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命中靶心PPT背景图片
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圣诞节来了PPT模板
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拜年啦PPT模板
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PPT模板封面使用了红灯笼、梅花、卡通古典建筑背景图片。中间放置拜年啦PPT标题。界面精美喜庆。
PowerPoint模板内容页,由23张红色动态幻灯片图表,搭配PPT文字排版。另外使用了古典青花盆景插图、新年红包插图、福字插图等装饰。
本模板适合用于制作拜年祝福PPT,以及各类新年主题的PowerPoint。.PPTX格式;
黄色黑板粉笔手绘科学化学实验PPT课件模板
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扩展阅读:
红色黑板粉笔手绘科学化学实验PPT课件模板;
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java代码-LeetCode 289. 生命游戏
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py代码-aaaaaaaaaaa
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swift代码-Swift数据结构: 链表(Linked List)
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马头洗选厂轨道衡器加装牛轨的改造实践-论文
为解决铁路装车系统在采用铁牛顶装作业过程中因铁牛轨道长度有限而导致的无法完成正常装车的问题,马头洗选厂对轨道衡器进行了升级改造,延长牛轨使其通过轨道衡器至平车器下方,使得每列火车的最后一节车皮通过铁牛顶装作业实现装车、称重和平车,从而确保了整列火车能够一次性快速装车并发车,不仅降低了铁路装车延时费,并且延长了轨道衡器的使用寿命,保证了轨道衡器的测量精度。
程序员为什么还要刷题-helloworld-with-my-son:和儿子一起学习编程(和python)的日记
程序员常刷题日记
我儿子刚满
9
岁。他对电脑和电脑游戏有一些兴趣(应该是这样),我们讨论了学习编程是否是个好主意。
这是我正在维护的关于这个实验的日记。
也许它对处于类似情况的其他人有用。
第
0
天:2014
年
8
月
9
日
我们已经在一台旧笔记本电脑上重新安装了
Linux/Ubuntu,为此目的效果非常好。
我向他解释了他似乎理解的那台笔记本电脑的基本知识。
虽然我自己是程序员,但我不确定我是否可以教他编程,所以我开始寻找书籍。
幸运的是,我们找到了Warren
Sande和Carter
Sande编写的“Hello
World!第二版:儿童和其他初学者的计算机编程”(第二版)。
沃伦和卡特是一对父子!
(沃伦的妻子和卡特的妈妈帕特里夏是他们写这本书的一个重要原因)。
所以,我们开始关注这本书。
已安装
Python
和
Idle(Python
Shell)。
安装了
gtypist
程序。
这是人们在教孩子编程时通常会错过的东西。
使用
QWERTY
或
DVORAK
键盘,正确的打字方式(或触摸式)非常重要!
因此,我们执行了“sudo
apt-get
install
程序员为什么还要刷题-intro-to-tdd-rspec-and-learn-dumbo-web-060319:tdd-rspec-and-
程序员常刷题TDD、RSpec
和
Learn
介绍
目标
定义代码测试的目的。
阅读
RSpec
测试。
通过learn命令运行测试。
了解测试输出。
编写代码使测试通过。
什么是测试?
测试验证您编写的代码的行为并产生所需的结果。
您将在
Learn
使用测试中完成的许多实验。
乍一看,它可能感觉像是一个抽象的概念,但值得开始理解。
这样做将帮助您提高
Learn
的效率。
除此之外,理解测试很重要,因为测试驱动开发或
TDD
被认为是交付高质量代码的最可靠方法。
什么是TDD?
测试驱动开发是一个很大的话题,您暂时不会编写自己的测试。
不过,这是一个重要的概念,因此我们将在这里简要介绍一下。
TDD
背后的基本思想是,在开始编码之前,您应该考虑您希望程序做什么以及您希望代码如何运行。
特别是当您开始编写更复杂的程序或开发应用程序时,将这种正念带入您的开发过程将帮助您编写健壮(不会一直中断)、灵活(适应未来的变化和增长)且易于使用的代码。其他开发人员了解。
TDD
是如何工作的?
再说一次,您暂时不会编写自己的测试,因此我们将仅简要介绍此过程。
从概念上讲,TDD
很简单:
首先,
程序员考试刷题-Javascript3-test:Javascript3-测试
程序员考试刷题介绍
对于测试,我们将要求您实现一个有趣的小应用程序,该应用程序从公共
API
获取数据并执行
dom
操作以在页面上添加/更新数据。
单页应用程序的基础知识!
