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作者：Theodore Kaczyns 卡辛斯基 题名：Industrial Society and Its Future 《论工业社会及其未来》

实时控制动态相机,动态摄像机,C#源码

重绘CListCtrl，支持设置表头的图标，设置每个单元格的底色和文本颜色，可支持设置每行的高度(使用CImageList)

这是我实际在上海做的一个项目当时车间有20多台设备，我采用了该方式可以很快的采集到设备的数据，现在分享给大家一同学习学习，如若有不足之处望各位指教，大家互相学习学习！

作者blipinsk，源码FlippableStackView，FlippableStackView是基于一个特殊的ViewPager中的PageTransformer。因此你可以使用典型的PagerAdapter来实现填充View。在onCreate方法中设置FlippableStackView的。

基于Go封装的openblas.zip

# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm

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起点中文网 go 客户端，基于网页版页面提取。.zip

2025数据治理实践峰会（脱敏）PPT合集，供大家参考与学习。 一、面向Data+AI的数据治理范式跃迁 1、领域xAI驱动AI时代的数据治理范式跃迁 2、治理即服务：腾讯游戏数据治理的AI范式跃迁 3、AI治理与伦理：前沿探索与实践落地 二、数据治理的坑点与方法论总结 1、降本增效，智启未来：央国企Data+Al 数据治理实践与探索 2、中小银行数据治理探索与实践 三、数据治理最佳实践 1、京东零售数据中台：熵增时代下一体化数据治理体系 四、元数据与数据血缘 1、AllData数据中台集成开源项目OpenMetadata破局工业数据孤岛 2、Apache Gravitino：统一元数据之统一血缘

在当今信息时代，中文分词作为自然语言处理中的一个基础且关键环节，对于中文信息检索、机器翻译、语音识别等领域的应用至关重要。分词准确度直接影响了后续的语言分析与理解。由于中文不同于英文等西方语言，中文书写是以连续的字符序列来表达，不存在明显的单词间分隔符，如空格。因此，在处理中文文本之前，必须先进行分词处理，即确定字符串中的词边界。 开放中文分词引擎是指那些提供免费使用的中文文本分词服务的软件。在开放源代码或提供分词API的分词系统上，开发者和研究者可以测试和评估它们在不同场景和数据集上的性能，以便选择最适合特定需求的分词引擎。 本文件标题为“11款开放中文分词引擎测试数据”，意味着内容涉及11个不同的中文分词引擎。这些引擎可能覆盖了从传统基于规则的方法到现代基于机器学习和深度学习的方法，也可能包括了针对特定领域（如医疗、法律等）优化的分词引擎。以下将对这些分词引擎的重要知识点进行详细阐述。 1. 基于规则的分词引擎：这类引擎依据汉语语法规则和词典进行分词。词典会包含大量的词汇、成语、习惯用语等，而规则会涉及汉语构词方式、歧义消解等。优点在于分词速度快，对常见文本的处理效果好；缺点是规则和词典需要不断更新，对新词和专业术语的支持不足。 2. 基于统计的分词引擎：通过大规模的语料库进行训练，统计各个词语的出现概率，从而实现分词。这种方法能够自动学习和适应新词和新用法，但需要的计算资源较大。 3. 基于深度学习的分词引擎：利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来识别和分词。近年来，基于Transformer架构的预训练模型，如BERT和GPT，也开始被应用到中文分词任务中，具有更好的语境理解和处理能力。 4. 评估指标：通常使用准确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为分词效果的评价指标。准确率是指分词结果中正确词占所有识别词的比例，召回率是指分词结果中正确词占实际正确词的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均。 5. 测试数据集：测试数据集通常由不同类型的文本组成，如新闻、科技文献、社交媒体文本等，用于评估分词引擎在不同场景下的性能。测试数据集的多样性和丰富度是影响分词引擎性能评估的关键。 6. 性能对比：通过对比各款分词引擎在相同测试数据集上的表现，可以分析出哪些分词引擎在准确率、速度、资源消耗等方面表现更优，哪些更适合处理特定类型的文本。 7. 应用场景：分词引擎的选择也依赖于其应用场景。例如，搜索引擎可能更重视速度和准确率，而语音识别则可能更注重实时性和对口语的适应性。 8. 开源分词引擎：一些开源分词引擎如HanLP、结巴分词（Jieba）等，提供了丰富的功能和社区支持，同时便于开发者根据特定需求进行定制和优化。 通过上述内容，我们可以看到中文分词引擎的重要性和测试数据的作用。开发者和研究人员可以根据测试结果，选择适合自己应用需求的分词工具，并且对分词引擎的性能进行优化，进一步提高中文信息处理的质量和效率。

# 摘要 本文综合探讨了大规模EEG数据处理的关键理论和技术实践，重点介绍了一个名为EEGbdfreader的工具及其在数据处理中的应用。文中首先概述了大规模EEG数据处理的挑战，随后深入介绍了EEGbdfreader工具的安装、配置、基本操作和高级功能，包括

