[互联网] 浏览器的缓存机制.md

说明：这一章节中我们了解了浏览器的缓存机制，并且列举了几个场景来实践我们学习到的理论。
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[其它] Food-Ordering-System:可以与任何网站集成的简单食品订购系统-源码

说明：食品订购系统 食品点餐系统-是控制与家庭外卖系统一起工作的小型餐馆的系统，此系统是为了最大程度地减少此类公司的程序中遇到的一些常见问题，我们提供的此软件不作任何担保，如果需要，请根据需要进行更改，如果发现任何错误，请不要忘记为改进项目做出贡献。 还有许多工作要做，随着时间的流逝，我相信我们可以为这种类型的公司创建标准软件。 这款软件与行业相关的竞争对手相距甚远，但是对于许多负担不起专有软件高昂价格的公司而言，这是一个不起眼的选择。 享受。 安装 安装数据库方案（创建新用户，密码和数据库-默认名称
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[其它] Grokking-the-System-Design:摸索系统设计面试课程资料-源码

说明：摸索系统设计 摸索系统设计面试课程资料
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[其它] control-and-system-book:关于控制，机器人技术，系统的教科书-源码

说明：控制与系统书 这是一本有关数学，机器人技术和自动控制的教科书。 这是一个关于数学，机器人学和自动控制领域的课本合集，里面既包含中文课本，也包含英文课本，陆续更新中。。。
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[其它] 动态 RBF 神经网络在浮选过程模型失配中的应用

说明：动态 RBF 神经网络在浮选过程模型失配中的应用
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[其它] systemlink-web-interface-template-源码

说明：SystemLink Web界面模板 安装LabVIEW NXG内置的插件 该存储库包含一个在LabVIEW NXG中创建的项目，该项目已预先配置为构建NIPKG，可用于将已构建的WebVI应用程序安装到SystemLink Server上。 以下说明提供了将NIPKG安装到SystemLink服务器上的步骤，与SystemLink服务器将NIPKG安装到远程Windows和Linux Real-Time目标上的方式相同。 注意：安装使用LabVIEW NXG内置的NIPKG后，需要重新启动N
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[其它] Mod5_FashionRecommendations:最终项目-时尚推荐系统-源码

说明：Mod5：时尚建议 一个独立的HTTP Web服务器，可以根据“清单来推荐类似的时装。 在幕后使用多个神经网络（具有ResNet50主干）按{类别，纹理，织物，零件，形状}对输入进行分类。 然后，将所得的嵌入用于查询类似的输出的预构建的最近邻居索引。 要尝试推荐系统而不克隆存储库，请参见此 安装 使用安装要求。 pip install -r requirements.txt 用法 要运行Web服务器，只需使用主推荐器应用程序执行flask： FLASK_APP=recommender_a
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[其它] RecommenderSystemTeamJava-源码

说明：为清醒构建推荐系统 我们构建了一个文章推荐系统，该系统根据文章的内容计算文章之间的相似度，并推荐相似的文章。 要进行测试，请将数据集中存在的帖子标题传递给函数，您将获得类似的帖子作为输出。 一个例子如下所示： samplePost = 'What i have learnt so far on HTML' recommendSimilarPosts = get_article_recommendations_for_user(samplePost) 建筑学 我们使用深度学习算法Restrict
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[其它] relevation:信息检索相关性判断系统-源码

说明：关联度！ 关联：抬起或抬起。 -维基词典 关联是一种用于对信息检索系统评估执行关联性判断的系统。 可以通过Web界面将文档和查询上载到系统。 法官可以浏览上传的文档和查询，并提供相关性评估。 谁是关系！ 目的是？ 关联度！ 适用于希望收集相关性评估以进行信息检索评估的任何人。 如果您确实使用Relevation！ 如果您引用我们，我们将不胜感激： B.库普曼和G.祖克康。 关联！：一个用于信息检索关联性评估的开源系统。 2014年7月，在澳大利亚黄金海岸举行的第37届国际ACM SIGI
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[其它] Basic_Ecommerce_Recomendation_System:该存储库包含基本类型的电子商务推荐引擎的代码。 通过使用TF-IDF和余弦相似度的概念，我们构建了此推荐引擎-源码

说明：电子商务推荐引擎 该存储库包含基本类型的电子商务推荐引擎的代码。 通过使用TF-IDF和余弦相似度的概念，我们构建了此推荐引擎。 数据 对于此项目，我们正在使用。 此数据集包含来自户外服装品牌产品目录的500个实际SKU的数据。 依赖关系和安装 我们需要以下依赖关系。 熊猫： sudo pip install pandas Sci-kit学习（sklearn）： sudo pip install -U scikit-learn Jupyter笔记本： $ sudo pip install
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[其它] Nodejs_CMS_Tutorial:使用Nodejs，Express和Mongoose的内容管理系统-源码

说明：Nodejs_CMS_Tutorial:使用Nodejs，Express和Mongoose的内容管理系统
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[其它] gre-gmat-test-preparation-system:这是为尼泊尔教育学院开发的GREGMAT在线考试准备系统-源码

说明：GRE GMAT考试准备系统 为尼泊尔教育学院开发的GRE / GMAT在线考试准备系统。 如果您喜欢这个项目，请添加一个STAR :star: 到这个项目 :backhand_index_pointing_up: 使用的技术 前端（HTML5，CSS3，JS） 后端（PHP-OOP） 数据库（MySQLi） 捐 通过电汇捐款：发送电子邮件至了解电汇详情。 该项目的特点 A.用户（学生）可以 参加考试（管理员提供的用户名和密码） 登录后，学生将看到“考试规则” 考试完成后，您将立即
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