使用2018年度部分大众点评的用户评价作为数据集，未筛选前共440万条评论数据，经过数据集的标签化处_Restaurant-evaluation-Emotion-classification_machine-learning-RNN-Bi-LSTM 在处理大数据和机器学习领域，对于文本数据集的分析和应用是关键的技术之一。2018年度部分大众点评的用户评价数据集，包含未筛选前的440万条评论，是一个极具研究和应用价值的资源。这个数据集能够为研究者提供丰富的文本信息，用以分析用户的消费行为、餐饮行业的发展趋势以及用户对餐馆的满意度等多维度信息。 利用该数据集进行标签化处理，即对每条评论进行情感分类，是一项挑战性的任务。情感分类旨在识别和提取文本中表达的情感倾向，如正面、中立或负面情绪。这一过程涉及到自然语言处理（NLP）技术的多项关键算法和模型。通过对评论进行情感分析，可以更直观地了解消费者的感受和评价，从而为餐饮业主提供改进服务、调整菜品或优化营销策略的重要参考。 在实现情感分类的过程中，机器学习技术起着核心作用。其中，递归神经网络（RNN）和其变体双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是处理序列数据的有效算法。RNN能够处理输入序列数据，记忆序列中的信息，而Bi-LSTM则能够同时考虑到序列的前向和后向上下文，更有效地捕获长距离依赖关系。这种模型特别适合处理语言这种具有复杂时间关联性的数据。 将这些技术应用于大众点评数据集的“Restaurant-evaluation-Emotion-classification_machine-learning-RNN-Bi-LSTM”项目中，可以构建出一个能够准确预测用户评论情感倾向的模型。通过这种方式，不仅能够为商家提供宝贵的数据支持，还能为消费者提供更为精准的推荐服务，从而在提高用户体验的同时，促进整个餐饮行业的良性发展。 此外，通过深入分析这些评论数据，还可以对不同地区、不同类型的餐馆进行比较，甚至可以对某个具体的餐馆做出更细致的评价分析。例如，研究者可以探究影响顾客满意度的关键因素，发现餐馆服务中的不足之处，或是分析哪些菜品更受欢迎等。这些分析不仅有助于餐馆的经营决策，也能够帮助消费者做出更加明智的选择。 通过对2018年度大众点评用户评价数据集的研究，不仅可以推动自然语言处理技术的发展，也能够促进餐饮行业服务品质的提升，同时为消费者提供更加个性化的消费体验。这一研究过程和结果的应用，充分体现了大数据分析在实际生活中的重要作用和价值。

在Android应用开发中，自定义View是提升用户体验和界面独特性的重要手段。本文将深入探讨如何实现一个下拉筛选菜单，以仿照美团应用中的功能。这个功能允许用户通过点击一个按钮来展示一个包含多个选项的菜单，用户可以选择其中一个进行筛选。 我们需要创建一个新的布局文件来设计下拉菜单的样式。这个布局通常会包含一个RecyclerView，用于显示筛选选项。每个选项应该是一个可点击的LinearLayout或CardView，包含文字描述和可能的图标。在适配器（Adapter）中，我们将把这些视图绑定到数据源，数据源通常是ArrayList或其他集合类，存储着筛选项的文本和相关数据。 接着，我们要在主布局中添加触发下拉菜单的按钮。这个按钮可以是一个普通的ImageView或者一个TextView，通过设置OnClickListener监听用户的点击事件。当用户点击时，我们调用一个方法来显示或隐藏下拉菜单。这个方法可以使用动画效果，如滑动、淡入淡出等，使交互更加流畅。 为了实现下拉效果，我们可以利用TranslationY属性来改变菜单布局的位置。将菜单布局设置为GONE，然后在按钮被点击时，将其设置为VISIBLE，并通过改变TranslationY值让菜单从按钮下方滑出。同样，在用户选择完选项或者再次点击按钮时，可以通过改变TranslationY值让菜单向上滑回并隐藏。 为了让用户的选择能够保存并反映在界面上，我们需要在每个筛选选项上设置点击监听器。当用户选择一个选项时，更新主界面的相关UI元素，例如设置新的标题或者过滤数据显示。同时，记得更新数据模型，以便在用户重新打开下拉菜单时能显示已选状态。 为了实现更丰富的功能，可以考虑添加搜索框，让用户能够输入关键词进行筛选。这需要集成EditText，并在输入事件中实时过滤数据源，然后刷新RecyclerView以显示匹配的选项。 在实际开发中，我们还需要处理一些其他细节，比如触摸屏幕其他区域时关闭下拉菜单，防止菜单遮挡到其他操作。此外，适配不同屏幕尺寸和方向也是必不可少的。在测试过程中，确保在各种设备和分辨率下都能正常工作。 提供源代码地址（http://www.ytsyt.cn/post/12.html）可以帮助开发者查看完整的实现细节，包括布局文件、适配器、以及主Activity中的逻辑。通过研究和学习这个示例，开发者可以更好地理解Android自定义View的实现过程，从而在自己的项目中实现类似的交互效果。 自定义下拉筛选菜单是Android开发中的一个重要技巧，它涉及到布局设计、事件处理、动画应用等多个方面。通过实践和学习，开发者不仅可以提高自己的技能，还能为用户提供更加便捷、友好的交互体验。

