5.1过去了，小伙伴们玩的怎么样，这几天没有更新源码，今天会都补上。本例子是一个测试手机加速度传感器的例子，实现了手机加速度的检测，会根据手机不同的加速度阀值来判断当前手机的状态，如果晃动幅度就会，例子里定义了加速度范围，分别是最佳舒适性、良好舒适性、中等舒适性、不好舒适性、极差舒适性。根据这个例子可以判断手机携带者当前所处的运动环境，具体用在什么场景就靠自己发挥了。例子编译版本4.4.2 编码GBK

变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性 使用代码时，请引用上述论文。 点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。 该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。 输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。 该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。 这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。 通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。 该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。 输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信

为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。

考试题目：传感器测试 布局说明： 三个控件，TextView，Button，TextView TextView，显示标题 Button，传感器数据的变化及显示，开始和停止。 TextView显示加速度的数值。 功能说明 一个Activity内完成，相应的控制和显示。 主界面中，两个TextView依次显示。标题和数据 两个按钮分别是“开始”和“停止” 未开始，显示数据的TextView，仅显示“等待指令” 程序在点击开始后，才显示数据。此程序需要在手机上测试，数据是不断在变化显示，并非固定值显示。

ls(W1,W2)是（W1,W2）的最近共有祖先。P(W)是单词W在特定本体库中出现的概率

GJB 151A-97军用设备和分系统电磁发射和敏感度要求.

使用九项 Mackenzie 方程作为深度、温度和盐度函数的海水中的声速

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(2)．最低松弛度优先算法(LLF) 松弛度=必须完成时间一本身的运行时间一当前时间 该算法按松弛度排序实时任务的就绪队列，松弛度值最小的任务排在队列最前面，调度程序总是选择就绪队列中的队首任务执行。