音乐推荐人 用于推荐新口译的lastFM数据。 这是在Apache许可下开发的软件。 您可以随意使用它。 常规用法：在全局变量中指定一些您喜欢的艺术家。 运行脚本将生成建议并将其显示在pdf文件中 如果收到以下错误：AttributeError：'FigureManagerGTK3Cairo'对象没有属性'canvas'忽略它，则它在matplotlib中的错误正等待修复。 它不会损害功能。 该程序使用lastFM数据集。 一小部分（约3.2k的艺术家，拥有最多的收听者）已被提取到dMat.p文件中，但是为了获得更多的艺术家，建议您自己构建它。 为此，请执行以下操作：从此源中获取数据集： ://www.dtic.upf.edu/~ocelma/MusicRecommendationDataset/lastfm-360K.html将内容提取到文件夹中删除现有的dMat.p集将minL

我开始使用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）通过影子银行（微观和宏观层次的联系）来衡量日本区域银行的系统风险。 在日本银行业中，首次使用非参数PLS-SEM。 我从Orbis Bank Focus收集了基于指标的数据，但是没有找到理论上建议的所有指标。 结果表明，影子银行的12.5％解释了系统性风险。 我使用广义结构化成分分析（GSCA）进行鲁棒性测试，因为它与PLS-SEM属于同一类方法； GSCA证实了PLS-SEM结果。 监管机构需要收集与日本区域性银行有关的影子银行活动的更多数据。 缺少的指标对于通过影子银行解释区域银行的系统风险至关重要。 一旦获得更多数据，研究人员便可以探索影子银行是否会对日本区域性银行的系统风险产生重大影响。

省市区区域数据sql文件 省（31）市（342）区（2973）街道（40496）村、居委会（608193）共(652035)条数据 关于更新全国统计用区划代码和城乡划分代码的公告地址：http://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2022/ 同步时间 23.08.26

Despite the fact that many 3D human activity benchmarks being proposed, most existing action datasets focus on the action recognition tasks for the segmented videos. There is a lack of standard large-scale benchmarks, especially for current popular data-hungry deep learning based methods. In this paper, we introduce a new large scale benchmark (PKU-MMD) for continuous multi-modality 3D human action understanding and cover a wide range of complex human activities with well annotated information. PKU-MMD contains 1076 long video sequences in 51 action categories, performed by 66 subjects in three camera views. It contains almost 20,000 action instances and 5.4 million frames in total. Our dataset also provides multimodality data sources, including RGB, depth, Infrared Radiation and Skeleton. With different modalities, we conduct extensive experiments on our dataset in terms of two scenarios and evaluate different methods by various metrics, including a new proposed evaluation protocol 2D-AP. We believe this large-scale dataset will benefit future researches on action detection for the community

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在IT行业中，前端开发是构建Web应用程序不可或缺的一部分，它主要关注用户所看到和交互的页面内容。本资源包聚焦于前端开发中的三个关键组件：CSS（层叠样式表）、JavaScript和Element-UI，这些都是实现美观且功能丰富的界面设计的关键工具。 CSS是用于控制网页样式的语言，它允许开发者通过定义颜色、字体、布局和响应式设计等来美化HTML或XML文档。在CSS中，可以学习到选择器的应用，如类选择器、ID选择器和标签选择器，以及盒模型、浮动、定位和Flexbox或Grid布局等内容。了解CSS预处理器如Sass或Less也能提高开发效率，它们提供了变量、嵌套规则和混合功能，使代码更易维护和扩展。 JavaScript是一种强大的客户端脚本语言，用于为网页添加动态功能。通过JavaScript，开发者可以处理用户输入、操纵DOM（文档对象模型），创建动画效果，以及与服务器进行异步通信（AJAX）。学习JavaScript基础，包括变量、数据类型、函数、条件语句和循环，是必不可少的。同时，理解ES6（ECMAScript 6）的新特性，如箭头函数、模板字符串和Promise，也是现代前端开发的基础。 Element-UI是一个基于Vue.js的开源UI框架，提供了丰富的组件库，如按钮、表格、下拉菜单、导航栏等，用于快速构建企业级后台界面。使用Element-UI，开发者可以节省大量时间，专注于业务逻辑而不是基础界面的搭建。熟悉Element-UI的组件用法、事件绑定和属性设置，以及如何自定义主题和实现按需引入，将极大地提升开发效率。 在实际项目中，结合HTML、CSS和JavaScript，开发者可以构建出具有交互性和视觉吸引力的前端界面。而Element-UI的引入，为前端开发提供了标准化和高效的工作流程。在这个webapp资源包中，可能包含了使用这些技术的示例代码、教程资料或已完成的页面结构，对于学习和实践javaweb课程设计非常有帮助。 前端开发涉及广泛的知识领域，包括但不限于CSS的样式设计、JavaScript的交互实现以及UI框架的运用。通过深入学习和实践这些技术，开发者能够创建出专业、用户体验优秀的Web应用程序。这个资源包为学习者提供了一个良好的起点，涵盖了前端开发的重要组成部分，有助于提升技能并完成高质量的课程设计项目。

