that file describe openGl and specifications of it

将excel(xls) 和powerpoint(ppt)文档转换为网页格式-Will excel (xls) and powerpoint (ppt) files converted to web page format

文件的分割与合并,把文件分割成指定的份数,然后进行合并,分割的信息保存为一个key文件中.-document with the division of the merger, the document is divided into specific shares, and then combined to split the information as a key document.

有关Evc的代码； 功能是：压缩和解压缩的代码。-EVC-related code function is: compression and decompression code.

用struts实现文件的上传，通过上传组件commons-fileupload-1.2.1，struts能很好的实现文件的上传-With struts file upload through the upload component of commons-fileupload-1.2.1, struts can realize a very good document upload

有时候我们的数据存放在Excel中（特别是对于用户来说更喜欢使用Excel收集一些常用数据），而系统又需要这些数据来处理其他业务，那么此时我们就需要将这些数据导入到数据库中。但是鉴于Excel的样式多种多样，因此每次导入时都必须书写很多重复的代码。很明显对于一个软件开发者做这些重复劳动是一件很无趣的事情。那么怎样来寻中一种通用的方法呢？今天我们就一块看一下如何来解决这个问题。主要内容 Excel操作组件的选择总体设计思路配置文件设计类设计

C++的一个简单的程序,可以用于C语言的课程设计之用-C"s a simple procedure that can be used in the C language curriculum design use

简单的文本处理程序-simple text processing

感应电动机的参数估计

│ Array.cpp │ Array.ds w │ Array.h │ Array.rc │ ArrayDlg.cpp │ ArrayDlg.h │ ReadMe.txt │ Resource.h │ StdAfx.cpp │ StdAfx.h │ └─res Array.ico Array.rc2 MFC的数组类支持的数组类似于C++中的常规数组，可以存放任何数据类型。C++的常规数组在使用前必须将其定义成能够容纳所有可能需要的元素，而MFC数组类创建的对象可以根据需要动态地增大或减小，数组的起始下标是0，而上限可以是固定的，也可以随着元素的增加而增加，数组在内存中的地址仍然是连续分配的。 　　MFC定义了数组模板类CArray，并针对各种常用变量类型定义了CByteArray，CWordArray，CUIntArray，CDWordArray，CStringArray，CObArray，CPtrArray。 MFC数组类使用方法基本相同。--- Array.cpp Array.dsp---- Array .dsw . h-- Array.rc ArrayDlg.cpp---- Read ArrayDlg.h Me.txt-- Resource.h StdAfx.cpp---- supply-StdAfx.h res Array.ico Array.rc2 MFC array is an array type of support similar to the regular C Regulation array can store any data type. Conventional C prior to the use of the array must be defined as possible to accommodate all the needs of the elements, MFC array type and the object can be created based on the need to dynamically increase or decrease the threshold array index is 0, and the ceiling i

应用背景开始是做movielense的数据，可以把原始数据任意划分为train.dat和test.dat，主要是为了做验证实验。非常简单明了，适合初学者看看，如果不喜欢，请轻喷。关键技术# -*- coding: cp936 -*- from sklearn import cross_validation c = [] filename = r"Raw.data" #原始数据 out_train = open(r"train.txt","w") #训练集 out_test = open(r"test.txt","w") #测试集 for line in open(filename):     items = line.strip().split(",")      c.append(items)   c_train,c_test = cross_validation.train_test_split(c,test_size=0.1)#size =你需要的比例 for i in c_train:     out_train.write(",".join(i)+" ") for i in c_test:     out_test.write(",".join(i)+" ")