.NET 4.0引入的一个新概念---任务，作为支持并行运算的重要组成部分，同时，也作为对线程池的一个补充和完善。本资源文件中模拟一个插件的工作，在主线程中分配插件的任务，如果插件执行超时，则主线程中断任务，子线程中的任务完成时，则主线程中输出子线程的返回值

信息技术2.0任务一主题说明.docx，这是一份不错的文件

提出一种基于量子遗传算法的多任务联盟并行生成算法，运用量子编码映射的方式将任务分配与资源组合合并为一个过程，使多任务联盟问题的复杂性得到降低。实验表明，该算法在面向多任务的领域中可以快速、有效地并行形成多个任务求解联盟；与遗传算法和蚁群算法的对比实验表明，该算法是正确、有效、可行的，在运行时间和解的性能上都优于前两种算法。

内容概要： 模式识别大作业，模式识别之male_female+人脸识别实验作业——分任务python代码，基于普通python代码及sklearn实现，包括贝叶斯分析，一维及二维正态分布数据处理，Fisher线性判别，及PCA数据降维原理相关代码，人脸识别PCA降维及最近邻、k近邻算法等（内含实验数据） 效果：代码均实际实验过，可以跑通，且自带实验准确率计算以及具体标签验证可视化 只需提前安装好sklearn、scipy等包即可成功运行。

2022年中职组“网络安全”赛项吉安市任务书.docx

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MATLAB用拟合出的代码绘图变更点检测和理想观察者分析 该存储库包含一个工具箱，用于对IBL任务进行模型拟合和理想观察者模型的绘制。 目前，该代码仅在Matlab中可用。 安装指南 或在本地计算机上克隆存储库。 将存储库的基本文件夹（包含ibl_changepoint_add2path.m文件）添加到Matlab路径。 警告：不建议将整个存储库树永久添加到您的Matlab路径，因为这可能导致函数名称与其他项目冲突。 如果尚未安装它们，则从中安装Bayesian自适应直接搜索（BADS；优化工具箱），从中安装Variational Bayesian Monte Carlo （VBMC；近似后验工具箱）。 使用（将需要IBL访问凭据）将示例小鼠的IBL数据下载到data文件夹中的CSV文件中。 基本概述 举一个简单的例子，我们假设一个“无所不知”的贝叶斯观测器适合鼠标稳定会话数据，并假设存在偏差（请参见下面的说明）。 示例小鼠是CSHL_005 ， CSHL_007 ， IBL-T1 ， IBL-T4 ， ibl_witten_04 ， ibl_witten_05 ; 我们将在这里适合第

专业技术岗位聘期岗位职责与目标任务.doc

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