基于BiLSTM+Attention实现的简单的关系抽取模型，代码效果并不十分理想，代码上传目的是为大家提供基本的实现思路。

设计cic滤波器的matlab程序，可以实现对信号的抽取

支持多种格式的视频音频字幕快速抽取和封装；
抖音火山快手内涵段子朋友圈视频压缩必备神器；
2分钟就学会朋友圈可发4分钟长视频的视频教程；
简单易操作输出变得简单、轻松，质量基本上无损；
全通支持XP/Win7/8/10支特苹果Mac系统支特安卓手机不能贴图对比，下载使用后就知道有多强大，送给有需要的朋友

第一章：引言（2学时）第二章：文本特征提取技术（4学时）第三章：文本检索技术（6学时）第四章：文本自动分类技术（3学时）第五章：文本自动聚类技术（3学时）第六章：话题检测跟踪技术（3学时）第七章：文本过滤技术（3学时）第八章：关联分析技术（1学时）第九章：文档自动摘要技术（2学时）第十章：信息抽取（3学时）第十一章：智能问答（QA）技术（3学时）第十二章：文本情感分析技术（3学时）第十三章：Ontology（2学时）第十四章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时）第十五章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

数字信号处理仅供学习参考的完整学习指导参考书目PPTPDF内容非常详细，满满的干货，基本每章的每一小节都有一个PPT,共52个PPT包含第1章离散时间系统和信号第2章Z变换第3章DFTDTFTFFT第4章TTR数字滤波器设计第5章FIR数字滤波器设计第6章数字滤波器的实现结构与有限字长效应分析第7章多速率信号的处理-抽取（下采样）与插值（上采样）第8章MATLAB仿真指导

基2时间抽取算法的FFT算法C语言实现，可用于上位机或者DSP开发

纯html+JS完成的抽奖系统，友通数码港实力派团队开发。
1、号码抽取等级、数量可以自由定义前端定义，不用手工修改任何代码3、背景、主题和样式可根据会场需要自由更换修改2、全屏幕显示1024X768像素，界面美观大方,适合于投影仪投射晚会晚宴豪华场所抽奖系统。
3、可自由选择键盘及鼠标双重操作方式，其它无用键自动屏蔽。
4、环境要求低，只需要IE浏览器即可完成所有执行和配置工作。
5、未到场人员可以双击数字单独重新抽取。
6、开完配置一次抽一组或者抽一个。
7、自定义配置可以根据需要保存为配置文件。
8、抽奖完成后可以选择保存结果以便日后统计分析。
V1.0增加了键鼠屏蔽参数-----------------------------------------------V1.12010-12-28增加了是否可以重复抽取配置选项-----------------------------------------------V1.22011-01-05增加了每组是否逐个抽取配置选项2011-01-05对逐个抽取的号码显示做了美化-----------------------------------------------V1.2.12011-01-08修复了window.obo=1;时出现重复数字的错误，V1.1之前版本无此错误~感谢石路街道的领导提醒:)2011-01-08增加了可选滚动姓名的功能配置m_name=[];即可2011-01-08增加双击数字单独重抽时的提示选项“此号码在以后的环节是否还有机会抽到！”2011-01-08修改了结果显示部分的错位样式2011-01-08修复了组抽号码重复错误问题-----------------------------------------------V1.2.22011-01-14兼容了火狐浏览器，但本人建议仍然用IE，要用火狐只有按F11手动全屏了2011-01-14部分键F5、退格、Ctrl+R、Ctrl+N、Shift+F10、Alt+F4被屏蔽，避免一些意外发生2011-01-14优化了一些繁琐的结构，效率有所提升！2011-01-16去掉了配置参数r、r_name,奖项配置变为window.ini，使配合样式表更加灵活-----------------------------------------------V1.2.22011-02-10在配置文件增加了速度控制变量，以便于在不同机器环境中做速度微调-----------------------------------------------V1.2.3*2011-08-08本版本为政府单位定制版本不对外开放-----------------------------------------------V2.02011-09-13突破性的解决了手工修改代码烦恼增加了图形化界面2011-09-13可以通过图形化设置界面保存配置文件（只在IE下有效）2011-09-13配置文件从HTML内提取出来，变为ini.js2011-09-13图形化配置界面做了一些兼容性优化2011-09-13奖项框除了可以填写样式名还可以直接填写样式代码，程序可以自动识别2011-09-13增加了手动和自动整理列表功能-----------------------------------------------V2.0.12011-12-09bug处理：列表获取处理错误，已修正！使用请看压缩包内说明，用过了别忘了给好评，欢迎光临苏州友通数码港！

为了保障整个系统的安全性，在线考试系统实现了分类验证的登录模块，通过此模块，可以对不同身份的登录用户进行验证，确保了不同身份的用户操作系统。
在抽取试题上，系统使用随机抽取试题的方式，体现了考试的客观与公正。
当考生答题完毕之后，提交试卷即可得知本次考试的得分，体现系统的高效性。
在后台管理上，分后台管理员管理模块和试题管理模块。
分别适应不同的用户，前者只有系统的高级管理员才能进入，对整个系统进行管理。
而后者只允许教师登录，教师可以对自己任教的科目试题进行修改，并且可以查看所有参加过自己任教科目的学生成绩。

这份资料是吉林省辽源市田家炳高级中学友好学校第六十八届2019-2020学年高二数学上学期期末联考试题，针对文科生。
试题分为选择题和非选择题两部分，总分150分，考试时间120分钟。
试题涉及了多项数学知识点，包括但不限于：1.**秦九韶算法**：在第一道选择题中，要求使用秦九韶算法计算多项式在特定点的值，这是一个中国古代的高效算法，用于求解多项式的值。
2.**数值比较**：第二道选择题要求比较不同数制下的数值大小，涉及到数制转换和数值的比较。
3.**程序流程图理解**：第三题考察对程序流程图的理解，要求判断输出的k值，这涉及到逻辑思维和算法分析。
4.**系统抽样**：第四题提到系统抽样方法，这是一种统计学中的抽样方法，用于从大样本中抽取代表性子集。
5.**平均数与方差**：第五题对比了甲乙两名运动员的成绩平均数和方差，涉及统计学中的中心趋势度量和离中趋势度量。
6.**频率分布直方图**：第六题通过频率分布直方图推断众数和中位数，考察了数据分析能力。
7.**逻辑关系**：第七题涉及逻辑推理，"ab＞1"是否能推出"a＞b＞0"，这是集合论和逻辑学中的概念。
8.**命题否定**：第八题要求

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

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。