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这是一套绿色清新风格的，《让地球更美好》植树节PPT模板，共27张；
幻灯片模板使用了淡雅绿色作为底色，封面使用了一个扁平化地球图案作为背景图片。中间填写让地球更美好幻灯片标题，下方填写3.12植树节PPT副标题。
PowerPoint模板内容页，由25张绿色动态扁平化幻灯片图表制作。另外使用了植物绿苗、嫩芽等图案进行装饰。
关键词：植树节幻灯片模板免费下载，让地球更美好PowerPoint，.PPTX格式；
2021-07-16
c代码-3.给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。 示例： 输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) 输出：7 -> 0 -> 8 原因：342 + 465 = 807 /** * Definition for singly-linked li
c代码-3.给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。
示例：
输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出：7 -> 0 -> 8
原因：342 + 465 = 807
/**
* Definition for singly-linked list.
* struct ListNode {
* int val;
* struct ListNode *next;
* };
*/
struct ListNode* addTwoNumbers(struct ListNode* l1, struct ListNode* l2){
}
2021-07-14
超前支架自适应支护理论与应用-论文
针对现有超前支架反复支撑破坏巷道顶板和锚护系统问题，提出了超前支架自适应支护、转换矩阵、峰值助力概念，给出了超前支架自适应支护定义，在综合分析超前支架自适应支护基础上，建立了超前支架自适应支护理论。根据结构形式和控制方式的不同，将超前支架自适应支护分为支护阻力自适应、支护姿态自适应、支护方式自适应3种形式。结合具体结构特点，对上述3种自适应形式进一步进行了区分，将支护阻力自适应分为初撑力分布形式自适应、支护阻力和初撑升降柱自适应，将支护姿态自适应分为顶梁姿态自适应和整体支护状态自适应，将支护方式自适应分为移架方式自适应和行走方式自适应，介绍了每种形式自适应支护原理及其实现方法;采用线性代数理论建立了自适应性顶梁结构量化关系，基于液压传动与控制原理给出了支护阻力自适应控制方法，利用AMESim软件构建了立柱位置和压力控制回路仿真模型并进行了仿真，采用运动学原理分析了螺旋推进器行走部的超前支架的自适应移架方式与具体行走方法。试验结果表明，自适应结构和装置大幅提升了支架适应能力，有效地解决了超前支架与巷道顶板和锚护系统协调匹配性难题，提高了超前支架适应巷道围岩变化能力。
2021-07-08
劈裂条件下岩石应变空间变异性与ｂ值关系-论文
为更深入地了解岩石的破裂过程，研究了岩石在巴西劈裂条件下变形的空间差异性与声发射分数维间的关系。由于岩石具有非均质性和各向异性特征，花岗岩颗粒较大，组构复杂,能够较好地表现岩石的各向异性，灰绿岩组构较为细腻，可以和花岗岩形成对比。砂岩作为沉积岩的一种，可以验证试验结论的正确性，增加试验结论的普适性。以花岗岩、辉绿岩和砂岩为研究对象，通过在圆盘劈裂轴线的上、中、下3个区域布置应变片，采用3组应变片检测值的离散度统计，定义应变空间变异系数Cv，同时结合声发射监测数据，获得声发射幅值分数维b值。两者对比研究发现，岩样应变空间变异性与声发射幅值分数维关系如下：岩石劈裂过程中，应变空间变异系数Cv随加载进程的变化趋势与声发射幅值分数维b值的变化趋势相反，皮尔逊相关系数在-0.756~-0.931 8，以试验的手段证明了声发射幅值分数维与变形离散度间存在显著的负相关性；b值是岩石区域间变形不协调性在破裂释能上的表现，变异系数增加的局部破裂或整体破裂阶段与b值降低阶段对应；变异系数基本不变阶段与b值基本稳定不变阶段相对应，表明空间变形处于自适应协调一致阶段，变异系数下降阶段对应b值上升阶段，
