[其它] GitHubApi567-源码

说明：GitHub的
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[其它] boggle-kata-源码

说明：节点启动器 这是什么？ 几乎每个Node.js项目都有一个好的开始！ 这里面是什么？ ESLint和Prettier（使用AirBnB的规则集） 确保开发人员之间的格式一致！ 确保git commit消息是一致的，并经过仔细考虑。 笑话确保我们可以测试我们Javascr ipt。 VSCode调试器 确保减少花费在编写console.log的时间。 有一个调试器用于运行测试，而另一个调试器用于整个项目。 沙哑确保仅提交格式正确并通过测试的作品。 GitHub Action运行测试并
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[其它] mars-plateau-perl-源码

说明：编码问题： 美国国家航空航天局将在火星高原上降落一队机器人漫游车。 这个奇异的矩形高原必须由漫游者进行导航，以便其车载摄像头能够获得周围地形的完整视图，然后发送回地球。 流动站的位置和位置由x和y坐标以及代表四个基本罗盘点之一的字母表示。 高原分为网格以简化导航。 示例位置可能是0、0，N，这表示流动站位于左下角并面向北。为了控制流动站，NASA发送了一个简单的字母字符串。 可能的字母是“ L”，“ R”和“ M”。 “ L”和“ R”使流动站分别向左或向右旋转90度，而不会离开当前位置。
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[其它] HighLevelLanguageProgramming:第二学期的任务“高级语言编程”-源码

说明：HighLevelLanguageProgramming:第二学期的任务“高级语言编程”
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[其它] ruby-building-applications-gems-and-bundler-源码

说明：宝石和捆绑 目标 了解有关在Ruby应用程序中需要外部代码库（称为gems）的信息。 了解如何在您的应用程序中使用Bundler和Gemfile管理gem及其依赖项。 定义Ruby 您编写的任何内容都不是100％的代码。 虽然您可能没有注意到它，但是每天您都在使用别人的代码。 您没有编写文本编辑器，没有编写Ruby，没有编写操作系统。 这些是普通用户与之互动的事物的类型。 作为开发人员，您将需要使用一组新的外部代码：库。 库（在Ruby中是“宝石”）只是别人为您编写的代码束，可以集成到您的代码
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[其它] 核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析

说明：典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(
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[其它] TerraformTest-源码

说明：TerraformTest
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[其它] app-trader-源码

说明：应用交易者：前提 我们的团队是由一家名为App Trader的虚构公司聘用的，以帮助他们从Apple App Store和Android Play Store提供的应用程序中探索并获取见解。 App Trader是经纪人，向开发人员购买应用程序的权利，以营销应用程序并提供应用程序内购买。 应用程序开发人员保留了所有购买该应用程序的用户的资金，并且保留了一半来自应用程序内购买的收入。 App Trader对他们购买权利的营销应用程序全权负责。 我们的团队被指示根据以下假设向App Trader推
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[其它] 404-Page--源码

说明：404页面不存在！ 来自的挑战解决方案。 | | 目录 概述 通过截屏或gif介绍您的项目。 尝试通过回答以下内容来告诉访问者有关您项目的故事： 我在哪里可以看到您的演示？ 您的经验是什么？ 您学到了什么/提高了什么？ 你的智慧？ :) 建于 [HTML] [CSS] 特征 创建此应用程序/站点是作为对挑战的提交。 是构建一个应用程序来完成给定的用户案例。 致谢 接触 网站 GitHub
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[其它] 基于矩阵模式的三重结构化分类器设计

说明：传统的矢量化分类器应该包含类结构信息，但会忽略单个模式的单个结构。 相比之下，矩阵化分类器应该同时考虑类和单个结构，因此比矢量化分类器具有更好的性能。 在本文中，我们探索了一种中间粒度，称为类与个体之间的簇，并将簇的结构（即每个类内的结构）引入矩阵化的分类器设计中。 这样做可以从全局到点同时使用类，群集和单个结构。 因此，本文提出的分类器设计具有三层结构信息，可以使分类性能提高。 在实践中，我们采用Ho-Kashyap算法的修改，以误分类误差（MHKS）的平方近似为学习范式，并开发了三重结构的M
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[其它] portfolio1-源码

说明：我的个人作品集网页上展示了我的一些项目
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[其它] 增强组合特征判别性的典型相关分析

说明：典型相关分析(CCA)在执行分类任务时主要存在如下不足:1)尽管分类时的输入是组合特征,但CCA仅优化组合特征的各组成部分,并未直接优化组合特征本身;2)尽管面对的是分类任务,然而CCA根本无法利用样本的类信息.为弥补CCA的上述不足,文中提出一种监督型降维方法——增强组合特征判别性的典型相关分析(CECCA).CECCA在CCA基础上,通过结合组合特征的判别分析,实现对组合特征相关性与判别性的联合优化,使所抽取特征更适合分类.在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集上的实验结果验证该方法的
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