敏感派 使用python开发的极简的敏感词过滤系统 API清单 1.检测敏感词网址http：//您的域/检查参数名请求类型可选长度字词POST错误65535返回格式：json {“ count”：1，“ data”：[[0,6，“ \ u6bcd \ u5b5d”]]} 2.过滤敏感词网址http：// your_domain / replace参数名请求类型可选长度字词POST错误65535返回格式：文字这是已经过滤的文本，还好 words.txt为敏感词文件 安装说明 先通过pip或easy_install安装bottle框架再修改localbottle里的端口设置和域名设置，再使用python启动即可*通过云环境的需要修改一下配置，保留wsgi.py，具体参考云环境的说明 更新说明 2014/10/7 1.完成核心检测和过滤API 2.集成瓶框架3.检测使用DFA过滤算法 carol

使用极化转换超表面的微带天线的超宽带和极化不敏感的RCS减小

王者荣耀的火爆就不用说了，但是一局中总会有那么几个挂机的，总能看到有些人在骂人，我们发现，当你输入一些常见的辱骂性词汇时，系统会自动将该词变成“*”,作为python初学者，就想用python来实现这一功能。 步骤很简单所以就用交互式演示 首先我们要知道王者荣耀有哪些敏感词汇，然后放到一个元组， 第二步用户接收输入的消息 第三步处理敏感词汇 最后输出处理后的消息。 >>> words=('金币', '挂', '傻逼', '猪', '你妈') #创建一个敏感词汇库 >>> user_text = input()存 #接收用户要发送的消息 没有金币，我要挂机。 >>> for word

本代码实现了敏感词检测。findcode是一个用来将敏感词与句子中排序后的单词先按字母顺序排序然后进行逐一比较的函数；如果两者相同，则return1；用数组下标0-25分别表示a-z字母，对应的每个下标对应的数组元素的值就是该字母在该词中出现的次数。part是一个将字符串中的单词剥离的函数；将敏感词从字符串中剥离出来，将输入的打乱每个单词内部字母顺序的句子中每个“词“剥离出来。

拣货路径优化matlab代码概述 Chapman 等人在提交给 IEEE Transactions on Automatic Control，2021 年 6 月的“通过状态空间增强进行风险敏感的安全分析”中介绍的用于生成图形和工件的分析代码。 依赖关系 计算环境 运行此存储库中的代码需要最新版本的 Matlab。 我们已经在 Windows 10 和 Red Hat Enterprise Linux Server 7.8 版上测试了这个存储库。 安装说明 下载此存储库的副本 使用是下载在 Matlab 中启动和运行所需的所有文件的副本的最简单方法。 我们针对 git v2.8.2.396 测试了这些指令。 这些文件将下载到名为RSSAVSA-2021的文件夹中。 从命令行界面，导航到要下载RSSAVSA-2021 的目录。 然后执行以下命令： git clone https://github.com/risk-sensitive-reachability/RSSAVSA-2021 设置您的 Matlab 工作区 要设置您的 Matlab 工作区： 导航到包含RSSAVSA-2021的

　　时间敏感型网络（timesensitive network，TSN）是目前国际产业界正在积极推动的全新工业 通信技术。时间敏感型网络允许周期性与非周期性数据在同一网络中传输，使得标准以太网具有确 定性传输的优势，并通过厂商独立的标准化进程，已成为广泛聚焦的关键技术。目前，IEEE、IEC等 组织均在制定基于TSN的工业应用网络的底层互操作性标准与规范[1]。

ssdtools ssdtools是一个R软件包，用于绘制和拟合物种敏感度分布（SSD）。 SSD是累积概率分布，适合于不同物种的毒性浓度，如Posthuma等人所述。 （2001）。 ssdtools软件包使用最大似然来拟合分布，例如对数正态，伽马，对数逻辑，对数古姆贝尔，Gompertz和Weibull。 用户还可以提供自定义发行版。 可以使用信息标准对多个分布进行平均。 通过参数自举产生危害浓度和比例的置信区间。 安装 要从安装最新版本 install.packages( " ssdtools " ) 要安装最新的开发版本： install.packages( " remotes " ) remotes :: install_github( " bcgov/ssdtools " ) 介绍 ssdtools提供了包括硼在内的多种化学物质的数据集。 library( ssdto

在用迅雷下载的资源有敏感提示的时候打开本脚本可以继续下载，没有的时候建议关闭

Spark-LSH 局部敏感哈希。 主要是的 PySpark 端口。 先决条件 火花 1.2+ Python 2.7+ SciPy 0.15+ NumPy 1.9+ 实施细则 该项目遵循 spark-hash Scala LSH 实现的主要工作流程。 它的核心lsh.py模块接受 RDD 支持的密集 NumPy 数组或 PySpark SparseVectors 列表，并生成一个模型，该模型只是对生成的所有中间 RDD 的包装。 下面将详细介绍每个步骤。 重要的是要注意，虽然这个管道将接受密集或稀疏向量，但来自的原始哈希函数几乎肯定会因密集向量而失败，导致所有向量都被散列到所有波段中。 目前正在开展工作以实现更均匀地分割密集向量的替代哈希函数。 对于稀疏情况，结果与的结果重复。 用法 用法遵循 spark-hash 项目的用法。 参数保持不变。 参数 命令行参数： --bins

探讨土地生态敏感性分析的理论与方法，基于土地生态环境“先保护后开发”的理念，提出以生态敏感性、自然条件和社会经济条件作为建设用地适宜性的主要影响要素，选取14个指标构建多因素综合评价模型，其评价体系包括基本因素层、派生因素层和指标层三个层次，并引入模糊隶属度函数改进模型算法，形成综合评价法、模糊评判法和RS／GIS相结合的区域建设用地适宜性评价方法，结果分等级显示土地生态敏感程度和建设用地适宜性程度的空间分布，根据土地生态敏感性分析结果，划定区域建设用地的生态安全格局。在方法研究的基础上，以长沙市湘江新区