Keil μVision4，简称Keil4，是一款广泛应用于单片机开发的集成开发环境（IDE），特别适合于8051系列芯片的编程。它提供了C编译器、汇编器、链接器以及调试器等全套工具，使得开发者可以在同一平台上完成编写、编译、调试等工作，大大提高了开发效率。此版本为"Keil C51 V9.01"，是针对80C51单片机的C语言编译器的一个稳定版本。 80C51是一种经典的8位微处理器，由英特尔公司推出，后来被许多厂商如Philips、Atmel、Samsung等生产并广泛应用在各种嵌入式系统中。它的指令集简洁高效，且具有丰富的I/O端口和内置定时器，因此在教学和工业控制领域非常受欢迎。 Keil C51是Keil公司为80C51单片机设计的C编译器，它支持C语言标准，并且增加了许多针对80C51硬件特性的扩展，比如位操作、直接内存访问等，使得开发者可以充分利用单片机的硬件资源。C51V901是这个编译器的一个版本，可能包含了性能优化、错误修复或新功能的添加。 在使用Keil4进行80C51开发时，首先需要安装软件。安装过程通常包括下载安装包，运行安装程序，按照提示进行下一步操作。安装过程中要注意选择正确的安装路径，确保安装过程中不出现错误。安装完成后，Keil4界面直观，用户可以创建项目，编写源代码，然后通过编译器将源代码转换成机器码。如果编译无误，就可以通过内置的仿真器进行调试，观察程序运行情况。 调试是开发过程中的关键步骤，Keil4提供了强大的调试工具，如断点设置、变量查看、单步执行等功能，帮助开发者定位和解决问题。同时，Keil4还支持生成hex或bin格式的目标文件，方便烧录到实际的单片机中运行。 此外，了解80C51的硬件特性也非常重要。例如，80C51有4个8位的并行I/O端口P0、P1、P2、P3，每个端口都有其特殊的功能；它有两个16位的定时器/计数器，可以用于定时和计数任务；还有中断系统，可以根据外部事件或内部定时器触发中断服务程序。理解这些硬件特性，能够帮助开发者更好地利用Keil4编写高效、适应硬件的代码。 Keil4 C51版是80C51单片机开发的强大工具，结合80C51的硬件特性，可以实现各种复杂的嵌入式应用。通过熟练掌握Keil4的使用和80C51的硬件知识，开发者可以大大提高工作效率，开发出满足需求的嵌入式系统。

有些国外程序，将中文拆分处理，显示成乱码，用这个码表对应查询，能还原原来的汉字。

在信息技术领域，构建一个稳定高效的数据采集中心服务是确保下位机与上位机间数据准确、实时传输的关键。本文将详细探讨一个特定的数据采集服务架构，其核心特点包括使用SpringBoot框架、SQL Server数据库、Netty网络通信框架以及遵循HJ212-2017协议。通过分析系统设计和实现细节，可以了解到此类系统如何保证数据传输的准确性和高效性。 SpringBoot作为整个服务的框架，为开发提供了极大的便利。SpringBoot基于Spring框架，旨在简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，使得项目构建变得更快捷。SpringBoot的自动配置特性能够自动配置Spring应用，通常只需很少的配置即可运行。这使得开发者能够专注于业务逻辑的开发，而无需过多关注配置细节。 接下来，SQL Server作为后端存储数据库，负责存储和管理上位机采集到的数据。作为一个成熟的商业数据库管理系统，SQL Server提供了强大的数据存储、查询、分析以及报表工具。它支持复杂的数据操作和事务处理，保证数据的完整性与安全性。在数据采集中心服务中，SQL Server不仅存储采集的数据，还负责根据业务需求提供数据的查询和报表服务，支持决策制定。 Netty框架则是构建高性能、异步事件驱动的网络应用程序的首选。Netty主要被用于实现客户端与服务器之间的TCP通信交互，能够高效处理网络请求。在这个系统中，Netty承担了与下位机进行数据交互的重任，它能够有效地处理多线程环境下的并发请求，保证通信过程的稳定性和高效性。Netty的高性能和灵活性，使其成为处理高负载网络应用的理想选择。 HJ212-2017协议是中华人民共和国环境保护行业标准，定义了环境监测设备与数据监控中心之间的通信协议。该协议的使用保障了数据采集的标准化和规范化，使得不同厂商的设备能够在同一平台上互通有无。HJ212-2017协议为数据的传输格式、传输内容、命令响应机制等提供了明确的规范，极大地提高了系统的兼容性和扩展性。 系统的源码存放在“collectHj212”文件夹中，提供了软件开发的原始代码。这些源码是构建整个数据采集服务的基础，通过阅读和理解源码，开发者可以把握整个服务的工作原理，进行定制化开发或故障排查。同时，源码的存在也为系统的后续升级和维护提供了便利。 而“release”文件夹包含了编译后的可执行程序。这些可执行程序是源码编译后的产物，可以直接在服务器或终端上运行，无需额外的编译过程。它们为运行环境提供了快速部署和高效执行的能力，使得整个数据采集服务能够迅速启动并投入实际应用。 该上位机数据采集中心服务通过使用SpringBoot框架、SQL Server数据库、Netty网络通信框架以及遵循HJ212-2017协议，构建了一个高效、稳定、可扩展的数据传输系统。系统通过“collectHj212”文件夹提供的源码，支持开发者进行个性化开发和维护。同时，通过“release”文件夹提供的可执行程序，确保了系统的快速部署和运行效率。

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