提供了多中块匹配算法的matalb法度圭表标准，供交流学习

引见Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点引见了该系统的案例库的知识表示。

该资源包含了几乎所有的数据结构的动画视频，协助我们更好的理解数据结构与算法的编程思路。
目录如下：'B树的删除.swf','B树的生长过程.swf','三元组表的转置.swf','中序线索化二叉树.swf','串的顺序存储.swf','二分查找.swf','二叉排序树的删除.swf','二叉排序树的生成.swf','二叉树的建立.swf','克鲁斯卡尔算法构造最小生成树.swf','冒泡排序.swf','分块查找.swf','单链表结点的删除.swf','单链表结点的插入.swf','图的深度优先遍历.swf','基数排序.swf','堆排序.swf','头插法建单链表.swf','寻找中序线索化二叉树指定结点的前驱.swf','寻找中序线索化二叉树指定结点的后继.swf','尾插法建表.swf','希儿排序.swf','开放定址法建立散列表.swf','归并排序.swf','循环队列操作演示.swf','快速排序.swf','拉链法创建散列表.swf','拓扑排序.swf','最短路径.swf','朴素串匹配算法过程示意.swf','构造哈夫曼树的算法模拟.swf','构造哈夫曼树过程.swf','栈与递归.swf','树、森林和二叉树的转换.swf','桶式排序法.swf','直接插入排序.swf','直接选择排序.swf','邻接表表示的图的广度优先遍历.swf','邻接表表示的图的深度优先遍历.swf','顺序查找.swf','顺序栈（4个存储空间）.swf','顺序栈（8个存储空间）.swf','顺序表的删除运算.swf','顺序表的插入.swf','顺序队列操作.swf'。
（注：.swf动画格式可直接使用播放器打开。
）

领队高效的模糊查找器，可帮助快速找到文件，缓冲区，mrus，gtags等。
用Python编写。
支持模糊和正则表达式搜索。
功能齐全。
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变更日志请查看以了解发行历史。
维基屏幕截图要求vim7.3或更高版本。
之后仅支持vim7.4.330或更高版本。
Python2.7+或Python3.1+。
要使用弹出模式，需要neovim0.42+或vim8.1.1615+。
安装对于用户：Plug'Yggdroot/LeaderF',{'do':':LeaderfInstallCExtension'}功能LeaderF已经非常快。
如果您想获得更好的功能，请安装模糊匹配算法的C扩展，其速度要快10倍以上。
要安装C扩展，首先，请确保python2和/或python3命令在Linux/Unix/MacOS上可用，并且py-2和/或py-3命令在Windows上可用。
安装C扩展:LeaderfInstallCExtension安装过程中可能会出现一些错误，请在错误消息中搜索以解决它。
例如，"e

中文分词不断都是中文自然语言处理领域的基础研究。
目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。
其中最为常见的是最大匹配算法(MaximumMatching，以下简称MM算法)。
MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。
本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm

基于可变窗口的立体匹配C++程序代码,没有错误,可以直接运行,只需要把自己的图像路径改一下即可,用的是经典tsukuba图相对进行匹配的,效果不错,对新接触立体匹配的同学很有协助,我的主页还有SADSSDNCC的经典局部立体匹配算法,需要的话也可以去我的主页下载

描述了主流立体匹配算法，对学习立体匹配会有很大的协助。
主要讲述了局域算法的一些方法思路

本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。
使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。
本文采用VerilogHDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形状学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。
实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。

立体匹配是深度估计的基础。
而bp算法和graphcut算法是比较成功的处理立体匹配（全局）的算法，这里有几种经典的基准源代码，以及代码使用方法及部分注释。
一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。