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C#语言WinForm框架下DataGridView合并表头列头和单元格示例,WPF下也可参考应用

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sm2国密算法加解密，签名、验签QT工具的源代码（包含sm2,sm3和sm4源码）。 环境我使用的QT5.14的IDE编译，其他版本qt未测试。不过仅使用了几个简单控件应该关系不大。 详细介绍参见个人博客：SM2 (含SM3、SM4)国密算法工具QT版，彻底搞懂国密算法的使用 https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/120501076

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质子-质子碰撞中希格斯玻色子产生的包容性和差分基准横截面是在H→ZZ *→4ℓ衰减通道中测量的。 质子-质子碰撞数据是在大型强子对撞机以13 TeV的质心能量产生的，并由ATLAS探测器在2015年和2016年记录，对应的综合光度为36.1 fb -1。 与标准模型2的预测一致，H→ZZ *→4ℓ衰变通道中的包含基准横截面被测得为3.62±±0.50（stat）−±0.20 +±0.25（sys）fb。 91±0。 13英尺 还将横截面外推到总相空间，包括所有标准模型希格斯玻色子衰变。 测量了几个对希格斯玻色子的产生和衰变敏感的可观察到的基准截面，包括与希格斯玻色子有关的射流的运动学分布。 在数据与标准模型预测之间找到了很好的一致性。 使用对kappa框架的伪可观察扩展，将结果用于约束希格斯玻色子与标准模型粒子的异常相互作用。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标