1、应用场景：商品详情页面的实现以及其他需要展示大量图片的场景2、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/1129768383、核心原理：3.1）按照图片的原来宽高比进行缩3.2）UICollectionView的高度自顺应

本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示了游戏的源代码，通过实例来解释编程的原理的方式。
全书共21章，14个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。
本书可以协助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

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眼流程监控工具。
遭到Bluepill和God的启发。
需要Ruby（MRI）＞=1.9.3-p194。
使用赛璐oid和赛璐oid::IO。
小演示，展示了常规命令以及链的工作方式：安装：$geminstalleye为什么？我们在生产中使用了上帝和蓝丸，并且总是遇到错误（段错误，崩溃，丢失的进程，杀死不相关的进程，负载问题，部署问题等）。
我们想要更坚固，生产稳定的产品。
我们想要bluepill和god的功能，还有一些附加功能，例如链，嵌套配置，掩码匹配，简单的调试配置我希望我们成功了，我们在生产中使用眼神并感到很高兴。
配置示例examples

用C#语言编写的一个单道处理系统的作业调度模拟程序，以图形界面动态展示作业的调度情况。
分别采用先来先服务（FCFS），最短作业优先（SJF）、响应比高者优先（HRN）的调度算法。
对每种调度算法都要求打印每个作业开始运行时辰、完成时辰、周转时间、带权周转时间，以及这组作业的平均周转时间及带权平均周转时间，以比较各种算法的优缺点。
运行程序需要安装.NETFramework2.0补充说明：程序中修改添加作业的DataGridView控件绑定到对象，并且使用自动生成列，在有的电脑里运行可能会出现列乱了，而导致无法修改作业，有需要者下下来稍微修改下就可以了。
要修改作业还有个办法就是到程序目录下修改Txt文档，所有作业情况保存在里面并从那读取出来的。

一、创设情境，导入新课。
（课件出示2）多媒体出示小兴安岭四季美丽的画面或挂图，教师引入课题：同学们，在祖国的东北有一座山脉叫小兴安岭。
小兴安岭几百里全是森林，那真是美极了。
瞧！这一幅幅美丽的图画，给我们展示的就是小兴安岭的四季美景，想去旅游吗？你们是明媚的春天去，还是金色的秋天去，是在树叶繁茂的夏天去，还是在白雪覆盖着群山的严冬去？课文《美丽的小兴安岭》就描写了小兴安岭四季的美。
让我们不断随作者走进美丽的小兴安岭。
（板书课题：美丽的小兴安岭）（课件出示1）二、诵读课文，探究初成。
1.学生轻声读课文，画出生字词，读准字音、注意字形，画出不理解的地方。
2.认读生字词。
（1）同桌互读，正音，评议。
（2）（课件出示3）多媒体出示文中词语。
（词语中的生字标注音节。
）nǎodɑiyándǎnɡkùxīng脑袋严实挡住宝库小兴安岭shìxiàntánxiǎnruǎnɡuā视线花坛显得松软刮过cèrǔjiànshāoshècáilín侧着乳白利剑树梢宿舍药材来临xīnjìnxī欣赏浸在膝盖

人民邮电出版社，2014.3，259页，完整清晰无目录。
《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》的内容源自世界最受欢迎的科学杂志之一——美国《大众科学》(PopularScience)，从其最受欢迎的HOW2.0栏目，精选和汇集了264个奇特、新颖、惊人的创意项目，分为“极客创作”、“家具改造”、“工具升级”和“创意发挥”四个方面。
从搞怪的西瓜饮料桶、土豆大炮，到超级模仿秀的钢铁盔甲，从实用的智能巡警、脚踏鼠标，到高科技的太阳能沙子3D打印机，以简明的视图，展示了现代创客们的奇思妙想和创新思路。
《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》是为所有喜欢DIY的人士预备的。
书中大多数的项目很容易跟着操作，而有一些则惊人地大胆，需要有些冒险精神和安全意识。
最重要的是，《创客手册：264个颠覆想象的DIY项目》带给你大量的灵感，动动手，异想天开也许都能实现，让我们一起燃烧创客的小宇宙吧！

欢迎使用ICPC工具！ICPC工具是用于支持正在进行的编程竞赛的一组工具。
有关最新下载，请访问。
每个ICPC工具都可以单独使用，也可以组合使用。
它们都旨在支持竞争学习计划（CLI）定义的基于REST的。
这些工具旨在支持世界总决赛，并且已经在世界上使用了很多年，但目的是它们也可用于本地和区域竞赛。
ICPC工具工具描述气球工具管理和打印授予气球的团队竞赛数据服务器（CDS）单点URL服务，用于访问所有比赛数据引见记分板或其他比赛数据的动画显示简报管理员远程管理多个演示文稿（需要CDS）解析器最终比赛结果的动画展示教练视图能够远程查看团队的网络摄像头和桌面问题集编辑器生成/编辑问题集的YAML描述，以输入到与CLICS兼容的竞赛控制系统。
比赛实用程序各种有用的与比赛相关的实用程序：事件供稿验证，记分板比较，楼层地图生成器等！竞赛控制

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。