CWM基本描述了数据仓库的各个方面，包括基本类型信息、数据资源信息、数据分析信息、仓库管理信息等。
当然，它不可能囊括数据仓库中的所有信息，随着数据仓库技术的不断进步，需要描述的新信息也越来越多，这些信息只能被包含进CWM的后续扩展规范中。
OMG的CWM工作小组也在时辰关注数据仓库的最新发展动向。
目前的CWM版本所包含的信息基本涉及了数据仓库领域的各个方面，虽然不是完全的但至少是描述仓库操作所需的最少信息。
另外，对于其所描述的元数据，语义都是精确的、无歧义的。

由于铅酸蓄电池的经济性和技术成熟性，使其成为丰要的储能设备。
为了达到优化蓄电池电力系统效率的目的，对蓄电池容量的实时监控必不可少。
而由于蓄电池的非线性特性，反映其容量的关键参数荷电形态(SOC)，作为电池的内特性不可能直接进行测量。
SOC数值只能使用工作电压、电流等直接测量得到的外特性参数估算获得。

一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

IEEE1588精确工夫同步协议原文，英文版。
这是第二版的。

内有文档，详细精确，亲测，总结而得

手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。

给定n个字符串，在这n个字符串中有相同的字符串，不同的字符串只有num个。
要求首先输入字符串的个数n，然后输入n个字符串，将这n个字符串中num个不同的字符串按照字典序排序，并输出每个字符串在这n个字符串中所占的比例，精确到4位小数。
例如：若输入：29RedAlderAshAspenBasswoodAshBeechYellowBirchAshCherryCottonwoodAshCypressRedElmGumHackberryWhiteOakHickoryPecanHardMapleWhiteOakSoftMapleRedOakRedOakWhiteOakPoplanSassafrasSycamoreBlackWalnutWillow则输出：Ash13.793119Aspen3.4483Basswood3.4483Beech3.4483BlackWalnut3.4483Cherry3.4483Cottonwood3.4483Cypress3.4483Gum3.4483Hackberry3.4483HardMaple3.4483Hickory3.4483Pecan3.4483Poplan3.4483RedAlder3.4483RedElm3.4483RedOak6.8966Sassafras3.4483SoftMaple3.4483Sycamore3.4483WhiteOak10.3448Willow3.4483YellowBirch3.4483

本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴味的读者学习使用。
这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。
每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
ZedShaw完善了这个堪称世上最好的Python学习系统。
只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万Zed教过的初学者一样获得成功。
在这本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会Python。
阅读这些习题，把习题的代码精确地写出来（禁止复制和粘贴！），修正你的错误，观察程序的运行。
在这个过程中，你将了解软件是如何工作的，好的程序看起来是什么样子，怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。
最重要的是，你将学到下面这些编写优秀的Python软件必需的初始技能。

本文研讨在双光子场作用下二能级原子时间行为的精确解.进而揭示原子的周期衰变与回复效应.

3.7V锂电池电量耗电情况-程序采用此测试数据电量较精确。
锂电池的充放电并不是线性的，此表格连续测试了4个3.7V锂电池。
在放电电流一定时，电压的减小情况，AD采样电阻比例是1M:3M，对应的AD采样值也在表格中呈现。
只需工程师在软件程序中将AD采样值做一个查询表即可得到较为精确的电量情况

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。