<think>好的，我现在需要帮助用户查找Android Studio中多行注释的快捷键。首先，我得回想一下自己之前对Android Studio的了解。通常，不同的IDE有不同的注释快捷键，比如Eclipse中使用Ctrl + /，而IntelliJ IDEA系列（包括Android Studio）可能使用类似的快捷方式。不过用户提到的问题可能涉及到特定情况下的快捷键冲突，比如引用[2]中提到的Kotlin方法注释快捷键的问题，这说明用户可能遇到了快捷键不生效的情况，需要检查是否有冲突。 接下来，我应该确认标准的Android Studio多行注释快捷键是什么。根据常规知识，Windows

JavaFX是一个由Oracle公司开发的用于构建富客户端应用程序的软件平台。它是Java SE的一个部分，能够帮助开发者创建图形用户界面（GUI）应用程序，这类应用程序具备现代桌面应用的特性，例如多媒体、图形和动画。JavaFX是Java的一个补充，它利用了Java的强大功能，同时提供了更加丰富的组件库和更加灵活的用户界面布局功能。 在自学整理JavaFX的过程中，以下是一些重要的知识点和概念： 1. JavaFX的架构和组件 JavaFX拥有一个模块化的架构，它由多个组件构成，包括JavaFX Scene Builder、JavaFX运行时、JavaFX SDK、NetBeans IDE插件等。JavaFX Scene Builder是一个可视化工具，用于设计UI布局。JavaFX SDK提供了JavaFX库和工具，而NetBeans IDE插件则为NetBeans用户提供了一体化的JavaFX开发环境。 2. JavaFX中的场景图（Scene Graph） 场景图是JavaFX中用于定义和管理用户界面元素的核心概念。它由节点（Nodes）组成，每个节点代表了界面中的一个元素，如形状、文本、图像、按钮等。节点之间可以存在父子关系，形成层次结构，通过这种方式可以组织复杂的用户界面。 3. FXML FXML是一种XML语言，它允许开发者以声明的方式描述用户界面。使用FXML，开发者可以将界面布局从代码中分离出来，使界面设计可以由设计师独立于程序逻辑进行处理。FXML与JavaFX Scene Builder结合使用可以提高开发效率。 4. JavaFX中的事件处理 JavaFX提供了强大的事件处理模型，使得响应用户交互变得简单。事件处理涉及事件监听器的注册、事件触发以及事件传递机制。JavaFX中的事件可以是键盘事件、鼠标事件、焦点事件等。 5. JavaFX的动画与媒体API JavaFX支持创建平滑的动画效果，并且能够处理视频和音频媒体。动画可以通过时间线（Timeline）和关键帧（KeyFrame）来实现。JavaFX媒体API提供了丰富的类和接口，用于控制音视频的播放、暂停、停止、调整音量等。 6. CSS与JavaFX CSS样式表可以用于美化JavaFX应用程序界面，提供与Web开发中相似的样式设置能力。JavaFX应用了大部分CSS 3标准，允许开发者使用CSS来控制节点的样式，比如颜色、字体、边框等。 7. JavaFX的过渡效果和效果库 JavaFX拥有内置的过渡效果库，可以为节点提供多种动画效果，如移动、旋转、缩放和淡入淡出等。除此之外，JavaFX还提供了一系列的效果，如阴影效果、反射效果、模糊效果等，可以应用于节点以增强视觉表现。 8. JavaFX的数据绑定 数据绑定是JavaFX中非常重要的一个特性，它允许开发者将用户界面元素与后端数据源连接起来。数据绑定可以简化代码的编写，减少手动同步数据的需要。 9. JavaFX的模块化 JavaFX的模块化特性使其可以轻松集成到Java应用中，并且可以独立于Java核心库进行下载和更新，这样有利于JavaFX的快速迭代和减少应用体积。 10. JavaFX的多种输入设备支持 JavaFX支持多种输入设备，包括鼠标、键盘、触摸板等。它提供了一套完整的API来处理各种输入设备的事件，使得创建交互式的用户体验成为可能。 了解这些知识点之后，JavaFX的自学和资料整理工作会更加有条理和系统。由于这些内容较为广泛，因此在实际学习过程中，重点应该是逐一深入理解每一个概念，并尝试在实践项目中应用这些知识点。通过编写小程序和应用来实际感受JavaFX的开发流程和操作细节，最终达到熟练掌握的目的。

# 摘要 EEGbdfreader作为一款处理脑电图（EEG）数据的软件工具，在临床和研究领域有着广泛应用。本文首先介绍了EEGbdfreader的基本功能和面临的性能挑战，随后回顾了MATLAB编程的基础知识，为深入理解软件内部机制和后续优化工作奠定了基础。第三章重点探讨了EEGbdfreader的代码优化策略，包括代码重构、内存管理、数据缓存以及并行计算与多线程的应用，旨在提升程序性能和效率。第四章则深入讲解