教学计划编制问题（图的应用）[问题描述]大学的每个专业都要制定教学计划。
假设任何专业都有固定的学习年限，每学年含两学期，每学期的时间长度和学分上限值均相等。
每个专业开设的课程都是确定的，而且课程在开设时间的安排必须满足先修关系。
每门课程有哪些先修课程是确定的，可以有任意多门，也可以没有。
每门课恰好占一个学期。
试在这样的前提下设计一个教学计划编制程序。
[实现提示]输入参数应包括：学期总数，一学期的学分上限，每门课的课程号（可以是固定占3位的字母数字串）、学分和直接先修课的课程号。
应允许用户指定下列两种编排策略之一：一是使学生在各学期中的学习负担尽量均匀；
二是使课程尽可能地集中在前几个学期中。
若根据给定的条件问题无解，则报告适当的信息；
否则将教学计划输出到用户指定的文件中。
计划的表格格式可以自己设计。
可设学期总数不超过12，课程总数不超过100。
如果输入的先修课程号不在该专业开设的课程序列中，则作为错误处理。

extract_bounding_boxes该脚本将帮助您提取文件ID和YOLOV3/4/5中检测到的对象的相应边界框。
一旦训练并验证了YOLOV3/4/5模型，便会创建一个predicted.json文件，其中包含“文件ID”和所有验证图像集中所有检测到的所选对象的相对边界框坐标。
该脚本将帮助您根据设置的置信度阈值提取所有边界框坐标和相应的文件ID，并将其写入新的csv文件中，此外，它还可以统计检测到的对象总数并将其打印出来。

在—个遥远的国家，SarkMevo所领导的政党最终击败了ReguelTekris王子领导的联合党派。
Mevo希望巩固他在首都地区的席位。
首都由14个街区组成，这些街区将分组为多个选区。
下图是首都地区的示意图。
在图中用数字1到14对这些街区进行了编号。
每个街区中的另外两个数字是预计该街区会投票给Mevo的选民数和该街区的选民总数。
所有选民都必须投票，且选举胜出方必须得到绝对多数选票。
一个选区可以由多个相邻的街区组成，且选区内总选民数应在30,000到100,000之间。
如果两个街区不相邻，例如12和13，则它们不能组成一个选区。
如果某个街区选民人数不少于50,000，则允许此街区单独作为一个选区。
但是由于Mevo本人就居住在街区10内，因此迫于舆论压力，他不能将这个街区单独作为一个选区。
请设计出一个将首都划分为5个选区的方案，以使Mevo得到的席位数最多。
如果这样做有困难，可以尝试划分为6个选区。

config_runner运行负载cdconfig_runner./load_compliance_data.py-rawsauth/OrgAdmin-aiso-prod-bis3-compliance-data--reporting-accountait-pocOrgcrawler有效负载功能，用于管理AWSconfig服务资源我想报告的事情对于每个帐户/地区：按ConfigRuleName列出所有规则列出所有规则，并通过ConfigRuleName完全兼容所有资源通过ConfigRuleName列出具有任何不符合要求的资源的所有规则通过ConfigRuleName和不合规资源计数列出具有任何不合规资源的所有规则通过ConfigRuleName和不兼容资源arn列出所有带有不兼容资源的规则列出所有不合规配置规则的总数列出所有不合规资源的总数

PPT制作的抽奖程序（可用于年会抽奖、点名），也可以自己在宏代码中更改总数。
建议在Powerpoint2016及以上版本运行。

这是一款基于html5实现的中秋节吃月饼游戏源码，是一款基于html5实现的微信游戏源码。
点击开始游戏后需要在规定时间内鼠标点击月饼计算月饼总数来计分。
是一款非常优秀的源码。
PC端运行该源码最好用火狐或谷歌等支持html5的浏览器预览。

Snort作为一个轻量级的网络入侵检测系统,在实际中应用可能会有些力不从心,但如果想了解研究IDS的工作原理,仔细研究一下它的源码到是非常不错.首先对snort做一个概括的评论。
从工作原理而言，snort是一个NIDS。
[注：基于网络的入侵检测系统（NIDS）在网络的一点被动地检查原始的网络传输数据。
通过分析检查的数据包，NIDS匹配入侵行为的特征或者从网络活动的角度检测异常行为。
]网络传输数据的采集利用了工具包libpcap。
snort对libpcap采集来的数据进行分析，从而判断是否存在可疑的网络活动。
从检测模式而言，snort基本上是误用检测（misusedetection）。
[注：该方法对已知攻击的特征模式进行匹配，包括利用工作在网卡混杂模式下的嗅探器被动地进行协议分析，以及对一系列数据包解释分析特征。
顺便说一句，另一种检测是异常检测（anomalydetection）。
]具体实现上，仅仅是对数据进行最直接最简单的搜索匹配，并没有涉及更复杂的入侵检测办法。
尽管snort在实现上没有什么高深的检测策略，但是它给我们提供了一个非常优秀的公开源代码的入侵检测系统范例。
我们可以通过对其代码的分析，搞清IDS究竟是如何工作的，并在此基础上添加自己的想法。
snort的编程风格非常优秀，代码阅读起来并不困难，整个程序结构清晰，函数调用关系也不算复杂。
但是，snort的源文件不少，函数总数也很多，所以不太容易讲清楚。
因此，最好把代码完整看一两遍，能更清楚点。

包含地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数、经度_百度坐标、纬度_百度坐标、经度_WGS1984坐标、纬度_WGS1984坐标字段

1.设计一个出租车自动计费器，总价包括起步价（4元）、正常行驶计费和等待时间计费三个部分。
2.起步价4元限制在3公里内，且等待时间不超过2分钟；
3公里外按2元每/公里计费；
等待时间按每2分钟1元计费。
3.最终结果用数码管显示出来，包括行驶公里总数、等待时间和总价三个部分。

已经详细研究了无线传感器网络中的链路质量监视。
WSN提供了许多有关WSN链路质量的度量研究人员。
相对于链路质量监控的综合研究，很少有关于链路质量聚合和表示的研究。
整个网络的链接情况。
本文提出了三个层次全球网络链路质量聚合和表示的框架（LQAR）和位编码聚合树（BAT）算法以提高链路质量聚合并路由到接收器节点。
LQAR框架包括三个级别：存储和摘要级别，聚合级别和表示级别。
存储和摘要级别定义应在节点中存储哪些数据，以及如何计算摘要值来表示周围的链接情况节点。
汇总级别使用BAT算法汇总节点并将其传输到接收器节点。
表示层解决了可视化这些数据。
BAT算法将位编码方法与节能的聚合树。
仿真结果表明，BAT可以减少消息总数并大大减少能量损失。

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。