[其它] vue-element-admin-i18n-源码

说明：English ||| 介绍 是用于管理界面的可用于生产环境的前端解决方案。 它基于并使用UI Toolkit 。 基于最新的vue开发堆栈，并且具有内置的i18n解决方案，企业应用程序的典型模板以及许多出色的功能。 它可以帮助您构建大型而复杂的单页应用程序。 我相信无论您有什么需求，该项目都将为您提供帮助。 国内用户可访问该地址在线预览 基本模板建议使用： 桌面： 打字稿： typescr ipt （来源： ） 在v4.1.0+版本之后，默认的master分支将不支持i18n
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[其它] testcov:Rails App的完整测试范围-源码

说明：自述文件 该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。 您可能要讲的内容： Ruby版本 系统依赖 配置 数据库创建 数据库初始化 如何运行测试套件 服务（作业队列，缓存服务器，搜索引擎等） 部署说明 ...
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[其它] raptor-files:猛禽文件-源码

说明：raptor-files:猛禽文件
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[其它] scroll-to-fragment:＃⃣使单页应用根据当前URL哈希滚动-源码

说明：滚动到片段 使单页应用滚动到当前URL哈希。 当您在传统的服务器端渲染（SSR）网站上以哈希片段结尾的链接（ ）时，浏览器将自动滚动到匹配的元素。 使用Javascr ipt驱动的单页应用程序（SPA），默认情况下当前浏览器不会滚动。 该帮助程序为单页应用程序提供了经典的滚动行为。 它会在加载时更新滚动位置，并检查点击次数和浏览器历史记录更改是否更新。 为了使片段与异步更新的内容保持一致（例如，在基于ReactJS的应用程序中），它还调整DOM更改时的滚动位置。 安装 npm insta
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[其它] 基于反向训练的传输安全性的0/1空间跳频收发器技术

说明：基于反向训练的传输安全性的0/1空间跳频收发器技术
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[其它] website:讨论“免费项目我们的知识”（包括活动建议，作为单独的问题发布）并存储项目文档的地方-源码

说明：免费我们的知识网站和论坛 你好！ 感谢您的来信:) 愿景声明 我们正在建立一个平台，以帮助研究人员组织对开放式研究实践的集体采用，从而使个人群体可以进行最佳研究，而不会在此过程中冒险职业。 关于该项目 学术界陷入了集体行动问题，在这种情况下，人们受到激励，要采取行动以违背社区乃至自己的最大利益。 例如，共享数据和代码可以使研究人员更有效地验证和建立彼此的工作，从而节省大量的重复工作，但个人可能会担心这样做会使其处于竞争劣势。 同样，在免费（Platinum）开放存取期刊上发表研究成果可能会大大降
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[其它] LTE上行传输的联合用户配对和资源分配

说明：LTE上行传输的联合用户配对和资源分配
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[其它] XCAssetsKit:用Swift编写的.xcassets解析器-源码

说明：XCAssetsKit 用Swift编写的.xcassets解析器 :penguin: 用法 let xcassets: XCAssets = try ! XCAssets ( fileURL : URL ( fileURLWithPath : " path/to/file.xcassets " )) let contents: XCAssetsContents = xcassets. contents // Decode Contents.json let asset
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[其它] 推文的汉语比较句的学习提取

说明：随着Web 2.0的普及，人们越来越喜欢表达意见并通过CGM（消费者生成的媒体）交换信息，例如博客，互联网论坛等。许多研究关注提取和分析消费者中的用户意见评论。 本文研究如何自动从中提取汉语比较句消费者评论。 首先，本文描述了一种解决班级失衡的方法评论数据中的可比性和非可比性问题。 然后我们建立了一个支持向量机学习模型，将比较对象和非比较对象分类为不同的对象在平衡的数据集上分组。 对消费者生产的产品进行了实验评论，包括9600个句子，其中1,624个（占总数的16.92％）是比较。 实验表明，整
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[其它] com411:COM411的大学工作--通过编程解决问题-源码

说明：com411 COM411的大学工作--通过编程解决问题 第一周-输入/输出23/02/21星期二
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[其它] 利用机器学习进行比较句提取

说明：本文研究了从用户评论中提取中文比较句的问题，这是句子层次上的文本分类问题。 本文首先研究了评论数据的类偏斜问题，然后构建了一个SVM（支持向量机）模型，将比较和不比较的句子分类到一个平衡的数据集上的不同组中。 引入了各种语言和统计特征来表征句子。 对用户生成的产品评论进行了实验。 结果，我们的实验显示出显着的性能，整体F分数为85.87％。
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[其它] RIG:“相对信息增益”的支持数据和脚本-源码

说明：相对信息增益：基于RNA序列中相对结构保守性的Shannon熵度量 介绍 RNA的结构表征是一个动态领域，提供了许多建模可能性。 RNA二级结构模型通常以通过字符串表示形式或图形描述分子结构信息的编码为特征。 在重新解释适用于RNA比对的Shannon信息后，我们提出了一种新的评分指标，相对信息增益（RIG）。 RIG分数可用于比对中的任何位置，显示了RNA表示中编码的不同细节水平如何不同地有助于传达结构信息。 可在文件夹中找到计算出的RIG分数。 引文 Marco Pietrosanto *
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