以太坊节点监听器 路线图： 设置环境（摩卡，测试，ganache，linting） 使用ws侦听特定地址下的所有交易（从最新的块开始） 创建交易历史

同一个TextView不同文字的点击事件，点击不同的文字做不同的处理

VBA(Excel) 全对象、事件、属性、方法、函数、语句 中文说明 xlsx格式

在观察者模式下使用MFC实现的消息监听，可以选择同步或者异步传递消息。监听者可以选择监听的消息类型以及发送者，发送者无需关心监听者是谁。

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

matlab cusum代码安装软件包 > 贝叶斯检测器 Adwin检测器 累积和 运行演示 > demo () 预测变化置信函数 (PCCF) 脚本包含核心功能 函数pccf(T, mu, sigma)使用解析解计算高斯分布的 Pccf 函数pccf_mp(T, mu, sigma)使用简单的消息传递算法计算 Pccf（对于任意分布的情况，可以轻松修改） 函数write_pccf(filepath, T = 100, mu = 25.0, sigma = 3.2) Pccf 值打印到文件中 脚本运行模拟确认pccf()和pccf_mp()正确性 Gamma 分布案例 用于 Gamma 分发的 PCCF 位于文件 ./r-code/pccfGamma.R PS：程序是用语言编写的（语法是 ）。 参考

matlab仿真故障代码基于集群稀疏编码的大型电力系统多事件分析 实时准确的事件分析对于高保真态势感知至关重要，这样可以在任何孤立的故障升级为级联停电之前采取适当的行动。 现有方法仅限于检测单个或两个事件或指定的事件类型。 所提出的基于集群的稀疏编码（ CSC ）算法可以提取多事件场景中涉及的所有底层单个事件。 先决条件 Matlab（在 Matlab R2015a 上测试） 数据集： “NPCC”试验台基于 28 GW 负载的 48 台机器（140 条总线）系统。 该模型代表了 NPCC 区域，覆盖了 ISO-NE、NYISO、PJM、MISO 和 IESO 的全部或部分。 这些模拟是基于“NPCC”测试平台完成的，它是真实系统的简化模型，使用电力系统工程模拟器 (PSS/E)。 基于NPCC测试数据集，我们生成了单事件案例（S1C）、双事件案例（M2C）和三事件案例（M3C）。 粗略地说，为每种类型的案例创建了 100 多个测试样本。 职能 主要功能 : 运行演示的主要功能 normalization.m : z-score 归一化 sparsecoding.m : 计​​算稀疏系

在话题检测和追踪过程中，话题漂移的产生往往降低话题检测和追踪的准确率。为了克服这个问题，通过分析新闻报道中种子事件与后续的新颖事件之间的演化关系，强调命名实体词的贡献度，并及时调整话题的重心向量，建立了一种动态的话题检测和追踪模型。实验证明，该模型有效地降低了话题漂移现象在话题检测与话题追踪中的影响。

实现qt widget控件的拖放功能，并且有鼠标拖动过程控件截图

具有量化和丢包率的网络控制系统的事件触发控制