自学VB所写的一个随机抽取应用，从外部txt文件读取名单（一行一个），使用了ReDim Preserve扩展数组定义范围。姓名滚动显示，单次仅抽取一个。可以选择屏蔽重复或不屏蔽（运用临时数组储存未抽取数据，以及ReDim清空原数组后将临时数组的数据存储回去以便于下一次抽取）。单击 重置候选项 按钮可以去掉先前被屏蔽的项目（通过重新读取源文件）。完全自主编写，请尊重劳动成果，不得将其用于任何商业用途。

基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时，我们知道实体（Entity）是知识图谱的基本单位，也是承载信息的重要语言单位。实体识别是知识图谱应用的重要技术。目前实体识别主要有三种方法： 基于规则和词典的实体识别 基于统计机器学习的实体识别 基于深度学习神经网络的实体识别 条件随机场（Conditional random field，CRF）是一种条件概率分布模型 P(Y|X) ，表示的是给定一组输入随机变量 X 的条件下另一组输出随机变量 Y 的马尔可夫随机场。 CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1, x2,…, xn)并且输出目标序列Y=(y1, y2,…, yn)  ，也能被看作是一种seq2seq模型。这里使用大写 X,Y 表示序列。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。 除了词性标注之外，CRF还可以用来做chunking，命名实体识别等任务。一般地，输入序列X被称为 observations, Y叫作 states。

灭霸的响指, 输入文件夹路径, 将该文件下和子文件夹下所有的文件随机删除一半

采用了网友“渐进的冰山”的代码，在他的基础上修改为一个按键的操作方式，然后修改了读取名字文本后显示出来是乱码的问题。

对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型 本人就这四种模型，以指数随机图模型导论为蓝本，调试了全部R语言代码。运行正常。

项目背景：运用回归模型进行房价预测。影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（Ames，lowa）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。 数据介绍：使用BartdeCock于2011年收集 [DeCock,2011]， 涵盖了 2006−2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。 技术栈： 特征工程（Creative feature engineering） 回归模型（Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting） 常规模型融合：多模型平均融合、 高阶模型融合方法：bagging、boosting 目标： 预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个ld，给出变量SalePrice相应的值。 算法通过计算平均预测误差来衡量回归模型的优劣。平均预测误差越小，说明回归模型越好。

这是一款头像小程序 用户可以在每一个分类随机头像 然后觉得满意可以保存到相册 支持多个分类,基本都是全了如下: 动漫头像 男生头像 女生头像 动漫男生 动漫女生 另外还支持多种流量主模式 具体大家自行研究吧,小编就不多说了

按照测试用例自动生成技术的不同，将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类，对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨。最后，对软件测试用例自动生成的研究进行了总结。

随机多智能体系统一致稳定性分析大致可区分为: 带随机噪声的多智能体系统的一致稳定性分析, 切换拓扑下随机多智能体系统一致稳定性分析, 随机时滞多智能体系统一致稳定性分析, 随机多智能体系统分布式优化控制一致稳定性分析. 对此, 从以上4 个方面对随机多智能体系统稳定性问题的研究进展及其存在的问题进行阐述, 并对随机多智能体系统一致稳定性的进一步研究方向进行了展望.

微信点赞生成器&批量头像照片随机插入EXECL版，不重复，随机在所有头像中生成需要的个数。