我们将使用一个开放的
API
来处理权力的游戏数据(尽量忘记第
8
季),作为向您提供数据的后端。
该应用程序将通过随机选择要替换的大房子之一的当前领主来帮助
George
RR
Martin
决定下一个要杀死的领主。
您可以在此处阅读
API
的文档:
,但我们将为您提供端点。
您需要的终点是:
对于房子:
https://anapioficeandfire.com/api/houses/<id>
。
这将为您提供一个具有房屋多个属性的
JSON
对象,您将需要name
、
currentLord和swornMembers数组。
对于角色:
https://anapioficeandfire.com/api/characters/<id>
。
这将为您提供一个具有多个字符属性的
JSON
对象,您将需要name属性。
目标/要求
仔细阅读说明并一一解决,最终你应该有一个这样的项目:
做完项目,看ANSWERME
颜色分类leetcode-Mastering-Predictive-Analytics-with-scikit-learn-and-Tenso
颜色分类leetcode
2021
年
5
美元技术解锁!
如果你读过这本书,请留下评论。
然后,潜在读者可以使用您公正的意见来帮助他们做出购买决定。
谢谢你。
5
美元的活动从2020
年
12
月
15
日持续到2021年1
月
13
日。
使用
scikit-learn
和
TensorFlow
掌握预测分析
这是
的代码库,由
Packt
发布。
实施机器学习技术以使用
Python
构建高级预测模型
这本书是关于什么的?
Python
是一种编程语言,它提供了可用于数据科学领域的广泛功能。
使用
scikit-learn
和
TensorFlow
掌握预测分析涵盖了集成方法的各种实现、它们如何与现实世界的数据集一起使用,以及它们如何提高分类和回归问题中的预测准确性。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能:
使用集成算法获得准确的预测
应用降维技术来组合特征并构建更好的模型
使用交叉验证选择最佳超参数
实施不同的技术来解决预测分析领域的当前挑战
了解预测分析领域的各种元素深度神经网络
(DNN)
模型
实施神经网络以解决分类和回归问题
如果你觉得这本书适合你,今天就买吧!
说明和导航
harmonyos2-javamail_android:适用于Android的JavaMailAPI(移植)
和声2
JavaMailAndroid
该项目是将
ORACLE(前
Sun)JavaMail
API
移植到
Android。
它作为图书馆项目交付。
背景
这段代码是我
2008
年学位论文的一部分(硕士学位之前)。
我希望它对所有在
Android
上使用
JavaMail
遇到问题或困难的开发人员有用。
遇到了一些麻烦:
缺少
java.awt.Datatransfer
类(和相关接口):它们在
Apache
Harmony
SVN
中可用。
有一些
java.awt.Image
依赖项,已被删除。
最新的
Sun
JavaMail
API
不适用于
Android:在构建时,APK
在
IMAP
类中弹出错误。
我下载了它的源代码(现在
Sun
JM
是开源的)并修复了一些类。
Sun
JavaMail
可以工作,但不是
100%:它无法管理电子邮件的多部分元素(因此我们收到的大部分电子邮件)。
此
API
在
JAR
文件中的
2
个文件中存储了与
Java
对象关联(它们之间的一种映射)之间的MIME-Types
。
Android
无法以经典方式读取文件(由于安全策略)
vscode提交leetcode-SolutionLeetCode:解决Leetcode问题
vscode提交leetcode
目的
解决代码挑战并享受乐趣。
更改日志
2021
年
4
月
8
日之后......提交的作品将采用
VSCode
Leetcode
扩展的格式。
它是
VSCode
的一个非常好的插件。
排列问题
数组或任何序列的排列,如字符串、LinkedList
等对象。让我们以数字数组为例。
一季度。
查找给定数组的所有排列,如
[1,2,3]
输出应为
[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],
[2,3]
,1],
[3,1,2],
[3,2,1]]。
所以我们想要返回一个排列数组的集合。
我们知道置换公式是用数学归纳法证明的,其性质与递归相似。
所以我们可以采用这种方法。
假设我们有一个函数,它接受给定的数组并返回排列数组
f
的集合。
f([1,2])-->
{
1,
f([2])
=
[[2]]
&
2,
f([1])
=
[[1]]
}
步骤1
:遍历数组[1,2],创建一个子数组作为给定数组的副本,删除当前迭代的元素第
2
步:将子数组传递给函数,这样我们就可以获得大小为
N
-
1
的置换数组的集合。在我们的例子中,当前元素
1
是
牛客的代码leetcode代码区别-NiuKe:牛科
牛客的代码leetcode代码区别
NiuKe
牛客网刷题。
工程师故事:打造绝无仅有的“示波器时钟
有一次在因特网上搜寻测试与量测资料时,偶然间发现了一个很棒的测试设备资源回收计划:Oscilloclock.com。这项DIY计划采用了美国Heath Company开发的Heathkit OR-1示波器,打造出一款绝无仅有的:“示波器时钟 ”(oscilloclock)。
leetcode答案-LeetCode:LeetCode用Python解决问题
leetcode
答案LeetCode
此专案主要是纪录我在网站上做过的题目
Algorithms题目是以Python3程式作答
Database题目以MySQL程式作答
普通教室和特殊教室的语言互动模式
常规和特殊课堂中的言语互动模式
常规和特殊课堂中的言语互动模式
Si
MARVIN
J.