2021-07-07
承压防砂煤(岩)柱下溃水溃砂工作面压架机理及支架阻力确定-论文
新近系、第四系厚松散地层弱富水性含水层下留设防砂煤柱时，由于薄基岩界面倾斜和起伏变化等特殊地质条件，易形成松散含水层保压结构，含水层水压高，导致防砂煤( 岩 )柱承受高水压冲击，造成突水溃砂事故以及工作面矿压明显增大并压架。运用理论分析的方法，解释了防砂煤( 岩 )柱承压加大的概念与形成原因，研究了水砂降低摩擦因数和“高水压核”的水压冲击作用对支架阻力增大的影响，推导出工作面支架阻力计算公式。研究表明突水溃砂过程中工作面阻力异常增大主要是由于水砂降低摩擦因数和“高水压核”的水压冲击，得出了不同情况下摩擦因数降低的数值，并依据机械能守恒定律推导得出高水压对工作面支架冲击力的计算公式。以某矿11071工作面为工程实例，计算了工作面支架阻力变化过程，结果表明由于摩擦因数降低与高水压的冲击造成支架载荷额外加大，超出工作面支架最大载荷，验证了溃水溃砂过程中工作面矿压增大的结论，为类似条件工作面提供借鉴。
2021-07-07
程序员面试刷题的书哪个好-product-curriculum::star:开放产品课程：学习产品（设计、代码和商业/人员）的有用资源
程序员面试刷题的书哪个好
:check_mark:
开放产品课程
用于学习产品设计和管理的有用资源列表。
此社区资源基于我们在初创公司、中型和大型公司中运行产品团队的经验。
在人们不断询问我们了解产品的最佳资源是什么之后，我们开始了这个列表。
这个想法是编译一个有用的链接和想法的参考文档，可以轻松共享并为持续学习提供路线图。
如果您正在尝试学习如何成为“产品”设计师/经理，或希望了解有关该角色的更多信息，我们希望这组资源对您有用。
一起分享，传播知识！
免责声明：
该列表主要关注构建基于互联网的数字产品的人。
它还严重倾向于采用启动方法的人们。
这个列表是有意见的，因为它恰好是我们在发展自己的技能时发现有价值的资源的集合。
我们将尝试整合其他人认为有助于培养构建伟大产品意识的经验教训和资源。
:folded_hands:
请帮助贡献您认为有用的资源！
目录
:open_book:
:
文档、书籍或文章
:hammer_and_wrench:
:
在线工具/测试工具
:video_camera:
:
媒体或视频内容
:grinning_cat:
:
经常写这个话题的人
介绍
成为产品人员需要多方面的技能。
一位朋友曾经告诉我，在一家数字公司，产品有
3
个方面：代码、设计和人员/业务技能。
他们说一个有才华的产品人员应该对所有
3
种都有了
2021-07-07
程序员面试刷题的书哪个好-pydata:80本值得一读的最佳数据科学书籍
程序员面试刷题的书哪个好数据科学可能是当今最流行的概念。
我相信很多人都在寻找进入这个行业的入口，而我刚好读到一篇文章，其中列出了一些可能对你有帮助的优秀数据科学书籍。
所以我在这篇文章中总结了它，并且我还对书籍进行了简要介绍，因此您可以选择您喜欢阅读的书籍。
你可以在网上找到一些数据科学书籍，我已经给出了链接。
但我认为你可能需要在亚马逊上找到它们中的大多数。
第一部分：数据科学家核心技能
数据科学
数学
概率与统计
机器学习
数据挖掘
SQL
R
Python
数据科学家面试算法手册
网页抓取和数据整理
数据可视化和讲故事
A/B
测试第二部分：数据科学高级技能
神经网络和深度学习信息理论因果推理采样凸增长分析文本挖掘和自然语言处理异常检测推荐系统社交网络分析时间序列分析和预测强化学习和人工智能第三部分：休闲阅读
第一部分：数据科学家核心技能
数据科学
数据科学手册：来自
25
位了不起的数据科学家的建议和见解
25位业内专家在这本手册中给出了一些建议，对初学者很有帮助。
商业数据科学：您需要了解的有关数据挖掘和数据分析思维的知识
由著名数据科学专家
Foster
Provost
2021-07-07
汽车电源为何舍弃“12V”选择“48V”？资料下载
