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结构该项目按调查划分，每个项目都有其自己的文件夹，其中包含专用网站（website文件夹）和数据处理逻辑（data_processing文件夹）。
您还拥有主页home的专用文件夹。
home用于surveys/2016/website用于surveys/2017/website用于…发展如果您很着急，可以运行make。
它将列出用于项目的所有可用命令。
要求＞=8.3.0docker和docker-compose能够运行数据处理工具GNUMake安装如果您要进行手动安装，请确保使用yarn，因为我们仅为此工具提供锁定文件。
您有几种选择来安装项目依赖项，可以通过在计划使用的各个目录中通过标准yarninstall手动安装它们，也可以使用自定义make目标。
另一个选择是使用
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您有几种选择来安装项目依赖项，可以通过在计划使用的各个目录中通过标准yarninstall手动安装它们，也可以使用自定义make目标。
另一个选择是使用
2022/9/8 6:33:58
58.2MB
1
关于网格划分包括mesh平台简述，网格及其控制类型，网格划分方法和局部网格控制，网格质量的度量，以及对网格的要求，包括各种2D网格引见和3D网格引见
2022/9/7 14:25:20
3.82MB
1
内容包含(Flink简介-Flink编程模型-重要概念-Task划分-共享资源槽-Flink的工夫-Flink的Window-Flink的WaterMark-重启策略)等内容
2022/9/7 4:18:18
148KB
1
本文通过对文本人物关系、文本结构分层、作者行文风格的分析来分析中文文本。
针对问题一，我们运用聚类分析和层次分析建立模型从物理结构与逻辑结构两方面来分析文本，我们提取文本中和文本标题中的人名作为特征项，用matlab编程分别统计每个人名在各个段落中的频数。
通过运用主成分分析法对文本进行的分析我们得出自变量与常数项几乎不相关，因而不需要采取主成分回归分析。
通过系统聚类分析，我们得到了聚类图，从中得出了主演人物之间的关系。
通过层次划分，我们将样本一划分为两层，样本二划分为两层，样本三划分为两层。
最后通过matlab编程统计样本中虚词的频数，并且分别对样本中虚词总体和各个虚词进行统计，运用计算风格学理论，我们得出前八十回与后四十回作者的行文风格存在差异。
针对问题二，我们对聚类分析、层次划分、行文风格进行了检验。
对于聚类分析的结果，我们与从对文本概述的文学概括分析得到的人物关系进行比较检验，验证了聚类分析结果是可靠性。
对于层次分析，我们通过用Excel对数据做出折线图，对图形进行分析，得出与用层次分析算法得出的相同的人物关系结论。
针对问题三，我们计算了各个样本中主要人物的比重，做出了折线图，从图中我们得出了文本结构一致性的结论，体现了三个样本的相同性。
通过计算同一个人物在不同样本中的频数（以黛玉为例），我们得出各个样本由于主题思想的不同主要人物也有差异。
针对问题一，我们运用聚类分析和层次分析建立模型从物理结构与逻辑结构两方面来分析文本，我们提取文本中和文本标题中的人名作为特征项，用matlab编程分别统计每个人名在各个段落中的频数。
通过运用主成分分析法对文本进行的分析我们得出自变量与常数项几乎不相关，因而不需要采取主成分回归分析。
通过系统聚类分析，我们得到了聚类图，从中得出了主演人物之间的关系。
通过层次划分，我们将样本一划分为两层，样本二划分为两层，样本三划分为两层。
最后通过matlab编程统计样本中虚词的频数，并且分别对样本中虚词总体和各个虚词进行统计，运用计算风格学理论，我们得出前八十回与后四十回作者的行文风格存在差异。
针对问题二，我们对聚类分析、层次划分、行文风格进行了检验。
对于聚类分析的结果，我们与从对文本概述的文学概括分析得到的人物关系进行比较检验，验证了聚类分析结果是可靠性。
对于层次分析，我们通过用Excel对数据做出折线图，对图形进行分析，得出与用层次分析算法得出的相同的人物关系结论。
针对问题三，我们计算了各个样本中主要人物的比重，做出了折线图，从图中我们得出了文本结构一致性的结论，体现了三个样本的相同性。
通过计算同一个人物在不同样本中的频数（以黛玉为例），我们得出各个样本由于主题思想的不同主要人物也有差异。
2022/9/6 19:12:32
1.45MB
1
国家基础地理信息系统1:400万数据(1:400milliondatainthenationalfundamentalgeographicinformationsystem)，引见我国地理资源的主要内容，包括国界、省界、河流、铁路等的划分和分布情况，分类很具体，数据也很完善
