Redis是一个Key-Value存储系统。
和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。
这些操作类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集合差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。

墙纸：只是墙纸的集合

ember-devtools一组用于开发Ember应用程序的有用功能。
最好从控制台上使用。
用法ember-devtools是Ember.Service，在devtools控制台中可用时最有用。
最简单的方法是使用可在config/environment.js定义的全局变量（eww！）从控制台进行访问。
varENV={'ember-devtools':{global:true,enabled:environment==='development'}}设置为global将允许global访问devTools函数（例如，您可以在控制台中运行routes()）。
如果您希望这些功能位于global:'devTools'前缀下global:'devTools'devTools.routes()global:'d

天云双色集合运算V2014Vol7.06x86Realease

里面包括了ADS1256芯片资料的datasheet、中文应用论文资料、基于STM32的例ADS1256程序，已经调通测试过的（还有一些是网络上面收集的程序【压缩文件中已说明】在此表示感谢，如有不妥之处，请留言）

UE4虚幻引擎游戏开发综合开发能力训练（技能系统的练习）视频教程截至于第038节课之前所写的代码集合，解压后，里面有图片，显示项目所在路径

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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经典的Chan-Vese（CV）模型已在许多应用中采用。
为了提高其适用性和效率，已经开发了许多概括，例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。
矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。
当对象及其背景的强度接近时，此参数无效。
在这项研究中，经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。
提出了一种多通道分段组合（MSC）方法来集成多级集合的信息。
为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点，引入了一种新颖的多信道比率变换（MRT）。
并提出了一种变体HSV（VHSV）色彩空间，以使每个通道反射区域信息而不会失真。
实验结果表明，该方案可以更准确地进行分割，并且在时间成本上具有优势。
此外，该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效，但是可以通过使用多相模型对其进行增强。

强大的曲线控件大集合，包含plotline、cshichart、工业曲线显示控件等多种曲线控件，经过测试，很好用，总有一个适合你的程序。

1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝

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。