真正的技术达人，对于“车用48V”这个名词应该不会陌生。早在新奥迪Q7发布之时，就曾提到过48V系统的量产应用。更早时的2013年，比亚迪发布的“绿混”本质上也属于这一类别。然而所有这些，或发布之后“光打雷不下雨”，或量产后并未引进来到我们身边，因此不少人对这一新鲜事物也逐渐淡忘了。
2021-07-07
颜色分类leetcode-dsc-regression-cart-trees-codealong-nyc-ds-082619:dsc-regr
颜色分类leetcode
使用
CART
树进行回归
介绍
正如我们所了解的，决策树是一种受监督的机器学习模型，可用于分类和回归任务。
我们已经看到，决策树使用树结构来预测分类任务中给定输入示例的输出类别。
对于回归分析，树中从根节点到叶节点的每条路径都代表一条以预测值结尾的决策路径。
在本课中，我们将通过一个简单的示例了解如何使用决策树回归器执行回归。
注意：请访问本课中使用的回归树函数。
目标
你将能够：
解释递归分区
使用
scikit-learn
拟合决策树回归模型
递归分区
线性回归被认为是一个全局模型，因为在整个样本空间中只有一个模型。
对于包含具有复杂非线性关系的复杂特征的数据，组装这样一个单一的全局模型可能是一项非常困难且计算成本高的任务。
处理非线性回归的另一种方法是将样本空间划分为更小的区域，正如我们在之前的分类树课程中已经看到的那样。
这在回归中没有太大不同。
我们的目标是划分为越来越小、更简单的子集，直到我们可以为它们拟合简单的回归模型。
由于每个子集都是一个较小的子集的分区，而这个子集本身就是一个子集，这使它成为递归分区的教科书示例。
回想一下，在分类树中，叶
2021-07-06
颜色分类leetcode-Image-Classification-with-CNN-RF:合并卷积神经网络和随机森林
颜色分类leetcode
外行术语中的算法：
机器学习中的水果图像识别过程与婴儿开始识别水果的过程非常相似。
例如，父母试图让婴儿学习颜色。
他们向宝宝展示颜色，并用它告诉宝宝颜色的名称。
而且他们只是不做一次，他们不断提醒宝宝并每天练习颜色识别练习！
大脑中会发生一些化学物质，婴儿通过多次看到不同的颜色开始学习红色、黄色等颜色。
形状类似，宝宝开始认识圆形、矩形、三角形等。
然后父母不断提醒宝宝，如果它又红又圆，那就是“苹果”。
如果它是圆形的和橙色的，它就是一个“橙色”等等。
也许作为人类，宝宝以后也会通过嗅觉和味觉来识别水果。
所以，和父母一样，我们在机器学习模型（你可以考虑婴儿的大脑）中输入各种图像和一些数学方程（将其视为大脑中的那些化学React），这些方程识别不同的特征（婴儿会考虑的因素）识别水果，如颜色、大小、形状、气味、味道）。
通过不同的组合，宝宝最终会对水果进行分类。
因此，这里正在进行两项任务来识别图像的果实：
特征提取
-->
决定识别水果的因素
分类
-->
查看特征的组合并检查它与哪个水果最相似。
传统上，只有一种称为卷积神经网络
(CNN)
的算法用于与
2021-07-06
harmonyos2-Ceedling-PIC32:用于在PIC32环境中集成单元测试的样板
和声2
Ceedling
+
PIC32
+
Harmony
样板
该项目旨在成为在
PIC32
环境中集成单元测试的样板。
它包含一个
Neopixel
的示例单元测试。
还使用
Harmony
启用了
I2C
驱动程序，以展示如何编译和链接它们。
先决条件
测试刚刚在
Linux
(Debian)
上运行。
安装
安装在/opt/microchip/xc32/v1.43/
安装在/opt/microchip/harmony/v1_11/
。
注意不要使用目前处于测试阶段的
2.x
版。
打开
MPLAB，转至工具
>
插件下载并安装
Harmony
Configurator
v1.0.10.0请勿安装
v2
使用sudo
gem
install
ceedling
这些路径可以在rakefile.rb的开头修改。
使用
MPLAB
构建和编程固件
打开
MPLAB
单击文件
>
打开项目并转到固件文件夹并选择文件夹
test_ceedling.X
右键单击项目名称（左侧面板），然后单击设置为主项目
