[其它] performance-addon-operators:与针对对CPU和网络延迟敏感的应用程序优化OpenShift集群有关的运营商-源码

说明：性能插件运营商 Performance Operator针对对CPU和网络延迟敏感的应用程序优化了OpenShift群集。 运算符是使用operator-sdk创建的： $ operator-sdk new performance-operator --repo github.com/openshift-kni/performance-addon-operators --vendor=true PerformanceProfile PerformanceProfile CRD是性能运算
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[其它] nsi-jeu:pygame项目-源码

说明：西九州 **提案** 证明自己不喜欢python和lapbliothèquepygame。 **配置要求** 该项目使用python 3.9版和pygame 2.0.1版。 Afin d'installer pygame faire ** pip install pygame ** **指南D'utilisation ** 放任您执行：main.py执行器菜单可能会导致设备故障的所有菜单功能菜单选项和保护器菜单entreeentrée。 SEULE L'OPTION开始游戏FONCTI
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[其它] portfolio-源码

说明：portfolio
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[其它] FileConverter-源码

说明：这是一个用引导的项目。 入门 首先，运行开发服务器： npm run dev # or yarn dev 用浏览器打开以查看结果。 您可以通过修改pages/index.js来开始编辑页面。 页面在您编辑文件时自动更新。 了解更多 要了解有关Next.js的更多信息，请查看以下资源： -了解Next.js功能和API。 交互式Next.js教程。 您可以查看-欢迎您提供反馈和意见！ 在Vercel上部署 部署Next.js应用程序的最简单方法是使用Next.js创建者提供的。 请查
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[其它] citylink-vue-cli-源码

说明：你好城市链接 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。
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[系统安全] uniaccess agent 专杀工具.exe

说明：uniaccess agent安装目录隐藏，所有运行进程隐藏，window自带的taskkill，根本无法*，用该工具一键解决，亲测有效
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[其它] balta-alcool-ou-gasolina-app:App desenvolvida durante treinamento no Balta.io-源码

说明：AOG 一个新的Flutter项目。 入门 该项目是Flutter应用程序的起点。 如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门： 要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了教程，示例，有关移动开发的指南以及完整的API参考。
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[其它] 通过变量选择和流形学习进行监控人的幻觉

说明：在本文中，我们提出了一种新的两步幻觉方法，可以从低分辨率（LR）观察结果中诱导出高分辨率（HR）的人脸图像。 尤其对于低质量的监控人脸图像，提出了一种基于RBF-PLS的变量选择方法来重建全局人脸图像。 此外，为了补偿由于高频详细人脸特征而丢失的重建误差，使用了基于邻居嵌入（NE）的残差人脸幻觉算法。 与目前的方法相比，基于RBF-PLS的方法可以生成与原始人脸更加相似且对噪声不敏感的全局人脸，此外，NE算法可以在精心设计的搜索基础上减少由于未对准而导致的重建误差。战略。 实验表明，与某些最新方
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[其它] Lane1project-源码

说明：Lane1专案
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[其它] duke:Duke项目的入门代码-源码

说明：公爵项目模板 这是未开发的Java项目的项目模板。 它以Java吉祥物Duke命名。 下面给出了有关如何使用它的说明。 在Intellij中设置 先决条件：JDK 11，将Intellij更新到最新版本。 打开Intellij（如果不在欢迎屏幕中，请单击File > Close Project以首先关闭现有项目） 如下所示将项目打开到Intellij中： 点击Open 。 选择项目目录，然后单击OK 。 如果还有其他提示，请接受默认设置。 配置项目以使用JDK 11（而不是其他
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[其它] 高斯-拉普拉斯混合模型的鲁棒性人脸幻觉

说明：由于具有出色的自然图像稀疏度表征能力，因此，在基于字典学习的面部幻觉中，ℓ1-范数稀疏表示（SR）被广泛用于表述线性组合关系。 但是，由于嘈杂图像的固有稀疏性，Laplacian先验假定为ℓ1范数在稀疏性方面似乎具有攻击性，最终导致出现噪声时幻觉性能显着下降。 为此，我们建议使用一个中等稀疏的先验模型，称为高斯-拉普拉斯混合（GLM）分布，并在贝叶斯框架下采用它来推断最优解。 由此产生的正则化方法已知的弹性网（EN）不仅在无噪声的情况下保持与SR相同的幻觉性能，而且在存在噪声的情况下也明显优于后
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[其它] Ssdd01-源码

说明：Ssdd01
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