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txt 724.txt
南心脏外科手术成功率高
新华社贝尔格莱德5月8日电南斯拉夫诺维萨德心脏
病研究所心血管外科医院5月7日完成了第五千例心脏外
科手术。
据南通社今天报道,这家医院是1984年开始做心
外科手术的,当年做了550例,此后手术成功率不断提
...
www.eeworm.com/read/306178/3754445
c treee1.c
// treee1.c
// 树林东1
inherit ROOM;
void create()
{
set("short","树林");
set("long",@long
这里的树长得都又高有大,粗大的树枝伸出来互相交叉在一起,遮住了阳
光,地上是茂密的杂草,间杂着许多不知名的野花,散发出了阵阵很好闻的香
气,在树上和杂草里有许多蛇在发出嘶嘶的声音。
long);
set("exits",(
www.eeworm.com/read/306178/3754446
c treen1.c
// treen1.c
// 树林北1
inherit ROOM;
void create()
{
set("short","树林");
set("long",@long
这里的树长得都又高有大,粗大的树枝伸出来互相交叉在一起,遮住了阳
光,地上是茂密的杂草,间杂着许多不知名的野花,散发出了阵阵很好闻的香
气,在树上和杂草里有许多蛇在发出嘶嘶的声音。
long);
set("exits",(
www.eeworm.com/read/306178/3754459
c treew1.c
// treew1.c
// 树林西1
inherit ROOM;
void create()
{
set("short","树林");
set("long",@long,
这里的树长得都又高有大,粗大的树枝伸出来互相交叉在一起,遮住了阳
光,地上是茂密的杂草,间杂着许多不知名的野花,散发出了阵阵很好闻的香
气,在树上和杂草里有许多蛇在发出嘶嘶的声音。
long);
set("exits",
www.eeworm.com/read/298315/3868816
txt 272.txt
埕及天井是各厅房向内的采光处,也是家庭生活的重要场景。埕分内外,两者用途不同,外埕的私密性较低,通常是产业工作的空间;内埕私密性高,多是妇女做家事或家人乘凉聊天的地方。内外埕以矮墙或是加高内埕台基来区隔,这种分隔是基於居住者的需要而设置,同时也建立了住宅内的空间秩序。 ...
www.eeworm.com/read/298315/3869140
txt 140.txt
城郭的炮台形式可分为附属於城墙者及独立式二类。
附属式炮台:形状通常为方形,突出于外垣,三面临空,一面与马道相连,作战时机动性高,如凤山旧城及台北城。
附属式炮台
独立式炮台:面积较大,构造独立,以踏道连通城内,平面形状不一,有方形,八角形、圆弧形等,如凤山新城。
...
www.eeworm.com/read/422435/2037248
c gb_table.c
code unsigned char GB1716[] =
{
/*-- 文字: 铭 --*/
/*-- 幼圆12; 此字体下对应的点阵为:宽x高=17x16 --*/
/*-- 宽度不是8的倍数,现调整为:宽度x高度=24x16 --*/
0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x30,0x60,0x00,0x3E,0x7E,0x00,0x60
www.eeworm.com/read/367675/2835516
txt 523.txt
发信人: highso (漫步者), 信区: DataMining
标 题: 对于符号属性的高维数据聚类分析,应该怎么作?
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Nov 25 20:02:55 2001), 站内信件
数据中有符号属性时,是不是应该把符号属性转换为连续的数值属性,
然后再作聚类?可是这种转换应该怎么作?对于离散值属性又应该怎么作?
--
※ 来源:.南京大 ...
www.eeworm.com/read/367675/2835853
txt 567.txt
发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标 题: Re: 请问对于高维数据得outlier detection问题,什么方法
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Nov 28 09:43:58 2001), 站内信件
没有啊.我收到一封信的,里面有三个文件,其中的一个是CAJ的,为基于知识
的癌症早期的诊断系统的。是不是这个?
【 在 mini
www.eeworm.com/read/367675/2836205
txt 868.txt
发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标 题: 14 实施数据挖掘项目考虑的问题
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:43:16 2001)
1. 超大规模数据库和高维数据问题;
2. 数据丢失问题;
3. 变化的数据和知识问题;
4. 模式的易懂性问题;
5. 非标准格式的数据、多媒体数据、面向对象数据