变程

动态 PageRank 的实现一直挺有意思的，尤其是当你需要随时间变化的网络图时。这个库就是为此而生的，它能你计算动态 PageRank，适合需要考虑时变传送的场景。它的代码虽然是研究原型，不完全适用于所有情况，但它的灵活性和简便性还是蛮值得一试的。你只需要解压缩下载的文件，设置好路径，加载数据，就能开始计算了。适合那些需要在网络中时间序列数据的朋友们。 如果你有一定的 Matlab 基础，应该会觉得它用起来蛮顺手的。代码本身没有太多复杂的逻辑，安装和设置也比较简单，按照步骤操作基本没啥问题。如果你在使用中遇到问题，作者也了联系方式，可以直接发邮件询问。，挺推荐给有相关需求的开发者尝试的！

在开发SOC FPGA时，了解Scala中的协变(+), 逆变(-)以及不变的概念至关重要。协变允许类型参数随子类型变化而变化，逆变则相反，而不变则保持类型参数不变。这些概念在设计复杂系统时尤为实用，能够帮助开发人员优化代码结构和性能。

使用Matlab代码将音频信号从频域转换为时域。

携程的评论页结构还挺规整的，用 Python 写个爬虫抓评论其实不难。这份代码就是干这个的，逻辑清楚，模块也拆得比较利索。用的是requests加正则文本，再配合json解析，响应也快，代码也简单，挺适合你快速上手做数据采集。 评论内容分页加载？没关系，代码里已经了翻页逻辑。抓下来的内容可以直接转成结构化数据，接到你自己的脚本上也方便。你要是想用在机器学习里做情感，这个就比较省事了。 而且哦，它没用什么复杂的框架，全程纯 Python，配个环境就能跑。如果你比较熟 Hadoop，可以搭到自己的数据平台上跑大批量。 顺带给你几个相关链接，像GitHub 项目评论的爬虫和情感预测代码，都挺有参考价

在MATLAB 7.0中，可以使用reshape函数来进行矩阵的变维操作。该函数格式为reshape(x, m, n)，将矩阵x的元素重新分配到一个新的mn矩阵中。如果矩阵x的元素数量不是mn，则会返回错误信息。reshape(x, m, n, p...)和reshape(x, [m, n, p...])的使用方法相同，都可以返回包含矩阵x元素的多维矩阵，要求元素个数相等，操作遵循列优先原则。

黑色系的主界面，搭配模块化布局，Access 开发通用界面百变加强版的整体风格挺现代的。你打开主程序.mdb文件，就能看到熟悉的 Access 结构，所有表、窗体、查询啥的都集中在一个地方，动手修改也方便。 内置模板的自定义能力挺强，你不需要写一行代码，只要点击配置一下，功能就能跑起来。像布局样式、功能逻辑这些，都封装好了。你要是急着交付个内部系统，直接用模板改改就行。 AccDevIFDB.mdb像是整个系统的外观中枢，里面搞定了大部分的界面逻辑和控件分布。切换风格、调整 UI 都靠它来调度。是配合skins文件夹的那些皮肤，视觉体验确实能变出不少花样。 编译后的AccDevIF.mde是拿

VMD 的源代码，写得还挺清爽的，逻辑也比较清晰，适合搞信号的朋友参考一下。VMD，全称叫变分模态分解，说白了就是个用来分解信号的算法，像是用在故障诊断、语音识别、或者医学信号里，都蛮实用的。 Python 版的实现，用起来挺方便。函数接口不复杂，比如你要做一维信号分解，直接丢个numpy数组进去就行，输出的模态分量也比较规整，后续做顺手。 哦对了，它跟老牌的EMD、EEMD也有点区别，主要是 VMD 收敛更快、稳定性更好，分出来的模态也没那么飘，适合那种对频率稳定性要求高的场景。 如果你习惯用MATLAB，那也有对应的版本，风格偏工程一点，但做演示或者教学用也还不错。你可以顺便看看 VMD

《携程大数据平台实践详解》是一份深度探讨大数据技术在携程实际应用中的专业文档，涵盖了大数据处理、架构设计、算法应用及相关框架的详细解析。在携程的大数据开发平台中，采用了Hadoop、Spark等工具进行分布式数据处理，同时结合了Spring框架的微服务化设计，通过算法优化用户体验，如机器学习、推荐系统和预测分析等。除了技术细节外，还详细阐述了实施步骤、问题解决方案，适合希望深入了解大数据实际应用场景的学习者参考。

SQL 2008课程安排：学时安排为36学时上课和28学时上机。具体安排如下：上课时间为周三3－4节（1-4.6-13周）和周五7－8节（1-4.6-7周），上机时间为周二9－10节（2-4.6-13周）。

提供谭浩强编著的《C程序设计》第三版习题的解答。