编写程序，运用Win32Api实现生产者与消费者使用缓冲区完成生产者与消费者的关系。模拟生产者和消费者的处理过程，程序中演示同步与互斥的关系。

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Python引入Turtle包写的五子棋游戏，源代码分享。适合初学者练手。 15*15格的简单五子棋。

SEIRS +模型框架 该软件包实现了带有扩展功能的广义SEIRS传染病动态模型，使我们能够研究社交联系网络结构，异质性，随机性和干预措施（如社交距离，测试，联系追踪和隔离）的影响。 最新版本：v1.0（2020年8月9日） 全面推出， 以及面向和人口的。 示例笔记本，其中包含复杂的和模拟的深入演练。 和类已被重构，以符合约定。 动态和核心实现保持不变，但是某些变量名称已更改，等等。 2020年8月9日之前的这些类的版本现在位于legacy_models.py模块中。 启动新的以全面记录模型和包装特征 总览 可以上找到该软件包的模型，代码，用例，示例等的完整文档。 SEIRS动力学 该软件包中模型的基础是经典的传染病SEIR模型。 SEIR模型是标准的隔离模型，其中将种群分为易感（S） ，暴露（E） ，传染性（I）和恢复（R）个体。 与感染个体进行传染性接触时，该种群中的易感成员被感染（暴露），然后进入感染状态，最终恢复。 在SEIRS模型中，恢复的个体可能在恢复后的某个时间变得易感（尽管如果不适用或不期望，则可以排除易感性）。 扩展的SEIRS模型 该模型扩展了经典的传染病S

OpenStack 务必使用Ubuntu 14.04 使用Ubuntu 14.04，请移步至： 务必使用Ubuntu-14.04。

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目的研究阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome,OS-AHS)和单纯鼾症(simple snoring,SS)者鼾声的基频和共振峰特点,探讨其可能的临床应用价值。方法对50例OSAHS患者(OSAHS组,轻度16例,中度15例,重度19例)和20例SS者(单纯鼾症组)行同步多导睡眠监测和鼾声监测,截取每例患者不同睡眠时段的10次鼾声,使用Prrat语音分析软件对鼾声的基频和共振峰进行分析。结果 SS组有明显的基频,在100Hz段以下分布聚集,而OSAHS组鼾声基频无规律;SS组鼾声的第一共振峰值(F1)明显小于OSAH...