由于之前搜索了多种语言算法，得到的结果都不怎么理想。 后面搜索到一个数据库存储的，信息不怎么全，就自己新加了（闰月标识、法定假日、星期、班休，和自定义法定假日班休数据表）内容，满足业务需求， 有2个表，农历表为主数据，假日表为每年国家规定假日数据，也可自定义班休日期，进行连表查询获得假日的上班和休息安排，分享给大家，如还有缺陷也可以自己完善

对于使用Acr122U破解出来的Dump文件进行自动分析，可视化的界面 ，分析后对于每个独立分区，每个独立的块，独立进行直接改写。配件其它软件写入。

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通过身份证号前6位查询全国各省各市各县划分，sql语句可以直接导入数据库,自用测试，对应的省市县都是没问题的

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信 息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较 困难.针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区 控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的 提取方法.该方法首先根据地貌Ｇ植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区３类地理分区;然后 在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的 深度学习模型进行分层提取.试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所 提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。

RHR Srhoo1.5 卷 21，四月的 Prychology。 1984 年对选定工具区分特殊类别指定区域的能力的调查 GARY L. SAPP BRAD S. CHISSOM WILLIAM 0.H ORTON 阿拉巴马大学阿拉巴马大学伯明翰 伯明翰大学伯明翰分校的教育委员会，伯明翰的特殊教育委员会 - 伯明翰 - 伯明翰 3 情绪异常的儿童残障人士 (EH)、30 名学习障碍人士 (LD) 和 30 名受教育的智障 (EMR) 就读于东南部的公共独立教室，是从所有优秀学生 (1,355) 的主要名单中系统地挑选出来的在过去 4 年内被转介安置。 安置过程中使用的所有可用数据，即 WISC-R 资料、关键数学分数和教师评分量表分数，都是通过搜索儿童的永久记录获得的。 为了确定评估设备在促成适当放置决策方面的相对有效性，采用了带有后续单变量分析和多重判别函数分析的 MANOVA。 结果表明LD和EH组与EMR组有显着差异，所有组的分类结果都不充分。 为特殊儿童制定和实施适当的识别和安置程序一直是学校工作人员的一个谜。 从历史上看，导致特殊班级安置的决定是基于传统心理教育

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粤港澳大湾区分县住房租金与影响因素数据集（2019）覆盖粤港澳大湾区58个县（区），数据包括各县区2019年3月的住房租金、售租比、住房价格，2018年的平均工资、人均GDP、第三产业比重、行政区面积，2016-2018年间新增常住人口增长密度，2015年11月的人均住房建筑面积、本科以上就业人口比例。数据集存储为.shp格式，由9个数据文件组成，数据量为1.64 MB（压缩为2个文件，994 KB）。

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