设计任务： 针对你所在班集体中的“人名”，设计一个哈希表，使得平均查找长度不超过R，完成相应的建表和查找过程。 设计要求： 1.每个人的信息至少包括姓名，电话，地址。至少包括对通讯录的创建，添加和按姓名查找等功能。 2.假设人名为汉语拼音全拼形式，待插入哈希表的长度为你所在班级的人数。哈希函数用除留余数法构造，采用链地址法或二次探测再散列法解决冲突。 3.完成菜单设计。操作有必要的提示。 实现提示： 假设人名最大长度不超过20，取码可以采用折叠处理，将每个字符对应的ASCII码求和。

matlab代码间距fk3c-MATLAB中的三成分FK分析 作者：Nima Riahi日期：2014年7月14日 描述 小型MATLAB软件包可用于执行三分量数组处理。 该代码是在考虑地震数据的情况下编写的，但应适用于每个位置具有三个正交运动传感器的任何2D阵列。 欢迎反馈，建议和错误报告： 内容 重要文件： SynthDat.m：具有用于测试的合成数据的跟踪收集数据结构。 FK3C_Fourier.m：MATLAB脚本，用于从跟踪收集数据结构中计算短时频谱图。 FK3C_FK.m：MATLAB脚本，用于计算3C波数频谱并进行一些简单的可视化处理。 FK3C目录：软件包功能 compFK3C：根据SDM矩阵的时间序列计算3C波数频谱。 compSDM：根据一批频谱图计算SDM矩阵。 polpar2cmplx：将极化椭圆的“人类可读”参数化转换为复数3矢量。 极值/极值2：在向量和矩阵中找到极值（从网上下载，作者Carlos Adrin Vargas Aguilera，Uni de Guadalajara，2005年） 入门 您可以依次运行两个脚本FK3C_Fourier和FK3C_F

20210616-招商银行-债券型公募基金评价与研究系列（三）：针对金融机构客群的指数型债券基金画像与优选.pdf

pytorch-arm-builds pytorch和torchvision的非官方ARMv6，ARMv7和Aarch64构建。 可以在Raspberry Pi 0、1、2、3、4，Android手机等上使用。 常问问题 1.构建过程？ 生成过程的详细说明如下： : 这些是在带有qemu-static chroot构建系统的Fedora x86_64系统上构建的。 博客文章中的所有详细信息。 armv6的构建是在Raspberry Pi Zero WH（Raspbian）上完成的。 2.依存关系 火炬的python包的唯一依赖项是numpy，我建议您使用发行版的包管理器下载二进制版本，而不要自己编译。 还需要其他一些依赖项，例如openblas，libgom，枕头等。Python解释器将在导入时警告您丢失的内容。 Fedora依赖项可以通过以下方式安装： sudo dnf

1架构图.......................1 2爬虫.........................2 2.1流程.......................2 2.2Scheduler..................3 2.3TaskMaster.................3 2.4Workers....................3 2.5Fetcher....................4 2.6Parser.....................4 2.7Handler....................4 2.8VisitedTableManager........5 3Task队列.....................5 4Visited表....................5 5爬虫监控管理平台.............6 6模块.........................6 6.1Scheduler..................6 6.2TaskMaster.................7 6.3Fetcher....................9 6.4Worker.....................10 6.5Parser.....................10 6.6Filter.....................12 6.7Handler....................13 7Task队列.....................14 8Visited表....................15

针对锯片缺陷检测的机器视觉系统设计 .

matlab体素法代码 3D-shape-retrieval(三维模型检索) 如需详细代码，可联系我获取。 联系方式：(QQ)979337189 (微信) qq-979337189 算法模型（） 基于三视图加权的卷积神经网络。针对视图特征的提取，本章通过体素化模型来得到深层的三视图特征，并针对三视图特征的表达能力不同，通过视图加权使模型的检索率得到明显的上升。采用ModelNet10的标准集测试，该网络在迭代1000次之后，损失函数基本收敛。在训练集维持97.51％的识别率，测试集的识别率达到91.72％。 基于多视图的卷积神经网络。考虑到二维图像的深度学习算法更加成熟和稳定，因此从三维模型渲染后，通过摆放不同方位地虚拟摄像机来得到多角度图像出发，并通过ViewPooling聚合使多视图融合，得到新特征向量，再通过深度学习进行构建本章的神经网络。采用ModelNet10的标准集测试，该网络迭代到1900次左右，损失函数基本收敛。在训练集达到98.89％的识别率，测试集达到92.75％的识别率。 快速使用 为方便读者有更直观的认识，已将本人训练好的模型特征数据上传，只需按照以下步骤进行解

spajs 单页应用MVC框架 依赖zepto和artTemplate，已经将zepto和artTemplate编译进项目中. 下载和使用 下载 npm install --save-dev spajs.js 使用 [removed][removed] 使用手册 ###Model-和数据相关的都放这里 model负责数据处理，所有和数据相关的业务逻辑都放在这里，model关心的几个要点: 数据怎么获取 请求参数的校验 对数据的拦截处理 数据获取后的回调 ####创建一个典型的ajax的model var mainModel = SPA.model.create({ server: "" }); 上面是创建一个典型的利用ajax获取服务器端数据的model，数据接口地址 ####model的继承 var parentModel = SPA.mod

《机票预订系统》主要针对旅行社和航空公司 该系统的功能： （1） 旅行社将预定机票旅客的信息（姓名、性别、工作单位、旅行时间、旅行始发地和目的地、航班舱位要求）输入到系统中，为旅客安排航班。 （2） 当了旅客交付定金后，需要系统打印出取票通知和账单给旅客，并告知飞机起飞前一天凭票通知和账单取票，系统核对无误打印机票给旅客

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