[其它] Connect4-源码

说明：连接4 使用Python编程的程序，在简单的famuso juego上模拟格式的“ Connect4”，在西班牙语中使用“ Conecta4”。 Esta Juego esta programado para ser jugado de a personas，tambiénes posible que la persona juegue conta la computadora，sin embargo esta juega de formma aleatoria y no con una I
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[其它] managenemt-源码

说明：managenemt
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[其它] fisco-solidity-prj-源码

说明：固相胶
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[其它] SpMV_CSR:使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵向量乘法-源码

说明：SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码，请使用gcc CSR.c mmio.c -o csr ./csr [filename.mtx]
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[其它] butthx-library-源码

说明：Butthx图书馆 我们以相同的ID发布的所有图书馆！ 稳定（建议） ： 1OnTWLtbd0GD3qGd2pSZUxWD1j_G4Rki75baKIgFdTN5WB78qLnjZj7qj Beta ： 1QnAO4mNqFd4Kn_MOtvIqCmGC1BvTvxv0MDmB1BvSBzAMmevVejvuk2HW 网站 小组讨论 贡献这个图书馆 如果您想为这个图书馆做点贡献，我感到非常高兴。 该库免费开放源代码 执照 麻省理工学院执照 变更日志 版本 变更日志 0138 初始构建 0245
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[其它] Jssconnect:一个使用Node js向学生提供学习资源的网站-源码

说明：JSS连接 一个目的地，可满足您与大学学习相关的所有教育需求。 Jss Connect是一个电子平台，可帮助工程专业学生学习学术。 特征 Jss Connect是一个电子平台，可帮助工程专业学生学习学术。 工科学生可以 获取书籍，笔记和上一年的论文。 读和写博客，这对您和其他人也有帮助。 借助我们的内置博客预览器，您可以以更具吸引力和趣味的方式自定义和设计博客。 书籍和便笺（pdf）共享等资源变得更加容易。 因此，您可以帮助我们提供对工程专业学生有用的资源。 在与JSS Connect
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[其它] sample-源码

说明：样本
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[其它] Language-Model-Linguistic-Doubling-Task:该语言模型在一组输入单词上进行训练，然后预测新颖的英语单词。 对有或没有语言加倍的单词进行模型评估，以测试模型是否可以学习语言偏好-源码

说明：语言模型语言加倍任务 该语言模型在一组输入单词上进行训练，然后预测新颖的英语单词。 对具有或不具有语言加倍的单词评估模型，以测试模型是否可以学习语言偏好。
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[其它] pythonProject1:Mailchimp Marketing API OAuth集成示例-源码

说明：mailChimpOAuth mailChimpOAuth
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[其它] PolymorphismExample-源码

说明：多态示例 多态性是学生难以掌握的概念。 在本教程中，我们将介绍python多态性的一些基础知识，特别是基于继承的多态性。 可以在这里找到更多阅读内容： : 步骤1：专案设定 我们需要做的第一件事是设置项目。 我们可以通过两种方式之一 使用git clone（推荐） 下载压缩文件 Git克隆 要使用git clone方法，请在shell中运行以下命令。 git clone https://github.com/shenoisam/PolymorphismExample.git 这会将在此存
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[Delphi] RAD-Studio-KeyPatch-10.4.2.rar

说明：在10.4.2版本中，将包括以下功能： 1.支持MSIX应用程序打包格式，改进Windows 10应用商店部署 2.新的VCL控件，封装Windows内置的控件，为客户提供更现代化的用户界面，重点是虚拟列表视图以及数字数入 3.更新支持的目标平台，完全支持以下平台：iOS 14和iPadOS 14(Delphi与C )Mac OS 11 Big Sur(Intel)(Delphi)Android 11(Delphi) 4.Delphi LSP功能进入改进与增强 5.C LSP功能改进与增强6.增
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[其它] 基于压缩感知的双向阈值匹配追踪算法

说明：最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Threshold Matching Pursuit,OTMP)。OTMP前向原子选择过程通过限制等距性质(RIP)和残差的条件选出部分新增加原子,在回溯过程中通过当前迭代的重构水平剔除可能错误的原子。实验表明,在一定条件下OTMP时间复杂度
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