Lex Flex Yacc野牛 Lex，Flex，Yacc和Bison的语法突出显示。 此扩展基于以下扩展： 概述 编程语言的编译器或解释器通常分解为两部分： 阅读源程序并发现其结构。 处理此结构，例如生成目标程序。 Lex和Yacc可以生成解决第一个任务的程序片段。 再次发现源结构的任务被分解为子任务： 将源文件拆分为令牌（Lex）。 查找程序的层次结构（Yacc）。 在阅读更多内容 已知的问题 未检测到某些关键字。 发行说明 请参阅。 贡献 分叉它 创建功能分支git checkout -b my-new-feature 提交更改git commit -am 'Add some feature' 推送到分支git push origin my-new-feature 创建一个新的拉取请求 贡献者 Faustino 创建者，维护者

流水 ggflow 是一个基于 ggplot2 和 flowCore 的流式细胞仪绘图包。 ggflow 允许轻松地将 FCS 文件中的 flowFrame 对象绘制成漂亮的 2D 散点图。 现在有 6 个预定义的颜色集！ 要安装，请安装 devtools 包并键入 library(devtools) install_github("nbafrank/ggflow") 这个包需要 ggplot2 和 flowCore 包。 library(ggplot2) library(flowCore) library(ggflow) 要测试它，您可以通过键入使用 flowCore 的示例数据 data(GvHD) 在此数据中，您可以使用 ggflow 以 log10 比例绘制 FL4-H 与 FL1-H 的关系，并通过简单地键入以下内容来绘制叠加密度等高线图： ggflow_plot(

全身性高血压（SAH）在影响心血管疾病（CVD）的病因和/或加重的慢性非传染性疾病中脱颖而出，因为该疾病由于非感知性症状和相关因素而被低估了与其他CVD的因素和危险标志物。 因此，根据弗雷明汉风险评分（FRS）确定SAH恶化和加重的风险可以降低DCV的发病率并改善预防措施。 这项观察性和横向研究采用了BA Senhor do Bonfim的《健康家庭策略》中患者记录的数据收集方法，该方法通过描述性和推论性统计分析（相关和回归）确定了差异。 分析了与动脉粥样硬化危险因素相关的高血压方面，确定了FRS在10年内发生心血管事件的风险。 从432个家庭中选择了746例患者，其中340例为高血压个体（SAH = 45.57％）和406例（NSAH = 54.42％）非高血压。 在SAH中，大多数（31.17％）年龄在63-77岁之间，但是在这两个群体中，女性人数都较多。 分析的所有特征中，SAH的患病率更高，吸烟（13.20％），久坐（29.41％）和心血管意外（22.60％）。 SAH组对FRS在10年内的CVD进展更敏感（P <0.0001 ANOVA）。 在NSAH组中，所有分析的变量之间

在本文中，我们提供了一种基于驾驶员眼睛跟踪的交通拥挤的驾驶视频对象检测数据集，称为ETOD。此外，提出了一种实时显着目标检测网络ID-YOLO，用于检测交通繁忙的驾驶场景中的驾驶员固定目标。

运用层次分析法对影响煤与瓦斯突出的定性因素进行定量化研究并建立评价模型。实例分析了贵州某矿发生的突出事故,确定了各影响因素的权重系数,评价结果与实际比较相符,为制定煤与瓦斯突出防治措施提供了科学的理论依据。

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