China's delivery address parse New Feature 增加自定义解析，数据更新至 2020-11-20，代码： Preview Syntax AddressParse(address[, [option|0|1]]) option可选参数属性列表 参数名 说明 类型 是否必填 默认值 type 解析方式 Number 否 0 textFilter 预过滤字段 Array 否 [] nameMaxLength 中文名最大长度 Number 否 4 Usage npm npm i zh-address-parse -s import AddressParse from 'zh-address-parse' import import AddressParse from './dist/zh-address-parse.min.js' // options为可选参

可以有效提高视频音量，最高达到500%

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概要：最高响应比优先算法则是兼顾作业等待时间和作业处理时间，使响应比最高的作业进入系统先进行工作。 现有四个作业，给出到达系统时间和所需CPU时间，设计最高响应比优先的算法，来实现四个作业的周转时间、带权周转时间、平均作业周转时间和平均带权作业周转时间。（里面也有一个最短作业优先算法，看自己需要吧，代码都是能运行的，我运行的环境是codeblocks，VC和VS环境应该也可以运行的）

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Mac系统下已安装高版本JDK的情况下，下载该版本可支持安装，并且系统最高支持macOS Catalina10.15.1。

深度学习入门挑战 几年来，野生生物中的动物检测一直是生物学家非常感兴趣的领域。 他们经常研究动物的行为以预测其行为。 由于存在大量不同的动物，因此手动识别它们可能是一项艰巨的任务。 因此，可以根据动物的图像对动物进行分类的算法可以帮助研究人员更有效地监视动物。 此外，动物检测和分类还可以帮助防止动物车辆事故，追踪动物设施，防止盗窃并确保动物园中动物的安全。 深度学习的应用在计算机视觉领域正在Swift增长，并正在帮助构建强大的分类和识别模型。 我们可以利用深度学习的这种力量来构建可以对不同种类的动物进行分类和区分的模型。 在此数据集中，我们提供了30种不同动物的19,000张图像。 在接下来的90天内，我们将向您挑战以建立模型，以便在给定图像的情况下，该模型将预测每种动物类别的概率。 具有最高概率的动物类别将表示该图像属于该动物类别。 这是一个入门文件，可供初学者通过此挑战进入深度学

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