情况）。
任意给定的一个DFA，根据以下算法设计一个C程序，将该DFA化简为与之等价的最简DFA。
2.实验设计分析2.1实验设计思路根据实验指导书和书本上的相关知识，实现算法。
2.2实验算法（1）构造具有两个组的状态集合的初始划分I：接受状态组F和非接受状态组Non-F。
（2）对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new.ForI中每个组GdoBegin当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中；
/*最坏情况下，一个状态就可能成为一个组*/用所有新形成的小组集代替I-new中的G;end（3）如果I-new=I，令I-final=I,再执行第（4）步，否则令I=I=new,重复步骤（2）。
（4）在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。
这些代表构成了化简后的DFA　M＇状态。
令s是一个代表状态，而且假设：在DFAM中，输入为a时有从s到t转换。
令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换，标记为a。
令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态，并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。
注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态，或者不含F中的状态。
（5）如果M’含有死状态（即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d）,则从M’中去掉它；
删除从开始状态不可到达的状态；
取消从任何其他状态到死状态的转换。
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JamVMisanewJavaVirtualMachinewhichconformstotheJVMspecificationversion2(bluebook).IncomparisontomostotherVMs(freeandcommercial)itisextremelysmall,withastrippedexecutableonPowerPCofonly~130K,andIntel100K.However,unlikeothersmallVMs(e.g.KVM)itisdesignedtosupportthefullspecification,andincludessupportforobjectfinalisation,theJavaNativeInterface(JNI)andtheReflectionAPI.

drools的workbench平台与kie-server的整个打包，通过tomcat8运行，搞了两天终于搞好了，drools-7.7.0目前界面显示还有问题，因此通过drools-7.5.0版本来运行，服务启动后可以通过代码的方式发送命令来执行规则引擎

多旅行商matlab实验源码实现了三种多旅行商问题%MTSPOF_GAFixedOpenMultipleTravelingSalesmenProblem(M-TSP)GeneticAlgorithm(GA)%Findsa(near)optimalsolutiontoavariationofthe"open"M-TSPby%settingupaGAtosearchfortheshortestroute(leastdistanceneeded%foreachsalesmantotravelfromthestartlocationtounique%individualcitiesandfinallytotheendlocation)%%Summary:%1.Eachsalesmanstartsatthefirstpoint,andendsatthelast%point,buttravelstoauniquesetofcitiesinbetween(noneof%themclosetheirloopsbyreturningtotheirstartingpoints)%2.Exceptforthefirstandlast,eachcityisvisitedbyexactlyonesalesman%%Note:TheFixedStartistakentobethefirstXYpointandtheFixedEnd%istakentobethelastXYpoint%%Input:%XY(float)isanNx2matrixofcitylocations,whereNisthenumberofcities%DMAT(float)isanNxNmatrixofcity-to-citydistancesorcosts%SALESMEN(scalarinteger)isthenumberofsalesmentovisitthecities%MIN_TOUR(scalarinteger)istheminimumtourlengthforanyofthe%salesmen,NOTincludingthestartpointorendpoint%POP_SIZE(scalarinteger)isthesizeofthepopulation(shouldbedivisibleby8)%NUM_ITER(scalarinteger)isthenumberofdesirediterationsforthealgorithmtorun%SHOW_PROG(scalarlogical)showstheGAprogressiftrue%SHOW_RES(scalarlogical)showstheGAresultsiftrue%%Output:%OPT_RTE(integerarray)isthebestroutefoundbythealgorithm%OPT_BRK(integerarray)isthelistofroutebreakpoints(thesespecifytheindices%intotherouteusedtoobtaintheindividualsalesmanroutes)%MIN_DIST(scalarfloat)isthetotaldistancetraveledbythesalesmen%%Route/BreakpointDetails:%Ifthereare10citiesand3salesmen,apossibleroute/break%combinationmightbe:rte=[56942837],brks=[37]%

由于文件比较大，ZF_faster_rcnn_final.caffemodel，VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel这两个文件都超过220M，所以我把这两个文件压缩放在网盘了。
faster_rcnn_models的下载链接.txt里面有详细的下载地址和密码。
永久有效

java11.【final、权限、内部类】.zip

回收站文件恢复FinalData-v2.01非常简单让你无后顾之忧

netty-transport-4.0.27.Final.jar

EasySysprep_3.1Final系统封装必备工具.zip

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。