针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

本文讲的是筛选法的C++实现， 筛选法又称筛法，是求不超过自然数N（N>1）的所有质数的一种方法。据说是古希腊的埃拉托斯特尼（Eratosthenes，约公元前274～194年）发明的，又称埃拉托斯特尼筛子。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语句，使得非计算机专业背景的用户也能轻松上手。在这个“易语言Eratosthenes筛选法求质数”项目中，我们将探讨如何使用易语言实现Eratosthenes筛选法，这是一种古老的算法，用于找出一定范围内的所有质数。 Eratosthenes筛选法，又称为埃拉托斯特尼筛法，是由古希腊数学家埃拉托斯特尼提出的一种简单有效的求质数的方法。该方法的基本思路是：从2开始，将所有2的倍数标记为合数，然后去除下一个未被标记的数（即3），将其所有倍数标记为合数，以此类推，直到所有小于或等于所需范围的数都被处理完毕。剩下的未被标记的数就是质数。 在易语言中实现这个算法，首先需要创建一个整数数组，用于存储从2到所需范围的所有数字。接着，从数组的第一个元素2开始，遍历数组，对每个数i，检查它是否已经被标记为合数。如果没有，就将其标记，并遍历i的倍数，将它们标记为合数。这个过程一直持续到遍历到数组的平方根位置，因为大于这个位置的倍数必然已经在之前的过程中被处理过了。 以下是易语言实现Eratosthenes筛选法的基本步骤： 1. 定义变量和数组： - 定义一个整数变量`upper_limit`，表示需要寻找质数的最大范围。 - 创建一个整数型数组`numbers`，大小为`upper_limit + 1`，初始化所有元素为0，表示这些数都是潜在的质数。 2. 进行筛选： - 从2开始遍历数组，用`for`循环结构。 - 对每个未被标记的数i（即数组元素值为0的数），执行以下操作： - 将i标记为已处理（例如设置数组元素值为1）。 - 遍历i的倍数，从`i * i`开始，每次增加i，直到超过`upper_limit`。将这些倍数标记为合数。 3. 输出结果： - 遍历整个数组，将未被标记的数（即数组元素值为0的数）输出，这些就是质数。 通过这样的程序设计，易语言能够清晰地实现Eratosthenes筛选法，为初学者提供了一个了解质数和算法的好例子。此外，易语言的易读性使得这个程序易于理解和修改，可以作为教学和练习的基础代码。 在提供的压缩包文件“易语言Eratosthenes筛选法求质数源码”中，应该包含了完整的易语言源代码文件，读者可以通过阅读和运行代码来深入理解Eratosthenes筛选法的实现细节。这不仅可以提升编程技能，也能帮助理解算法在实际应用中的工作原理。

