[其它] sei-website:街头认识论国际非营利组织的官方网站-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希
<weixin_42117116> 上传 | 大小：436kb

[其它] cse134_hw5_part2and3-源码

说明：cse134_hw5_part2and3
<weixin_42151599> 上传 | 大小：10mb

[其它] zenith:个人组件库-源码

说明：真力时（Zenith） 个人组件库 开始吧 npm install sneyed/zenith // _app.js import "sneyed/zenith/dist/index.css" ; // Component.js import { Button } from "sneyed/zenith" ; 定制风格 当地发展 通过故事书（推荐）： / zenith / storybook： npm install / zenith / storybook： npm start 通过示
<weixin_42134769> 上传 | 大小：697kb

[其它] 多个数据集的免疫鲁棒回归分析

说明：针对传统多模型数据集回归分析方法计算时间长，模型识别准确率低的问题，提出了一种新的启发式鲁棒回归分析方法。该方法模拟免疫系统聚类学习的原理，采用B细胞网络作为数据集的分类和存储工具，通过判断数据对模型的符合度进行分类，提高了数据数据分类的准确性，将模型集抽取过程分解成“聚类”，“回归”，“再聚类”的反复尝试过程，利用并行启发式搜索初步逼近模型集的解。仿真结果表明，该方法回归分析时间明显取代传统算法，了模型识别准确率明显高于传统算法根据本文8模型数据集分析结果，传统算法中最好的算法平均模型识别准确
<weixin_38652058> 上传 | 大小：640kb

[其它] dotfiles:配置文件-源码

说明：dotfiles:配置文件
<weixin_42131628> 上传 | 大小：9mb

[其它] research-methods-源码

说明：AdNU DCS高级项目文档模板 该LaTeX文档由弗吉尼亚理工学院采用，被Ateneo de Naga大学计算机科学系（DCS）用作高级论文/顶点项目文档的模板。 一名教授对玛塔玛（Mma Tamad）的说明 进行更改之前，请使用Github创建一个新分支（从master分支）。 为您的分支命名。 在终端中，假设您位于项目目录中，则输入git fetch 然后git checkout NEW-BRANCH-NAME ，然后git pull origin NEW-BRANCH-NAME 您
<weixin_42105816> 上传 | 大小：390kb

[其它] system-design:系统设计-源码

说明：系统设计 这是对可伸缩和分布式系统设计很重要的某些组件的高级概述，以及一些示例系统设计示例。 表中的内容 系统组织 系统组织是一组原则/规则，可帮助组织一组执行特定任务/动作的子系统/模块/组件。 常见的一种称为基于层的组织。 层级组织 层被认为是服务或系统中组件的逻辑分离。 分离不在代码级别； 它在组件级别上的物理隔离。 以下是一些组件： 用户界面 后端服务器 数据库服务器 消息代理 快取 这是简单的Web应用程序架构 单层架构 在单层体系结构中，整个应用程序（用户界面，后端业务逻辑，数据库
<weixin_42138525> 上传 | 大小：514kb

[其它] OneNoteAngular-源码

说明：OneNoteAngular 该项目是使用版本10.0.4生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行n
<weixin_42098830> 上传 | 大小：191kb

[其它] 采用多模型自适应的阶梯型广义预测控制

说明：针对模型参数随时间突变的系统，利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性对该多个元素模型建立相应的预测控制器。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋值的自适应模型实时在线辨识系统特性。在每个采样时刻根据性能指标函数选择最佳控制器。同时设计阶梯式广义预测控制器以实现系统的全局控制。仿真结果表明：其控制效果明显优于单一常规自适应模型和多个固定模型的控制器
<weixin_38590456> 上传 | 大小：1mb

[群集服务] bk_ambari-installation.pdf

说明：ambari安装手册
<m0_48187193> 上传 | 大小：4mb

[其它] jTessBoxEditorFX.jar

说明：用于训练ocr字库
<m0_37547159> 上传 | 大小：137kb

[电信] STM32F103 两芯片之间SPI通信.zip

说明：两个芯片（STM32F103）之间SPI通信 （主机：串口发送命令，触发发送数据） （从机：中断接收，并通过串口，把发送的数据打印到串口助手） 工程keil
<qq_42043397> 上传 | 大小：726kb