Powerful-Discord-QQ-Msg-Relay:使用koishi框架实现discord与qq群消息转发（还没做完）

matlab微分方程代码VEM3D VEM3D是Formaggia教授的科学计算高级编程硕士学位课程和VEM3D教授的偏微分方程高级数值分析硕士学位课程的一个项目。 这是数学工程专业的Laurea Magistrale（相当于硕士学位）的一部分，专门从事科学计算。 该项目是在Formaggia教授，Perotto教授，Verani教授和Antonietti教授的监督下完成的。 团队 目标 使用C ++编程的全部功能，在C ++中使用Dirichlet边界条件在Laplace方程上以线性虚拟元素方法在2D和3D中实现，从而可以进一步开发和推广代码。 这是在VEM/文件夹中完成的。 在那里也提供了Doxygen文档。 该方法的理论解释以及收敛结果。 这是在Report/文件夹中完成的， Report/的pdf格式称为main.pdf 。 在同一份报告中还解释了我们对VEM的实施。 网格细化下线性虚拟元法的收敛性分析。 这是在Matlab的Convergence/文件夹中完成的。 这也使我们能够测试实现。 为了完整起见，还进行了以下操作： 在Python/文件夹中用Python制作的解决方案

该程序是自己的一个日志管理系统 实现的功能还没实现 、需要的用户可以下载下来看下 但是要记得给我分啊

在Python中，有一个内置的绘图模块，就是turtle。我们可以用它来绘制一些有趣的图形。 多边形 1、三边的效果： 2、六边的效果： 是不是觉得非常挺炫酷的，但其实实现它的代码非常简单，仅仅10行Python代码就能实现。不过这都依赖于强大的turtle库。 3、多边形测试代码： import turtle #导入turtle库 t = turtle.Pen() #创建turtle对象 turtle.bgcolor("black") #设置背景颜色 sides = int(input('你需要绘制几边形：')) #人性化输入需要绘制的边数 colors = ["red", "y

避孕数据分析 该项目分析了一个数据集，以确定女性的年龄与其使用避孕药具之间的相关性。 它还根据一些属性预测避孕药的使用。 这是所用项目的备份副本。 介绍 为了衡量印度尼西亚国家计划生育计划的有效性并随后对该计划进行改进，印度尼西亚国家避孕普及率调查（NICPS）于1987年收集了有关生育率和计划生育的数据。该调查旨在同时衡量避孕普及率和生育率以及影响因素影响这些结果的因素，例如教育程度和避孕药具的可获得性。 我们将此次调查的数据（从UCI机器学习存储库中检索到的数据）用于最终项目。 调查的参与者是15-49岁之间的已婚妇女，这些妇女要么未怀孕，要么在面试时不知道自己在怀孕。 尽管采访了11,884名女性，但我们探索的数据集是其中999名参与者的随机子集。 数据集中的每一行都通过唯一ID代表其中一位女性。 我们的数据集分为两个表：参与者和家庭背景。 参与者表提供有关参与者的人口统计信息，

能显示时间、日期；并能对时间进行调整，设置日期、时间、星期灯；还具有闹钟设置功能和播放音乐功能！;还能显示温度等

可以直接在自己的软件上查看图片、shader、文本、还能直接播放音频、甚至还能看场景Hierarchy视图的树状结构， 这个是32位的，还有一个64位的

前言 本文介绍的分类方式可能比较繁琐，因为它是采用华为云比赛的提交模式进行的。简洁的分类版本点击这里： 1.图像分类的更多tricks（注意力机制 keras，TensorFlow和pytorch 版本等）： 2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话，可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍： 3.目标检测比赛笔记： 增添内容 已修改成本地可以运行。 修改方法： 1.save_model.py|train.py|eval.py|run.py|中moxing.framework.file函数全部换成os.path和shutil.copy函数。因为python里面暂时没有moxing框架。 2.注释掉run.py文件里面的下面几行代码： # FLAGS.tmp = os.path.join(FLAGS.local_data_root, 'tmp/') # print(FLAGS.t

线性判别分析分类器和二次判别分析分类器包括代码、纸张、电源点

MEEB_3DP MEEB的3d打印机控制板。