在Android应用开发中，用户界面的设计与交互是至关重要的，其中下拉列表样式的筛选组件是一种常见的交互元素，尤其在电商、生活服务类应用中，如美团，它们提供了便捷的筛选选项供用户快速定位需求。本篇将详细介绍如何在Android中实现一个仿美团的下拉查询列表组件，主要涉及`DropDownMenu`的实现方式，以及如何通过`popwindow`来构建这一功能。 首先，`DropDownMenu`是一个可折叠的菜单，通常隐藏在屏幕顶部或者底部，当用户点击某个触发按钮时，会弹出一个包含多个选项的列表。在Android中，我们可以利用`Spinner`、`PopupWindow`或者自定义View来实现这一功能。而`PopupWindow`具有更高的灵活性，可以自由定制UI样式和交互逻辑，因此是实现仿美团筛选组件的首选方案。 `PopupWindow`是Android系统提供的一个轻量级窗口，它可以浮现在Activity之上，显示自定义的内容视图。在创建`PopupWindow`时，我们需要提供一个布局资源，该布局包含了下拉列表中的所有选项。你可以根据实际需求设计这个布局，包括每个选项的文字、图标等。同时，`PopupWindow`的宽度可以设置为匹配父视图宽度，高度则可以根据选项数量动态计算。 实现`DropDownMenu`的步骤如下： 1. **创建布局资源**：设计一个包含多个`TextView`或`RadioButton`的布局文件，每个代表一个筛选项。 2. **初始化`PopupWindow`**：在代码中加载布局资源，创建`PopupWindow`实例，并设置其背景、大小、动画效果等。 3. **监听触发事件**：为触发下拉列表显示的按钮设置点击事件监听器，在回调中调用`PopupWindow.showAsDropDown()`方法展示下拉列表。 4. **处理用户选择**：在下拉列表中每个选项的点击事件中，记录用户的选择，并更新主界面的显示内容。 5. **关闭`PopupWindow`**：当用户完成选择或点击其他地方时，调用`PopupWindow.dismiss()`方法关闭下拉列表。 在`DropDownMenu`组件中，为了提高用户体验，我们还可以加入以下优化点： - **滑动关闭**：监听`PopupWindow`的滑动手势，当用户向上滑动时自动关闭。 - **异步加载**：如果筛选项数据量大，可以考虑在后台线程异步加载，避免阻塞主线程。 - **记忆功能**：保存用户的上次选择，下次打开时默认选中，提升用户体验。 - **动画效果**：添加弹出和消失的动画，增加视觉吸引力。 通过以上步骤，我们可以实现一个功能完备且用户体验良好的仿美团下拉查询列表组件。在实际项目中，可以将这个组件封装成一个独立的库或者模块，方便在多个页面复用，提高开发效率。在给定的`DropDownMenu`文件中，可能包含了这个组件的完整源码，开发者可以直接引入到自己的项目中，按照需求进行定制和调用。

论文研究-基于筛选配组应用的动力电池综合性能评价方法研究.pdf,  动力电池作为电力储能和电动汽车的主要动力源, 使用时需要串并联成组以满足电压、容量、功率等各方面的要求, 而单体电池的综合性能是影响电池配组的重要前提. 如何客观准确地评价单体电池性能, 已成为当前电池筛选配组和成组应用研究的重点和难点. 本文以大容量的能量型动力电池为评价对象, 以功率、内阻、容量、极化、放电温升、充电温升、开路电压和自放电率为评价指标, 基于德尔菲法分析各因素对电池综合性能的影响程度, 给出各评价指标的权重值, 基于灰色关联度模型对数据进行归一化处理和关联度测算, 构建动力电池综合性能评价模型. 以电池的实测数据为例, 给出单体电池的评价结果. 同时, 基于三个不同使用路径下的电池性能评价结果, 验证了综合评价方法的可行性. 最后, 本文提出的单体电池综合评价模型也为电池的成组使用提供了配组依据.

vep转mp4小工具，筛选器加提取器（深度加密及高强度加密的用不了）

植物病害数据集，精心筛选常见植物，已做数据增强 包含26种常见植物，玉米，番茄，土豆、柑橘等等

编程题（筛选）.docx