FINE、CHARLES
A.
ALLEN
和
ARNOLD
M.
M.
MEDVENE
堪萨斯大学
大多数已发表的研究都涉及特殊班级安排对受教育者的影响智障儿童
(EMR)
基本上是结果研究。
最近的一些文章
(Fine,
1967a,
1967b)
强调了这一事实,并且提出了支持在课堂上进行过程类型研究的必要性的论点。
如果特殊班主任的行为与普通班主任不同,如果其他课堂行为模式在普通班和特殊班级有所不同,那么这些差异应该是可观察和可测量的。
选择要研究的课堂过程是语言互动的模式。
由于语言是最常用的交流方式和人类互动的基础,如果确实存在差异,则该领域在描述普通课堂和特殊课堂之间的差异时可能非常关键和敏感。
为了系统地对课堂行为进行分类,已经开发了许多工具。
语言交互类别系统
(Amidon
&
Hunter),以下简称
VICS,因其对React的详细分解而被选择用于本研究。
课堂互动的测量是通过训练有素的观察员在课堂上花费指定的时间根据
VICS
的代码列出互动事件来获得的。
然后将
使用快速 K-means 算法的颜色量化
使用快速
K
均值算法的颜色量化使用快速
K
均值算法的颜色量化
Hideo
Kasuga
工程学院,信州大学,长野,日本
380-8553
Hiroaki
Yamamoto
和
Masayuki
Okamoto
工程学院,信州大学,长野,日本
380
-8553
概要
许多彩色图像使用
24
位作为颜色信息。
然而,这种颜色数量并不总是必要的。
在本文中,提出了一种将全色图像从大约
1700
万色量化到
256
色的算法。
计算量化颜色以使平方量化误差的总和最小化。
为了量化彩色图像,提出了快速K-means算法。
该算法将
K
个集群分类为组。
这些组用于减少计算次数和执行时间。
当
K
很大时,快速
K-means
算法是有效的。
结果表明,对于
K
=
256,执行时间不到
K-means
算法的四分之一。
:copyright:
2000
Scripta
Technica,
Syst
Comp
Jpn,
31(8):
33
40,
2000
关键词:颜色量化;
聚类;
K-均值算法;
快速
K
均值算法。
1.
简介
在显示性能有限的时候,经常会检查颜色量化问题。
在使用查找
Lawrence, MM 学校的心理健康团队。 纽约:行为出版物,1971 年,169 页,[美元]6.95
Lawrence,
MM
学校的心理健康团队。
New
York:
Behavioral
Publications,
1971,
169
pp.,
[dollar]6.95
书评
403
她随后关于影响轻度脑功能障碍儿童家庭的独特因素的章节包含了对专业父母互动的宝贵讨论和有见地的诊断诊断师!
