Delphi中英文语音朗读程序（控件及源码）调试OK先安装MicrosoftSpeechSDK5.1，这是微软的声音支持控件前面安装不多做介绍，一步一步安装即可安装完成后，需要加载Delphi控件在DelphiIDE中选择菜单Project，ImportTypeLibrary—点击按钮Add(C:\ProgramFiles\CommonFiles\MicrosoftShared\Speech\sapi.dll)—点击按钮Install-在Install对话框中点击按钮OK—在Confirm对话框中点击按钮Yes—在对话框中点击按钮OK。
至此，共19个控件被添加到Delphi组件板ActiveX页上。
其中spvoice控件是我们要使用的MicrosoftSpeechSDK5.1下载地址：http://intraweb.5d6d.com/thread-280-1-1.htmlSpVoice详解属性描述AlertBoundary取得或设置停顿分界线。
AllowAudioOutputFormatChangesOnNextSet设置是否允许声音自动调整到合适状态以适应其音频输出。
AudioOutput.取得或设置当前声音使用的的音频输出对象AudioOutputStream取得或设置当前声音使用的的音频输出流对象。
EventInterests取得或设置当前声音返回的事件类型。
Priority取得或设置声音的优先级。
Rate取得或设置阅读的速度。
Status返回一个ISpeechVoiceStatus对象用于显示当前阅读和事件的状态SynchronousSpeakTimeout取得或设置一个时间间隔，用于标识多久未获得一个输出设备后，一个同步的Speak和SpeakStream将终止，以毫秒计算。
Voice取得或设置发音对象。
Volume取得或设置声音的大小。
方法描述DisplayUI是否在控制面板中展示详细设置。
GetAudioOutputs返回一个可用的音频输出标记。
GetVoices返回一个可用的发音对象。
IsUISupported决定是否能通过控制棉板的音频设置来控制。
Pause暂停朗读。
.Resume恢复暂停，继续播放。
Skip在当前输入的文本流中向前或向后跳一定距离再播放。
Speak阅读一个字符串。
SpeakCompleteEvent得到一个朗读完毕的时间句柄SpeakStream朗读一个文本流或一个声音文件。
WaitUntilDone阻塞进程，直到声音播放完毕或者超时。

在经典粒子群的基础上，该算法能自动的调整c1,c2,weightvalue等值，以实现更好更快的寻找最优值。

排序作业选择题（每题2分，共22分）。
1．若表R在排序前已按键值递增顺序排列，则（  ）算法的比较次数最少。
A．直接插入排序           B．快速排序     C．归并排序               D．选择排序2．对各种内部排序方法来说，（  ）。
A．快速排序时间性能最佳                           B．归并排序是稳定的排序方法C．快速排序是一种选择排序                        D．堆排序所用的辅助空间比较大3. 排序算法的稳定性是指（  ）。
A．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的相对位置不变。
B．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的绝对位置不变。
C．排序算法的性能与被排序元素的数量关系不大D．排序算法的性能与被排序元素的数量关系密切4.如下序列中，（  ）序列是大顶堆。
A. {4,5,3,2,1}              B. {5,3,4,1,2}       C. {1,2,3,4,5}              D. {1,2,3,5,4}5.若将{3,2,5,4,1}排为升序，则实施快速排序一趟后的结果是（  ）（其中，枢轴记录取首记录）。
A. {1,2,3,4,5}                 B. {1,2,4,5,3}       C. {1,3,5,4,2}                 D. {2,5,4,1,3}.若将{1,2,3,4,5,6,7,9,8}排为升序，则（  ）排序方法的“比较记录”次数最少。
A. 快速排序                  B. 简单选择排序    C. 直接插入排序              D. 冒泡排序7.若将{5,4,3,2,1}排为升序，则（  ）排序方法的“移动记录”次数最多。
A. 快速排序                               B. 冒泡排序C. 直接插入排序                      D. 简单选择排序8.用简单选择排序将顺序表{2,3,1,3′,2′}排为升序，实施排序1趟后结果是{1,3,2,3′,2′}，则排序3趟后的结果是（  ）。
A. {1,2,3,3′,2′}                      B. {1,2,2′,3,3′}C. {1,2′,2,3,3′}                     D. {1,2,2′,3′,3}9．下列排序算法中，（   ）排序在某趟结束后不一定选出一个元素放到其最终的位置上。
A．选择            B．冒泡          C．归并          D．堆10．下列排序算法中，稳定的排序算法是（ ）。
A．堆排序               B．直接插入排序  C．快速排序             D．希尔排序11．堆排序的时间复杂度是（   ）。
A．O(n*n)                B．O(n*logn)      C．O(n)                  D．O(logn)填空题（每空4分，共4分）。
对n个元素进行归并排序，空间复杂度为        。
综合题（共24分）。
1.（共12分）有一组待排序的关键字如下：(54，38，96，23，15，72，60，45，83)分别写出希尔排序(d=5)、快速排序、堆排序、归并排序第一趟升序排序后的结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个3分）。
希尔排序：  快速排序：堆排序：归并排序： 2.（共12分）已知数据序列为（12，5，9，20，6，31，24），对该项数据序列进行排序，分别写出直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、二路归并排序及基数排序第一趟升序排序结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个2分）。
直接插入排序：简单选择排序：快速排序：堆排序：二路归并排序：基数排序：

同态滤波器对图像进行增强处理，图像的同态滤波(Homomorphicfiltering)是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，其是以图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，通过调整图像灰度范围和增强对比度来改善图像的质量。
使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
该方法消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节。

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本文详细分析了IEEE1588时钟同步的基本原理，并在此基础上给出一种改进的时间同步方法。
该改进的时钟同步算法针对网络传输路径的不对称性引入加权因子，用一定时间窗内的主从时钟偏差样本的算术平均值而不是直接利用主从时钟偏差来调整从时钟，并根据算法的状态改变时间窗N的大小，同时利用方差阈值滤波的方法过滤跳变过大时钟偏差测量值，保证同步算法的稳定性。
最后给出Alcatel-LucentTSS5R系统在实验室的时间性能实验结果。
实验结果表明TSS5R时钟同步具有稳定的性能，同步精度达到亚微秒级，可满足PTN产品高精度时钟同步的要求。

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源码可以进行海量图像检索，采用GIST算法提取图像特征，欧式距离进行相似性度量，最后返回前20幅相似图像，有完整的GUI界面和完整的图像库。
使用者要注意：初试的输入图像的根目录根据需要调整。

这个是我们用上面的算法调整之后生成的npy数据集合，需要的同学可以自行下载！

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特征基于Bulmacss框架的简单现代设计（通过清除了未使用的css）网站搜寻静态生成的用于帖子和类别的APIDisqus发帖评论Mailchimp支持的新闻通讯高度可定制的开箱即用配置注重性能隔离的NetlifyCMS驱动程序（计划将来有更多CMS驱动程序），可轻松在各种无头cms之间迁移自动为各种屏幕和给定的srcset调整图像大小在Netlify上使用Awake只需单击“部署到Netlify”按钮，然后按如下所述对其进行配置即可。
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如果需要，可以将其中任何一个设置为使用环境变量，以便能够直接从Netlify界

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。