2022/9/6 0:19:39
8.21MB
1
编程简介：1.采用MATLAB软件进行编写2.原理：（1）、将对于矩形图，第一行的饱和度最高，详细颜色变化，由(255,0,0)-(255,255,0)-(0,255,0)-(0,255,255)-(0,0,255)-(255,0,255)，每一列随位置逐步递减。
最后一行R=G=B=128。
（2）、圆形图，需先确定圆形区域，后对圆形区域处理，根据角度将其进行颜色区域划分，颜色变化同矩形图方法。
（3）、代码中，对于详细思路做了详细解释。
3、操作：点击开始按钮，即可显示生成的矩形和圆形图像，并进行存储。
格式均为jpg。
最后一行R=G=B=128。
（2）、圆形图，需先确定圆形区域，后对圆形区域处理，根据角度将其进行颜色区域划分，颜色变化同矩形图方法。
（3）、代码中，对于详细思路做了详细解释。
3、操作：点击开始按钮，即可显示生成的矩形和圆形图像，并进行存储。
格式均为jpg。
2022/9/4 6:01:12
19KB
1
在实时多任务系统中，定时器的喂狗不能在像硬件编程那样在循环中喂狗。
ucos系统中，多个任务就像把程序划分成了多个main（）。
喂狗也不像无系统程序那么简单，不合理的喂狗无法达到实际保护效果，附件工程是一个简单的示范历程，供大家一同学习参考，也是抛砖引玉。
ucos系统中，多个任务就像把程序划分成了多个main（）。
喂狗也不像无系统程序那么简单，不合理的喂狗无法达到实际保护效果，附件工程是一个简单的示范历程，供大家一同学习参考，也是抛砖引玉。
2022/9/3 22:26:57
6.74MB
1
实现将2:1全景图（矩形球面投影equirectangular）划分成即将要进行的cubemap所需要的6个纹理面，附件代码只是一个简单的划分例子，仅供入门参考，集成开发环境是vs2010，可以直接打开运转看效果。
如果想实现更为复杂的功能，则需要在此基础上修改完善。
如果想实现更为复杂的功能，则需要在此基础上修改完善。
2022/9/3 16:40:31
19.43MB
1
大家好，我是欢聚时代的高扬，这次跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题。
NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级，这样几个类别。
当然，按照其它的方式分也未尝不可，这里次要是针对实现方式和应用场景的一个粗略划分。
低级NPC通常说的是一些游戏中所谓的杂兵，不涉及什么情节，也没有什么所谓的策略作为驱动。
基本上就是按照一定的设计好的路线行进，并直接攻击游戏主角。
这类游戏很常见，尤其是老的单机游戏中，绝大部分就是这类NPC。
中级NPC常见于游戏群战中的配合型NPC。
这类机器人会有一定的事先编号的策略作为驱动，并且有简单的应变能力。
当然，这些都是人类事先设定好的策略内容。
比如优先
NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级，这样几个类别。
当然，按照其它的方式分也未尝不可，这里次要是针对实现方式和应用场景的一个粗略划分。
低级NPC通常说的是一些游戏中所谓的杂兵，不涉及什么情节，也没有什么所谓的策略作为驱动。
基本上就是按照一定的设计好的路线行进，并直接攻击游戏主角。
这类游戏很常见，尤其是老的单机游戏中，绝大部分就是这类NPC。
中级NPC常见于游戏群战中的配合型NPC。
这类机器人会有一定的事先编号的策略作为驱动，并且有简单的应变能力。
当然，这些都是人类事先设定好的策略内容。
比如优先
2021/4/14 7:14:07
1.48MB
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支持支付宝、微信支付等多种常用接口，电脑版与手机版与APP无缝结合数据一体!支持图片批量上传，一次性可上传任意张图片，支持多种在线支付接口，如支付宝、网银在线、财付通等接口，支持多级商品分类划分功能，可以方便的划分各商品类别的上下级关系，支持新订单邮件自动通知功能，支持单商品多分类展示功能，订单方面设计完满，如支持订单模糊查询、订单状态的编辑及打印等功能，灵活的导航可以设置首页类别商品在首页显示的位置及状态。
2016/4/7 19:07:28
5.29MB
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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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