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[其它] citi:花旗运动-源码

说明:花旗运动 为了运行该应用程序,您需要: 玛文 JDK 1.8(以及在路径变量上正确配置的JRE) 首选CLI(命令行界面)Linux git(可选)首先 让我们开始吧。 在存储库目录上工作: 将您的提示放入citi目录(cd citi) 运行maven目标以构建应用程序(mvn软件包),此命令也将执行测试 运行应用程序(java -jar ./target/citi.jar或simpy ./target/citi.jar) 您可以像这样在Web浏览器上检查方法: 用于过滤标头方法或
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[其它] CLASS40-源码

说明:CLASS40
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[其它] discord-bot-源码

说明:discord-bot
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[其它] 具有脉冲效应的时滞Cohen-Grossberg神经网络反周期解的存在性和稳定性

说明:具有脉冲效应的时滞Cohen-Grossberg神经网络反周期解的存在性和稳定性
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[其它] CursoMachineLearning-源码

说明:CursoMachineLearning Algunsexercíciosdo curso de machine learning
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[其它] api:用于控制房屋扬声器的Python脚本-源码

说明:api:用于控制房屋扬声器的Python脚本
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[其它] PatriotHacks2021:爱国者之锤2021-源码

说明:PatriotHacks2021网站 开始吧 安装Flutter开发者频道 启用抖动网页 构建发行版(确保在推送之前运行发行版,因为发行版即使在调试中也没有出现,也可能有错误) 推送至主要部署 Github操作在提交时部署到Firebase
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[物流] 2020年中国冷链物流发展报告-52页.pdf

说明:2020年中国冷链物流发展报告-52页
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[其它] 混合威布尔分布模型的可靠性数据分析方法

说明:威布尔分布在可靠性理论和寿命测试实验中起着至关重要的作用。 威布尔混合物被广泛用于建模寿命和故障时间数据,因为它们表现出各种不同的故障率函数形状。 本文采用混合威布尔分布模型对曲轴系统的失效数据进行了分析。 混合威布尔分布模型的分布参数采用最大似然估计和绘制方法进行估计。 比较了标准威布尔分布模型和混合威布尔模型对失效位置的拟合程度。 结果表明,混合Weibull分布模型中故障数据的拟合度高于简单Weibull分布模型中的拟合度,可以更准确地描述系统在生命周期中的故障分布曲线。
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[其它] DWH-源码

说明:DWH
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[其它] 基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法

说明:为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率和时间进行对比分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征。构造基于邻域模型的前向贪心数值属性约简算法进行特征优选,提取属性重要度较大的9个特征组成最优特征子集,数据压缩量达到75%,并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用基于邻域属性重要度的齿轮
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[网络安全] STC-simulator-8591f468ba85307eed212927836c31d2d57cce7a.zip

说明:STC-simulator-8591f468ba85307eed212927836c31d2d57cce7a.zip
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