现在我们需要生成
Harmony
相关文件。
转到Tools
>
Embedded
>
2021-07-01
较低的社会经济辍学率和非辍学率的比较创造力得分
较低社会经济辍学者和非辍学者的创造力比较得分
较低社会经济辍学者和
NOK
辍学者的比较创造力得分
CALVIN
JANSSEN
~
田纳西大学
最近完成了一项研究，以确定创造力在不同人群中得到证明的程度特殊的社会经济地位群体。
Smith
(1965)
指出，社会经济地位较低的孩子在语言技能方面表现出创造性的优势。
Bonnex
(1960)
强调中产阶级的顺从性强加于社会经济地位较低的学生会降低他的原创潜力。
如果在他的教育培训中灌输社会经济地位较低的学生的价值观，他会更有独创性，并表现出更大的口头创造力。
会不会随之而来，即辍学。
拒绝符合中产阶级教育价值观的“下层阶级的学生，在口头上可能更有创意”？
hiI
ETHOD
Guilford
的三项创造力测试同时得到了
275
名
Rule
高中九年级学生和
92
名富尔顿高中九年级学生的欢迎。
<noxville>3.0.co;2-f.pdf
2021-06-30
leetcode走方格起点到终点-AlgorithmsByPython:Python算法
leetcode走方格起点到终点
尝试用Python实现一些简单的算法和数据结构
之前的算法和数据结构基本都是用Swift写的，现在尝试用Python实现一些简单的算法和数据结构。
update
20160704
准备加入的习题python实现,以及机器学习过程中的一些算法
update
20160717
加入leetcode部分
##
update
20160730
update
20160814
整理
如果对你有帮助，请记得点击github工程上的star，^_^
现在总结如下：
：对于在一个每一行从左到右依次递增，每一列从上到下依次递增的二维数组查找一个元素，可以选择从数组左上角开始查找array[i][j]，如果目标元素大于array[i][j]，i+=1，如果元素小于array[i][j]，j-=1，依次循环直至找到这个数。
：如果直接每次遇到空格添加' '，那么空格后面的数字就需要频繁向后移动。遇到这种移动问题，我们可以尝试先给出最终需要的长度，然后从后向前扫描，同时给定两个指针来保证定位。逆向思维
：从头到尾遍历链表，并用一个栈存储每个结点的值，之后出栈输出值即可。
2021-06-30
leetcode打不开-LeetCodeCrowdsource:众包LeetCode，欢迎Star,Fork或贡献代码
leetcode打不开
LeetCodeCrowdsource
众包力扣题解
索引
目标
希望整理LeetCode的所有题解，做到一题多解和格式一致；形成一份千题千解的学习资料。做到开源，公益。
项目框架
目录结构
imgs/：存储项目依赖的图像。
backup/：生成网站，PDF等脚本和配置文件。
_posts/：存储所有md格式文档，会自动发布到网站上。
内容架构
两个维度
第一，题目维度。包括LeetCode的所有题目和题解。对应目录_posts/QA/。
第二，专题维度。包括常见的数据结构和算法等。对应目录
_posts/Topic/。
QA
网上有很多人写LeetCode题解，为什么要做这个开源项目？
全部题目。写一篇题解容易，写十篇题解也还OK，还有一些人写了上百篇题解，但没有一套完整的题解。该开源项目初衷是囊括所有LeetCode题目的解答，方便查找和集中学习。
一题多解。很多人写的题解只有一种方法，但每一道题都有多种解法。该开源项目初衷是做到一题多解，尽可能多的包含多种典型解法。
格式一致。每个人都有写题解的习惯，大家的格式都是不统一的。该开源项目的初衷是做到格式基本一
2021-06-30
leetcode答案-algo-practice:某事练习
leetcode
答案算法实践
我仍然坚持的问题。
这些花了我最少
30
分钟到最多
1
小时的时间，我不知道如何解决或解决这个问题。
目前为空。
Backlog（还没有尝试过这些，但我想接下来尝试。）
课程表二
最小窗口子串
56.
