[其它] code-wars-katas-源码

说明：code-wars-katas
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[其它] 基于图的多原型竞争学习及其应用

说明：对非线性可分离数据集进行分区是与数据聚类相关的一个基本问题。 在本文中，提出了一种称为基于图的多原型竞争学习（GMPCL）的新颖方法来解决此问题。 采用基于图的方法来产生初始的粗聚类。 之后，引入了多原型竞争学习，以改进粗聚类并发现任意形状的聚类。 GMPCL算法被进一步扩展以处理高维数据聚类，即基于快速图的多原型竞争学习（FGMPCL）算法。 通过利用合成数据集和实际数据集进行了实验比较，以验证所提出方法的有效性。 此外，我们将GMPCL / FGMPCL应用于两项计算机视觉任务，即自动彩色图
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[其它] Crud-avance-ecommerce:Crud 4 Capas usando SP和ademasse estasandando实体框架-源码

说明：Crud-avance-ecommerce:Crud 4 Capas usando SP和ademasse estasandando实体框架
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[其它] 局部熵驱动的生物医学图像分割偏移场恢复耦合模型

说明：为降低噪声影响同时恢复图像偏移场,提出一种基于局部熵信息的分割与偏移场恢复耦合模型.该模型在水平集理论的整体框架下将局部熵引入耦合模型,进而将其改造成全局凸函数,并利用Split-Bregman方法求得全局最优解.实验结果表明,文中模型可以准确、快速地分割灰度不均匀图像,同时可较好地恢复出图像的偏移场信息,对初始曲线和参数也具有较好的鲁棒性.
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[其它] haxm-windows_v6_0_5.zip

说明：haxm-windows_v6_0_5
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[其它] Function-Library-Lite-源码

说明：功能库精简版讨论问题 目标 更好地了解JS迭代器 深入了解回调 设置 在浏览器中打开index.html文件 在index.js文件中测试您的JS代码 请记住，每当您进行更改时都要刷新页面，并使用Chrome开发者工具中的控制台随时进行尝试。 讨论 1. forEach 如果我们自己编写，那么forEach可能是这样： function myEach ( arr , callback ) { for ( let i = 0 ; i < arr . length ; i ++ )
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[其它] bash-scripting:bash脚本片段-源码

说明：bash脚本 bash脚本片段
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[互联网] flowable-engine-flowable-release-6.6.1.zip

说明：flowable官方源码包，版本6.6.1
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[其它] orgman-源码

说明：＃奥格曼
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[其它] 从标签学习内核的理想正则化

说明：在本文中，我们提出了一种新的正则化形式，该形式能够利用数据集的标签信息来学习内核。 提出的正则化，称为理想正则化，是要学习的内核矩阵的线性函数。 理想的正则化使我们能够开发有效的算法来利用标签。 考虑了理想正则化的三个应用。 首先，我们使用理想的正则化将标签合并到标准内核中，从而使生成的内核更适合于学习任务。 接下来，我们采用理想的正则化从初始内核矩阵（包含先验相似性信息，几何结构和数据标签）中学习与数据相关的内核矩阵。 最后，我们将理想的正则化方法整合到了一些最新的内核学习问题中。 通过这种正
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[其它] floweryroad-frontend:前端-源码

说明：该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm 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。 npm 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。 npm run 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值。 您的应用已准备好进行部署！
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[其它] haxm-windows_v7_3_2.zip

说明：haxm-windows_v7_3_2
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