网络 这是微软在EMNLP 2020的HMNet模型论文的官方代码，在PyTorch框架下实现。 要引用的相关是： @Article{zhu2020a, author = {Zhu, Chenguang and Xu, Ruochen and Zeng, Michael and Huang, Xuedong}, title = {A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain Pretraining}, year = {2020}, month = {November}, url = {https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/end-to-end-abstractive-summarization-for-mee

从系统拆分、数据传输、数据处理、异常处理、统筹管控等角度分析研究架构设计模式，如分层、分割、异步、隔离、缓存、并行、容错、安全等等

课程设计-运动会分数统计系统 (参加运动会有n个学院，学院编号为1 .... 1。 比赛分成m个男子项 目，和w个女子项目。项目编号为男子.....m， 女子m+.....m+w。 不同 的项目取前五名或前三名积分;取前五名的积分分别为: 7、5、3、2、 1，前三名的积分分别为: 5、3、2;哪些取前五名或前三名由学生自己 设定。(m<=20, n<=20) (单，根据提示，可以 完成相关的功能要求。*/ (1)可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩; (2)能统计各学院总分， (3)可以按学院编号或名称、学校总分、男女团体总分排序输出; (4)可以按学院编号查询学校某个项目的情况;可以按项目编号查询取得 前三或前五名的学院。 (5)存储结构自选，但要求运动会的相关数据存入并能随时查询 (6)规定:输入数据形式和范围:可以输入学院的名称，运动项目的名称 (7)输出形式:有中文提示，各学院分数为整形 (8)界面要求:有合理的提示，每个功能可以设立菜单，根据提示，可以 完成相关的功能要求。*/

操作系统实验报告实验四-动态分区分配算法有运行图.doc

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前台好像需要购买别人的微信登录接口和支付接口才行

模型分页主要通过前端页面中的分页控件，向后端指定路由(控制器行为方法)，传递相等的参数，然后间接的通过后端程序从数据库指定表中获取一些指定行的数据，然后把这些数据在前端页面渲染显示出来。模型分页的主要用于前端页面与后端程序之间的直接的数据交互操作，并且模型分页的实例数据最终需要在前端页面上进渲染显示的，因此又称模型分页为：物理分页，与之相对应的是：逻辑分页，这将在下面的章节中进行讲解。 不管理是“物理分页”还是“逻辑分页”，二者都是，只把当前页面渲染显示所必须的数据，通过当前程序间接的从数据库的指定表中取出并存储到内存中，这种操作的好处是尽量减少资源开锁，特别是内存的开销。

本演示程序用VC6.0编写，完成递归版本和迭代版本的二分查找的实现

缺陷预测旨在通过从历史缺陷数据中学习来估计软件的可靠性。 缺陷预测方法根据从软件项目中提取的指标来识别软件模块是否容易出现缺陷。 这些度量值（也称为特征）可能涉及不相关和冗余，这将损害缺陷预测方法的性能。 现有工作采用特征选择来预处理缺陷数据以滤除无用的特征。 在本文中，我们提出了一种新颖的特征选择框架MICHAC，它是通过层次聚类聚类通过最大信息系数进行缺陷预测的简称。 MICHAC分为两个主要阶段。 首先，MICHAC利用最大信息系数对候选特征进行排序，以过滤掉不相关的特征；其次，MICHAC通过分层聚集聚类对特征进行分组，并从每个结果组中选择一个特征以去除冗余特征。 我们使用三个具有四个性能指标（精度，召回率，F量度和AUC）的不同分类器，对11个被广泛研究的NASA项目和四个开源AEEEM项目评估了我们提出的方法。 与五种现有方法的比较表明，MICHAC可有效选择缺陷预测中的特征。