合并间隔
时间：26分钟
时间复杂度：O(N
log
N)
其中
N
是间隔数，因为间隔已排序。
空间复杂度：O(1)，不需要额外的空间。
108.
将有序数组转换为二叉搜索树
时间：15分钟
时间复杂度：O(N)，其中
N
是树中的节点数。
空间复杂度：O(N)，内存用于递归调用堆栈。
标签：二叉树，DFS
173.
二叉搜索树迭代器
乒乓：一切顺利
时间：35分钟。
时间复杂度：最初构建节点数组为
O(N)，next
和
hasNext
为
O(1)。
空间复杂度：O(N)，其中
N
是树中的节点数，用于对数组中的节点进行
Toring。
标签：二叉树，有序遍历
253.
会议室
II
乒乓：一切顺利
时间：28
分钟。
时间复杂度：O(N
log
N)，其中
N
是输入间隔的数量。
O(N
log
N)
用于排序。
空间复杂度：O(N)
用于存储开
2021-06-30
易语言-编码转换支持库2.0#0版
易语言iconv.fne支持库中文名为易语言编码转换支持库，本易语言支持库在转换编码时使用 GNU libiconv 1.9.1版，支持现有绝大多数编码和字符集。
易语言iconv.fne支持库为一般支持库，需要易系统3.7版本的支持，需要系统核心支持库3.7版本的支持，提供了4种命令，提供了116个库定义常量。
操作系统需求： Windows、Linux
易语言教程网
2021-06-30
怎么刷leetcode-JHU_AI_Journey:人工智能，理学硕士@JHU
怎么刷leetcode
人工智能之旅@JHU
人工智能，理学硕士@JHU
Whiting
工程学院。
从
2021
年夏季开始
为什么这个回购
收集信息，计划和反思我的大师之旅。
向社区提供参考、检查点和日期点。
在选择程序之前
硕士或博士，工程学或
MBA，全日制或非全日制
您对哪个领域感兴趣？
DS：洞察力。
ML：预测。
人工智能：行动。
参考：
另类选择
如果你想从
DS/ML/AI
开始，go
等。
如果您想将
DS/ML/AI
引入您的工作，请选择
、
、
或在
Github
中搜索存储库。
如果你的目标是复产
SOTA，去
Github、会议（比如
ACL、ICML、NIPS、AAAI、IJCAI、ICCV、CVPR、KDD...），或者
Arxiv
如果您想参加一门课程，您可以在网上找到大量免费资源。
查看
其他：美国学位、金融、时间、风险和机会成本。
阅读这个：
目标
AGI（人工通用智能）在我们这一代不太可能发生。
但如果有什么有趣的事情出现，我希望我能理解它。
个人兴趣
数学
-
意识。
打好基础。
能够在合理的时间范围内学习新的数学主题（典型的研究生课程需要
3
2021-06-29
Investigations into the relationships of the WRAT, the PIAT, the SORT, and the WISC-R in low-functioning referrals
Investigations into the relationships of the WRAT, the PIAT, the SORT, and the WISC-R in low-functioning referrals
P.~rholugs in rhr Schools
1981. l R . 149-153
INVESTIGATIONS INTO THE RELATIONSHIPS OF THE WRAT,
THE PIAT, THE SORT, AND THE WISC-R IN
LOW-FUNCTIONING REFERRALS
JAMES L. TRAMILL
Wichita State University
JANlS K . TRAMILL
Mississippi State Department of Education
ROSCOE THORNTHWAITE AND FRANCES ANDERSON
