word_list_tools Python 和 Pandas 工具可对不同类型的单词列表进行各种分析 注意：这个仓库在 2014 年 9 月 13 日彻底重组，我试图通过并确保所有路径都是有效的，但有可能被我忽略了。 使用的词库： COHA，来自杨百翰大学的美国历史英语语料库。 1-grams 需要许可证才能使用，所以这里不包括它们； .gitignore 有一个规则可以忽略 coha_1*.*。 此处包含元数据/摘要数据。 布朗语料库，python 的 NLTK 的一部分 Europarl: A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation, Philipp Koehn, MT Summit 2005 ( ) [文件不包括，因为它们非常庞大] 使用的简单单词列表： 填字游戏单词的 Moby 列表（113,809 个

现如今在学校的寝室里，学生贵重物品被盗、由于学生过失而引起着火等事故时有发生，这些都是一直以来困扰着学生、学工以及学校保卫处的“大问题”。传统的防范措施存在很大的弊端，比如当事故发生时，防护铁门、铁栏杆就会成为主人逃生的障碍。而采用智能防火防盗报警系统，便能很好地解决此类问题了。但是市场上防火防盗系统价格对大学生来讲过高，本系统便是针对大学宿舍，从低成本的角度来设计制作的。 　　1 系统组成及工作原理 　　本系统通过一个监控室和两个宿舍来模拟，通过RS 485总线来实现通信。考虑到现实中监控室要能监控整栋宿舍楼，因此采用功能强大的ARM7芯片LPC2103作为主机控制芯

c语言编写的单片机程序，MCU测试通过(芯片STC89C52RC)，2相4线两极步进电机，

通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

该代码规范了 64x64 的各个包机的大小。

fxoptions( S0, X, rd, rf, T, vol, style) 使用 Garman-Kohlhagen 模型评估外汇的欧美看涨期权和看跌期权。 欧式期权价格由精确公式 (Garman-Kohlhagen) 给出。 美式期权价格是使用二项式和三项式树估算的。 例子： 假设加元的现货价格为 0.85 美元，且 CAD|USD 汇率的年波动率为 4%。 加拿大和美国的无风险利率分别为每年 4% 和 5%。 持有人有权以 0.85 美元购买一加元的九个月后到期的美式看涨期权的价值为： >> fxoptions( .85, .85, 5/100, 4/100, 9/12, 4/100, 'a') $0.014700（二叉树） $0.014701（三叉树）

sortxml 一个简单的实用程序，用于对xml文件进行排序（并美化）。 它使用Microsoft XML .NET命名空间。 单击此处获取。 建立 dotnet build .\sortxml.csproj - c Debug dotnet publish .\sortxml.csproj - c Debug - r win - x64 构建平台： : 。 代码格式 有一个.editorconfig和匹配的omnisharp.json文件。 安装和使用dotnet格式工具。 dotnet tool install - g dotnet - format dotnet forma

整合对Qt所有部件(QListView\QListWidget\QTreeView\QTreeWidget\QTableView\QTableWidget\QColumnView\QUndoView, 所有输入框, 所有容器, 所有显示框, 所有按钮)的描述和使用, 对一些model进行自定义使用, 代码注释详细, 工程环境使用的是Qt-5.12, 有登录框和主界面, 登录用户密码是admin, 123456 ,工程支持中英文切换, 支持数据库存储, 是对qt部件的统一整理学习与巩固.

从分析抚顺地区建国以来粮食产量起伏变化出发，探讨造成粮食产量变化波动的气候因素，并以此为依据分析抚顺地区气候变化规律和预测未来粮食产量。

利用1986―2010年江苏省63个气象站的常规气象数据和粮食单产统计资料，分析了苏北、苏中、苏南地区和江苏全省三种时间尺度的气候变化特征；基于自助抽样(bootstrap)和一元线性回归的方法，研究了各区和全省粮食产量对作物年(11月一次年10月)、夏粮―秋粮生长季(11月―次年5月和6―10月)和月尺度气候要素的响应；并定量评价了过去25 a气候变化对各区和全省粮食产量的影响以及各气候要素的贡献。结果表明：1)在作物年、夏粮一秋粮生长季以及月尺度上，三区和全省各气候要素均发生了不同程度的变化，且存在一