一个库，用于使用python中的预构建窗口小部件创建CUI / TUI接口。 在Linux和Windows上轻松构建基于文本的用户界面。 py_cui py_cui是一个python库，旨在简化用python编写命令行用户界面的过程。 它依赖于curses进行终端渲染，而后者通常是unix特有的，但是，您可以使用模块在Windows上运行py_cui 。 与典型的基于文本的用户界面生成器相比， py_cui的主要优点是它像大多数传统的图形用户界面一样依赖于小部件和网格布局管理器。 您可以定义网格大小，然后将预定义的小部件放到特定的网格位置上。 小部件也可以跨多个网格行和列延伸。 如果您曾

jpmonette/feed用于Node.js的RSS 2.0，JSON Feed 1.0和Atom 1.0生成器使内容联合简单而直观！ :laptop_computer:开发人员就绪：快速为您的网站生成联合供稿。 :flexed_biceps_medium-light_skin_tone:强类型：使用TypeScript /类型安全开发。 :locked: 已测试：针对每种联合格式进行测试和快照，以免出现退化。 入门 安装 $ yarn add feed 例 import { Feed } from "feed" ; const feed = new Feed ( { title : "Feed Title" , description : "This is my personal feed!" , id : "http://example.com/" , link : "http://example.com/" , language : "en" , // optional, used only in RSS 2.0, possible values:

图解直观数学译丛 - 麦克斯韦方程直观

在科学研究和生产中，经常需要做许多试验，并通过对试验数据的分析，来寻求问题的解决办法。如此，就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题，也就是如何进行试验设计和数据处理的问题。全书共分为10章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；第2章介绍单因素优选法；第3章介绍了试验数据的方差分析法；第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点；第5章介绍了对单指标及多指标正交试验设计及其结果的直观分析法；第6章介绍了正交试验设计结果方差分析法的基本原理；第7章介绍了正交表的并列法、拟水平法、部分追加法及直积法；第8章介绍了试验数据的回归分析；第9章介绍了均匀试验设计；第10章介绍了Excel在试验数据处理中的应用。

设计一个测试程序比较几种内部排序算法的关键字比较次数和移动次数以取得直观感受。

可以打开SCD文件，将里边的虚端子连线图形化，看起来直观，方便

该程序可以在窗口里用鼠标随意点击来产生不同的“城市”，最短距离也是直观的连线表示，简单易用。热心提醒：模拟退火法在该程序中没有单一的退火方向，等同于随机遍历，你可以自己想办法设置退火方向，我还没想出来怎么办╮(╯▽╰)╭

这是一本难得的从直观角度讲解麦克思维方程的小书，篇幅短小，却透彻地讲述了麦克斯韦方程的思想以及相关的背景知识。读者只需不多的微积分知识，就可以毫无障碍地阅读这本书。

从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树并将它存于文件hfmTree中.将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上； 2．利用已经建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中，并输出结果，将文件CodeFile以紧凑格式先是在终端上，每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrint中。 3．利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中，并输出结果

vs2010环境下编写的VC++代码，EM算法直观实现GMM。 效果参照：http://blog.csdn.net/hzq20081121107/article/details/19505619