使用Bootstrap实现分页，并且当页码过多时使用省略号，这篇文章有样式的简单演示：https://blog.csdn.net/u013025627/article/details/50485327样式只是自己的简单样式，不同的项目有不同的样式风格，只是提供分页时显示页面的方法

最热门的稀疏表示的算法，马毅等人在PAMI上发表的文章代码

本篇文章主要介绍了详解利用Dockerfile构建mysql镜像并实现数据的初始化及权限设置，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

进行需求采集之前，首先要清楚“需求”是什么意思，不然像是无头苍蝇只能到处乱撞了。
需求：需即需要，求即欲求，即个体客观或主观上的一种诉求。
一般源自于用户理想上与现实中的差距所导致。
举个栗子：有志青年小明一直是简书的忠实用户，他自己也热爱写简书，从小就有个理想能够写出让大家喜爱的文章。
现在，他遇到了简书，发现他的梦想好像触手可及，那就是写出一篇好文章登上简书首页。
但现实是，小明从高中毕业之后就没写过什么文章，读书又少，该怎样才能写文章写上简书首页呢？这里的“上简书首页”就是小明的需求。
一切需求都是要围绕着目标用户来进行。
但这并不是说，我们只能从目标用户的口中得到需求。
我们还可以从同事（客服、运营等

这是深圳大学C语言程序设计必修课的往年OJ平台题目答案，包含期末考试，答案非常详细。
上传的资源仅包含少部分，如需更多C题目，或者C++题目，可以查看我的文章，答案与我JaYLove联系。

MIT公开课SAR雷达搭建的参考文章，里面有详细的RMA算法MATLAB程序

一、欣赏秋色，激趣导学。
1.教师引述：这儿有几幅画面，想让同学们欣赏一下，并说说是什么季节的景色，好吗？2.（课件出示2）在舒缓的音乐声中，教师一一出示有关秋天景象的图片或展示课件。
3.引导交流，唤起情感：你喜欢秋天吗？为什么？4.学生交流看法和感受。
5.想象导学：（1）请发挥一下你们的想象力，说说是谁把美好的秋色带到我们的眼前？（2）有位朋友觉得是那清凉而又温柔的雨把秋天带给了我们。
（板书课题，学生齐读课题。
）在他的眼里，那细细的雨犹如一位变幻神奇的魔术师，想听听他是怎么说的吗？二、读通课文，认识字词1.提出自学要求：（课件出示3）（1）框出生字，在生字框中给生字注音。
（2）标出段号，读通句子。
把理解的或不理解的字词、句子标上记号，以备讨论交流。
（3）把你喜欢的语句用“”画出来，并说说为什么喜欢它。
（4）说说这篇文章介绍了秋雨的哪些方面？2.学生按要求自学，批注或利用学习工具解惑，师巡视，了解学情。
3.反馈学生自学情况。

VS2019项目的程序，文章https://blog.csdn.net/Xppal/article/details/113741641，用于测试

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

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

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。