University of Southern Mississippi
Research involving stan
2021-06-29
从一次标准参考测试中估计平行形式的可靠性：一个供从业者使用的计算机程序
通过标准参考测试的一次管理估计平行形式的可靠性：Rhe
Schools
心理学第
26
卷的计算机程序，陪审团
1989
评估从业者计算机程序的平行形式可靠性
一个标准参考测试的管理：ROBERT
SALTSTONE
KEN
STANCE
和
TED
CHASE
Nipissing
University
College
标准参考测试的可靠性通常被视为将参加两种严格平行形式的测试的个人归类为大师或非大师的一致性。
然而，在实践中，很少有可能重新测试学生，尤其是对等形式的学生。
出于这个原因，已经开发了用于对替代形式（或“没有测试的影响”的测试-重新测试）可靠性进行保守近似的方法。
由于这些方法计算繁琐且需要一定的心理测量复杂度，因此教师和学校心理学家很少使用它们。
这篇论文
(a)
描述了一种方法
(Subkoviak's)
从一次标准参考测试中估计替代形式的可靠性，@)
描述了一个由作者开发的计算机程序，该程序将处理包含数百个项目的大量测试。考生并允许任何测试用户应用所描述的技术。
该程序是其他简化依赖表格的估计程序的方法的优越替代品；
用户可以直接从数据文件中检查多个预期削减分数的分
2021-06-29
心理教育测试中的隐蔽评估
心理教育测试中的隐蔽评估
心理教育测试中的隐蔽评估
NICHOLAS
C.
ALIOTTI
德克萨斯理工大学
描述了心理测试中通常不报告的隐蔽评估策略，并讨论了它们对教育诊断师、学校心理学家和临床心理学家的影响。
隐蔽评估是一种不违反标准化测试程序，而是补充和增强评估过程的程序。
所描述的隐蔽评估策略包括补充测试、极限测试、“漏斗”、交叉分析和一致模式，以及诊断性教学。
讨论了这些策略的意义、意义和教育意义。
近年来，心理评估（即心理测试）培训受到越来越多的攻击。
反对心理学家在学校、心理健康诊所和其他环境中的评估功能出现在流行和专业期刊上，一些关于心理测试的法庭案件现在正在诉讼中（Bersoff，1973）。
至少有一位心理学家推测，我们可能处于心理评估的黑暗时代（Levy，1974）。
扭转这一趋势的策略可能需要学校心理学家就其测试功能对公众进行教育。
例如，其批评者通常不了解测试在特殊教育规划评估中的作用。
事实上，Meyers
等人
(1974)
在其出色的评论中报告说，公众及其法律代表通常对测试的了解有限，而且不了解其复杂性。
隐蔽评估
心理测试书籍中通常没有描述的几种评估策
2021-06-29
学龄学生行为障碍分类：原理、流行病学和证候
Classification of behavior disturbance among school-age students: Principles, epidemiology and syndromes
CLASSIFICATION OF BEHAVIOR DISTURBANCE AMONG SCHOOL-AGE
STUDENTS : PRINCIPLES, EPIDEMIOLOGY AND SYNDROMES
D. H. STOW
University of Guelph
Nissen (1958) was once rash enough to declare that the identification and
classification of behaviors was the most important problem of psychology. It has so
far defeated us. Moreover, few seem concerned to attempt it, for it is an uninviting
ta
2021-06-29
空空如也
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TA关注的人