有单词没解释 批量查询解释 当你有手里很多单词，数量很大比如500个及单词以上，那么一个一个去查询是相当麻烦的。 如果 有个软件实现批量查询然后将查询的结果添加到单词的后面，是不是很方便呢。 这个小软件就是根据这个需求实现这样的功能的 [说明] 程序需要.net4.0的支持才能正常运行 程序在查询的开始阶段出现10秒左右的无响应属于正常现象 程序匹配单词解释是要联网的 单词解释是从这个网址查询的 http://dict.youdao.com/ 每个单词查询的时间大概300毫秒左右，速度和网速也有关系，单词数量越多查询所消耗的时间越长。 如果单词数量巨大，上万个的或者你的网速并不稳定， 那么建议一次查询的单词少些1000个1000个，因为一但出现异常就得重新来过。 本人测试了14398个单词查询用时，14398 个单词，耗时:42分49秒，相当耗时的！ 重复的单词会被自动清除并只保留一份 介绍界面 https://www.cnblogs.com/xe2011/p/11281550.html

语言:中文 (简体) 支持Chrome浏览器的划词翻译修复官方扩展在Easyreader的阅读模式下取词的显示问题

运用所学的C语言编写磁盘调度算法，磁盘调度算法包括先来先服务算法（FCFS），最短寻道时间算法（SSTF），扫描算法（SCAN），循环扫描算法（C-SCAN），进程请求访问磁盘的磁道数按时间随机产生，可假设磁盘总共有200个磁道，计算每种算法的平均移动磁道数，并完成开发过程中的各个分析文档。

2.8 有效沟道长度与沟道宽度 在所有的模型表达式中，有效沟道长度和有效沟道宽度由以下公式给出： 2eff drawnL L dL= − （2.8.1） 2eff drawnW W dW= − （2.8.2a） ' 2eff drawnW W dW= − ' （2.8.2b） 公式（2.8.2a）和公式（2.8.2b）的唯一区别是前者包含了偏压的影响。参数 dW 和 dL 采 用如下公式进行建模： ' ' ( )g gsteff b s bseff s l w wl int Wln Wwn Wln Wwn dW dW dW V dW V W W W dW W L W L W φ φ= + + − − = + + + （2.8.3） l w wl int Lln Lwn Lln Lwn L L L dL L L W L W = + + + （2.8.4） 下面对以上复杂的公式进行一些解释。根据公式（2.8.3），变量Wint代表了传统方式提取 “delta W”所得的值，亦即，1/Rds vs. Wdrawn曲线的截距。增加参数dWg和dWb是为了考虑前栅 和背衬底偏压效应的贡献。对于dL，参数Lint代表了传统方式提取“delta L”所得的值（Rds vs. Ldrawn曲线的截距）。 dW 和 dL 中余下的项是为了用户使用方便。这意味着允许用户将每一个参数建模为 W(drawn)、L(drawn)以及二者乘积项 WL 的函数。另外，BSIM3v3 的用户还可以建模为更复杂 的形式，以及，不是简单地与 W 和 L 成反比。对于 dW，可使用参数 Wln 和 Wwn。对于 dL， 可使用参数 Lln 和 Lwn。 第 22 页

很经典的50道Java编程练习

本书从内部视角告诉你这个世界上最成功、增长速度最快的互联网公司是如何应对21世纪软件测试的独特挑战的。本书抓住了Google做测试的本质，抓住了Google测试这个时代最复杂软件的精华。本书描述了测试解决方案，揭示了测试架构是如何设计、实现和运行

FMK~FMK右幅机动车道低侧石(工序).pdf

biendata U-RISC 神经元识别大赛简单/复杂双赛道第三方案比赛页面github任务简介解决方案数据预处理网络架构U-netU型网络损失函数优化器和训练过程模型融合其他trick膨胀预测梯度累计+同步BN结论/讨论参考文献 比赛页面 链接: 比赛页面. github 链接: github. 任务简介 本次比赛要求选手根据对小鼠视网膜的电镜成像图片，像素级地标注（即用不规则多边形，而是精确描绘出神经元的形状）每个神经元的外廓（只标注神经元的最外层细胞膜，神经元内部不进行填充标注）。 解决方案 总体思路为使用了一个U型卷积神经网络，对细胞图片进行像素级的语义分割。 下面为详细的步骤介绍

已找出现存网络上各种版本的所有错误，每段代码都运行过，并修改成功AC了，而且补充题库，所有题都可以搜出来了。

蓝桥杯java历年真题及答案整理(共129道题目及答案 蓝桥杯java历年真题及答案整理(共129道题目及答案