c代码-污水处理demo

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WNDocWebViewController - Word文档的重编排

### WNDocWebViewController这是一个使用WKWebView读取doc、docx文档的控制器，需要作为子控制器使用。#### 使用方式```objectivecNSString *path = [[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"test5.docx" ofType:nil];WNDocWebViewController *vc = [[WNDocWebViewController alloc]initWithDocUrl:[NSURL fileURLWithPath:path] viewFrame:CGRectMake(0, 20, self.view.bounds.size.width, self.view.bounds.size.height-20)];[self addChildViewController:vc];vc.defaultSizePercent = 2.5;[self.view addSubview:vc.view];```#### 特点1. 可以通过手指粘合调整字体大小2. 去除doc、docx文档上下左右的空白3. 可以自定义文档字体颜色4. 可以自定义文档背景5. 记录并自动恢复上次已调整的字体大小#### github地址[ https://github.com/WeinanHu/WNDocWebViewController ](https://github.com/WeinanHu/WNDocWebViewController)

采煤机技术发展历程（七）——截割机构-论文

截割机构是采煤机自动化、智能化切削煤层的关键装置，必须具备高截割性、高可靠性、高智能性的“三高”能力。由于截割机构的功耗约占采煤机装机功率的80%以上，故障率占到采煤机故障率的50%以上，近百年来国内外对采煤机截割机构进行了不断的改进和创新，包括截割滚筒构型、截齿构型、耐磨截齿、截割滚筒降尘技术等，截割机构也从链条截齿式发展为滚筒截齿式。截割滚筒从鼓形滚筒诞生之后，经历了自装载滚筒、螺旋滚筒、自切入滚筒、强力滚筒的发展变革。截齿构型发展经历了5个阶段，分别是刀形截齿、镐形截齿、强力截齿、尖头镐形截齿、大截深刀齿。截齿耐磨寿命对于采煤机可靠性影响很大，目前已发展了三代耐磨截齿，第一代是硬质合金截齿，第二代是复合耐磨截齿，第三代是聚晶金刚石截齿。由于滚筒采煤机的应用增大了工作面粉尘生成量，因此研发出截割工艺减尘、滚筒喷雾降尘、吸尘滚筒除尘等抑尘技术；目前多采用外喷雾和二次负压联合降尘技术。首次从虎爪结构仿生角度探讨了截齿及截割机构的发展路径，认为未来采煤机截割机构的仿生设计是实现高截割性、高可靠性、高智能性的新路径。

程序员为什么还要刷题-intro-to-tdd-rspec-and-learn-vfa-2018-v2:tdd-rspec-and-learn

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。 编写代码以使包含的测试通过。 定义测试 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。 定义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的代码（不会一直中断）、灵活（适应未来的变化和增长）并且易于其他开发人员使用了解。 解释 TDD 的工作原理 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-DatabaseSemesterProject:数据库学期项目

程序员考试刷题数据库学期项目 链接 脚本 剪贴画 这是项目回答给定查询的介绍点。 在数据库之间切换需要进入脚本并实例化Mysql或Mongo类。 除非使用 Mongo 的默认设置，否则两者都需要更改凭据。 脚本显示有四个选项，每个问题一个。 主文件 与顾名思义不同，这不是主要脚本。 此脚本使用名为geotext的库从书籍内容中提取城市名称。 该库使用来自文本中查找城市和国家名称的数据。 然后根据提供的cities5000.txt文件进一步过滤提取的名称（请参阅链接部分中的链接）。 parse_rdfs.py 此脚本从离线目录中提取有关书籍的信息。 更改其中的bookFolder变量以将其指向 RDF 文件夹。 这将产生两个文件authors.csv和titles.csv 。 MySQL 导入数据 显然，SQL 查询中提到的所有文件都需要在您的系统上。 标题 CREATE TABLE `book_titles` ( `book_id` int(11) NOT NULL, `title` varchar(255) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARS

程序员面试刷题的书哪个好-dice_world:骰子世界

程序员面试刷题的书哪个好 dice_world 2018.05.29 预想场景： 用户登录大厅，可以上传管理自身游戏角色信息，每个用户可以管理多个游戏角色。 大厅具有多个房间，房间由用户创建，用户可以创建多个房间，也可以加入多个房间。 房间包含一个以上团队，团队与用户之间为多对多关系，用户通过不同的团队关联游戏角色。 涉及实体： 用户类(id,用户名,密码,....) 房间(id,房间号,房间名,管理员/创建者,标签,添加时间) 团队(id,用户表,所属房间,团队类型,添加时间) 游戏角色(id,角色名,角色头像,角色资料,上传者,添加时间,修改者,修改时间) 游戏文本(id,上传者,文本内容,上传时间) ——（用户组与用户多对多，建立中间类）—— 团队信息(id,用户,团队,游戏角色,队长,标签,加入时间) ER图如下 房间号生成问题 目前只能生成uuid，但uuid太复杂不利于用户搜索 考虑数据库递增，但是django设置自增似乎就直接是主键了。。 2018.05.30 学习Django自动化测试中，一个测试例子写半天。。。而且因为每次测试都要全部建库所以，等待测试的时候依样画葫芦

电子元器件的检测方法及识别

（一）根据使用要求选用电位器（二）合理选择电位器的电参数（三）根据阻值变化规律选用电位器

leetcode和oj-Data-Structures-and-Algorithms:数据结构与算法

leetcode 和 oj 算法虐我千百遍，我待算法如初恋 这里的内容是我学习算法过程的一些记录，希望能一直坚持下去。 学习方法 把所有经典算法写一遍 看算法有关源码 看经典书籍 刷题 基本数据结构和算法 这些算法全部自己敲一遍： 动态数组 链表 双向链表 栈 队列 树 二叉树 二叉查找树 伸展树(splay tree 分裂树) 平衡二叉树AVL 红黑树 B树,B+,B* R树 Trie树(前缀树) 后缀树 最优二叉树(赫夫曼树) 二叉堆 （大根堆，小根堆） 二项树 二项堆 斐波那契堆(Fibonacci Heap) 哈希表/散列表 (Hash Table) 散列函数 碰撞解决 字符串算法 排序 查找 BF算法 KMP算法 BM算法 正则表达式 数据压缩 图的算法 图的存储结构和基本操作（建立，遍历，删除节点，添加节点） 最小生成树 拓扑排序 关键路径 最短路径: Floyd,Dijkstra,bellman-ford,spfa 排序算法 交换排序算法 冒泡排序 插入排序 选择排序 快排 堆排序 希尔排序 归并排序 线性排序算法 桶排序 查找算法 顺序表查找：顺序查找 有序表查找：二分

易语言-使用sdk方式创建窗口

程序过程：调用API函数创建窗口类，获取并处理窗口消息。 三叶易语言自学网

成人一般能力测量和成人韦氏智力量表的大学生表现-第三版

大学生在成人一般能力测量和韦克斯勒成人智力量表上的表现-第三版大学生在成人一般能力测量和韦克斯勒智力量表上的表现-第三版 kerry s。 拉西特湖 钟声，旋律 b. 哈钦森和 t。 darin matthews The Citadel 这项研究检验了成人一般能力测量（GAMA1；Naglieri & Bardos，1997）和韦克斯勒成人智力量表第三版（WAIS-III；韦克斯勒，1997）的同时有效性。 60 名大学生按平衡顺序使用这两种仪器。 GAMA 和 WAIS-III 平均分数的比较表明，样本获得了相似的 GAMA 和 WAIS-III PIQ 分数。 相比之下，样本的平均 GAMA IQ 分数显着低于样本的平均 FSIQ 和 VIQ 分数。 尽管 GAMA IQ 分数与所有 WAIS-III IQ 和指数分数呈正相关，但这种新工具与 WAIS-III PIQ 定义的视觉空间推理更明显相关。 还检查了 GAMA 在预测 WAIS-III FSIQ 和 PIQ 表现方面的准确性，其中 GAMA 低估了智力功能处于卓越和非常卓越范围内的参与者的 WAIS-III FSI