可以查看通达信指数贡献的软件 易语言写的,纯源码 功能和通达信内部自带的那个一样. 1可以看指数: 上证 深证 创业 沪深300 深成 深综 科创50 上证50 中证50 板块:行业 概念 地区 指数,和对对应指数的内部个股 周期:全天 3分钟 5分钟 10分钟 15分钟 2 可以显示涨幅. 指数的贡献度 3 可以将软件内指数通过按钮加入 通达信 blocknew下的 blk文件.以实现 通达信自定义板块内生成指数 (按钮按后:, 在通达信内快捷键: .931 打开自定义板块 然后关闭.再刷新一下. 自定义板块内既出现数据 ) 不理解的稍作研究也可以知道

单机版fastdfs，用户名密码root，亲测可以使用。我使用的是VMware® Workstation 15 Pro。里面已经安装了nginx，下载直接使用。csdn上别的资源下载不下来，或者不能使用，于是我就自己制作了一个，亲测很好用，欢迎大家下载，方便别人方便自己。

parseJSON2E 这是一个将JSON数据类型一键转换为易语言自定义数据类型的算法实现 喜欢的给个star吧!欢迎贡献你的创意code! 更新 v1.4 2019年4月15日 [修复] 1.3及以前版本中对超大Json数据解析造成的生成代码问题. [改进] 重写生成方法算法,并将算法优化. v1.3 2019年4月12日 已更新Json文件样例. [修复] 某些特殊JSON中key中包含斜线加减乘除等特殊字符的全部修改为'_'. [修复] 某些特殊JSON中存在空对象'{}'导致自动创建无成员数据类型的问题. [修复] 某些特殊JSON中存在对象实际引用地址不正确的问题. [改进] 代码格式tab缩进问题的修正. [改进] 算法优化. 已完成进度: 1.转换JSON为易语言数据类型 2.生成一键读取JSON数据方法(基本做到一次编译通过!) 3.深度挖掘JSON文件,补全有些对象中有的

matlab弹跳球代码弹球接触参数估计 此提交包含一组使用 Simulink、Simscape Multibody、Image Processing Toolbox 和 Computer Vision Toolbox 创建的模型。 关于模型：这些模型显示了一个工作流程，以找到可以模拟弹跳和碰撞球的真实行为的最佳接触参数。 以下步骤描述了工作流程： 记录球的轨迹 球轨迹后处理 使用 Simscape Multibody 构建物理模型 估计最佳接触参数以匹配真实轨迹 楷模 球跟踪 包含球轨迹跟踪模型 插值 包含MATLAB轨迹数据插值代码 ##ballDropParaEstimation 包含一个真实的物理模型来估计接触参数 ##ballWallCollision 包含球碰撞模型 产品要求： 模型使用以下 MathWorks 产品，均来自 R2019b 版本：1)MATLAB 2)Simulink 3)Simscape Multibody 4)Image Processing Toolbox 5)Computer Vision Toolbox 版权所有 2020 The MathWorks

唐太宗作出的贡献简短.docx

:party_popper: TJCS-Assignment :ship: 精神 同济。 :Christmas_tree: 贡献 欢迎所有同学的 ！ 仓库内容可包括所有专业课程的作业。 仓库内 md 文件中的链接均获得原作者许可。 :face_savoring_food: 集锦 100579_人工智能课程设计 101016_计算机组成原理 101019_数据结构 101020_信息隐藏 101029_算法分析与设计 102109_数字逻辑 :church: 免责 仓库中的资料怎么想都不应该商用吧，商用是禁止的。 仓库中所有资料均为 同济大学计算机与科学技术专业、信息安全专业 学生课后作业，所有链接均获得原作者许可。 仓库中所有文件，若侵，联系确认后立删；著作权只属于原作者；拒绝未经允许的使用、分发、传播；仅用于项目所有人的存储。

DJITelloPy DJI Tello无人机python接口使用官方的和 。 该库具有以下功能： 所有tello命令的实现 轻松检索视频流 接收和解析状态包 控制一群无人机 支持python> = 3.6 随时贡献！ 使用pip安装 $ pip install djitellopy2 对于同时具有python2和python3Linux发行版（例如Debian，Ubuntu等），您需要运行 $ pip3 install djitellopy2 以开发人员模式安装 使用以下命令，您可以以可编辑的方式安装存储库。 这使您可以修改库并使用修改后的版本，就像定期安装库一样。 $ git clone https://github.com/damiafuentes/DJITelloPy.git $ cd DJITelloPy $ pip install -e . 用法 API参考 有关所有可

在累计贡献率为85%时， 主元个数为10 箱线图

特征根与各因子的贡献 Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 3.24917597 2.03464291 0.6498 0.6498 1.21453306 0.96296800 0.2429 0.8927 0.25156507 0.06743397 0.0503 0.9431 0.18413109 0.08353629 0.0368 0.9799 0.10059480 0.0201   1.0000

烟尘测试实例 使用Soot进行程序间和程序内android应用程序漏洞测试的示例源代码。 我在2014年写了这些书，是时候为社区做贡献了