本人看网络上的字典都不大，每次使用都要一个一个试。
所以准备把本人用了很久的一个字典分享出来这个字典里包含了100万个密码

系统概述：研究生招生信息的管理工作大致分为三个阶段，第一阶段是考生报名，第二阶段是初试阶段，第三阶段是复试阶段，，第三阶段是录取情况统计。
在第一阶段，每个考生都要将自己的简历和报考情况填入一张表中。
这些信息将作为每个考生的档案，由招生人员管理，后两个阶段的统计工作要用到这些信息。
第二阶段是进行初试与复试。
初试设定考生的分数线以对使筛选合格的同学进入复试，初试分数线分单科分数线与总分分数线，任何一个科目不过线或者总分不过线均不能参加复试。
初试后对筛选出来的考生进行复试，复试后公布录取分数线，当考生的总分达到录取线后方会被录取。
此阶段还需要做数据的分析工作，主要是将每个考生的各科成绩汇总起来，计算出总分、平均分，同时统计出各科的及格率、不及格率及各分数段的考生人数来，由此来分析本年考生的质量和水平。
第三阶段的工作是进行录取后的统计。
当录取名单确定之后，招生人员要进行统计、分析本年的录取情况，如统计录取生的成绩、年龄、来源等情况，并进行计划招生数和实际招生数的比较等。
由此获得本年研究生的录取情况。
2.2数据要求：考生档案：考号、姓名、性别、年龄、政治面貌、能否应届、学历、来源、报考专业、报考类别。
初试成绩：考生的政治成绩、考生的外语成绩、专业基础科目。
复试成绩：考生的复试专业科目成绩、考生的面试成绩、考生的上机成绩录取名单：考号、录取系别、初试成绩、复试成绩。
专业字典：专业代码、专业名称、计划内招生数、计划外招生数。

这是用c#完成的课程设计——图书管理零碎的文档。
文档包括数据流图、数据流程图、数据字典、ER图、模块ER图等一系列文档

要使用make运转，请运转默认字典使干净使生成使运转使用外部文件更改args（在makefile中）需要指定的大小，可见的单词数，要从中读取的文件makecleanmakebuildmakerun_args

为了方便大家的学习，台达DIAView项目系统监控部测试专案科，用心提供了一个协助学习的演示工程。
其详细的功能模块如下：多语言：简中、繁中和英文功能树|—供暖监控系统|—主页面|—曲线展示|—数据报表|—空调监控系统|—制冷系统|—供热系统|—曲线展示|—数据报表|—水处理监控系统|—主页面|—曲线展示|—数据报表|—功能演示|—IO通讯|—变量字典展示|—脚本语言展示|—用户程序功能|—配方管理功能|—报警查询功能|—图形展示功能|—动画展示功能|—数据展示功能|—用户管理功能

商品信息的存储并对其进行编码，来区别各类商品

本文档包含下述项目：第1章零碎分析 §1.1项目的要求、目标和环境 §1.1.1项目的要求 §1.1.2项目的目的 §1.1.3项目的环境 §1.2可行性分析 §1.2.1社会可行性分析 §1.2.2技术可行性分析 §1.2.3经济可行性分析 第2章需求分析 §2.1总体需求分析 §2.2零碎数据流图 §2.3数据字典 §2.3.1数据字典清单 §2.3.2外部实体 第3章概要设计 §3.1绘制零碎H图 §3.2绘制零碎软件的HIPO图 第4章详细设计 §4.1零碎功能详细设计 §4.2各功能程序流程图 第5章测试 §5.1测试环境 §5.2测试计划 §5．2．1零碎说明 §5.2.2测试策略 §5．2．3测试方案 §5.3黑盒测试 §5．3．1测试项目名称及测试内容 §5．3．2测试用例 第6章项目管理 §6.1绘制关键日期表 §6.2预览甘特图 §6.3预览网络图

大商创数据库表字典，方便二次开辟或数据数据库结构及字段

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

字典dict是用于翻译术语的Go软件包

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。