本书的最后一章是克罗尼克对在我们的社会中成功运作所需的条件的深思熟虑的讨论。
t,他的书的整体内容是最重要和发人深省的。
提出的许多建议适用于任何有学习问题的孩子。
席尔瓦做了一项服务,提醒我们注意学生人事服务的不足之处。
现在需要的是一本书,其中叙述了一些计划,其中有效地组织了诊断服务、实施了充分的诊断并实施了有效的补救计划。
Golick
关于学习障碍的小册子是为了补充由加拿大广播公司制作的四部关于学习障碍的系列电影。
在
39
页的短短篇幅中,作者提供了大量有价值的信息,涉及儿童学习障碍的特征、此类儿童的感受以及在早期识别这些儿童的线索。
此外,Golick
还提供了一些有效的辅导教学原则。
喜欢在心理报告中强调为这类孩子写推荐信的学校心理学家会发现,这本小册子给了他几本现成的。
由于这本书
关于“没有启发性的数据”和“虚假问题”:对丹·赖特的回应
On "unenlightening data" and "bogus problems:" a response to Dan Wright
ON “UNENLIGHTENING DATA” AND “BOGUS PROBLEMS:”
A RESPONSE TO DAN WRIGHT
JAMES YSSELDYKE, BOB ALGOZZINE, RICHARD REGAN, AND MARGARET POTTER
The questions Wright raised regarding our publication on the technical adequacy of
tests used in simulated decision making (Ysseldyke, Algozzine, Regan, & Potter, 1980)
are appreciated, as they afford us an opportunity to take a look at the broader base of
research on the decisi
Masthead
Masthead
PSYCHOLOGY IN THE SCHOOLS
Editor
Gerald B. Fuller
Central Michigan University
Associate Editor Associate Editor Associate Editor
Harvey Clarizio LeAdelle Phelps Sharon Bradley-Johnson
Michigan State University State University of Central Michigan University
New York at Buffalo
Sarah J. Allen
Larry M. Bolen
Bruce A. Bracken
Albert J. Cotugno
Rik Carl D’Amato
Larry D. Evans
Daniel Fasko, Jr.
Marvin Fine
Ruth Fireoved
University of Cincinnati
East Carolina
评估学校辅导计划的有效性
评估学校辅导计划教师在普通课堂中的效果
61
WITT,
J
.
C.,
ELLIOTT,
SN,
B
MARTENS,
BK
(1984)。
课堂中使用的行为干预的可接受性:教师时间量、行为问题的严重程度和干预类型的影响。
行为障碍,9,
95-104。
威特,J。
C.,
MARTENS,
BK,
&
ELLIOTT,
SN
(1984)。
影响教师对行为干预可接受性判断的因素:时间投入、行为问题严重程度和干预类型。
行为疗法,IS,204-209。
沃尔夫,MM
(1978)。
主观测量的案例或应用行为分析如何找到它的核心。
应用行为分析杂志,11,
203-214。
Psychology
in
Ihe
Schools
第
29
卷,1992
年
1
月
评估学校咨询计划的有效性
JOSEPH
LAVORITANO
和
PATRICIA
B.
SEOAL
READS,
Inc.,
Philadelphio,
Pennsylvanio
在教育经费减少的时代,问责制和有效性已成为计划的越来越重要的组成部分标准。
这项计划评估研究展示了一种评估以小学为基础的咨询计划的方法,由学
易语言-Ping网络IP地址易语言
程序结合易语言应用接口支持库,调用API函数实现Ping网络IP地址。
The validity of the otis-lennon mental ability test, elementary II level, for suspected mental retardates
The validity of the otis-lennon mental ability test, elementary II level, for suspected mental retardates
T H E VALIDITY OF' T H E OTIS-LENNON MENTAL ABILITY TEST,
ELEMENTARY I1 LEVEL, FOR SUSPECTED MENTAL RETARDATES
THERON M. COVIN
Ariton, Alabama
Using Otis-Lennon Mental Ability Test, Elementary II Level, and WISC Ver-
bal, Performance and Full Scale IQs of 40 white children, correlations of .71,
.57 and .73, respectively, were computed. The results suggest that IQs on the
Otis-L
易语言-高性能队列模块
高性能队列模块源码,
此队列支持任意数据类型,自动调整缓冲大小,保证高性能的同时不占用过多内存。
队列本身不是线程安全的,不过我已经考虑到了线程安全的需求,Queue 类里有两个方法 Lock() 和 Unlock(),如果需要实现线程安全的队列,只需新建一个类并继承 Queue 类,然后重写这两个方法就行了
易语言-易语言立体图象识别
源码调用了易语言图像格式转换支持库、位图操作支持库、OPenGL支持库。根据眼睛观察事物的原理来判断事物的大小,距离等物理性质。然后将这些数据转换成3维模型,可精确到厘米,误差取决于相机的性能和图片大小,图片越大误差越小。