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[其它] pokemon-app-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
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[其它] keras_rectified_adam:在Keras中实施整流的Adam-源码

说明:修正亚当为凯拉斯 修正Keras港口,摘自 修正的ADAM 上面的图片来自本文。 本文的众多贡献之一是,有预热的亚当往往比没有预热的亚当表现更好。 但是,当亚当在没有预热的情况下使用时,在初始迭代期间,梯度具有较大的方差。 这种较大的差异会导致最小值的过冲,从而导致较差的最优值。 另一方面,热身是在前几个时期以非常低的学习率进行训练的想法,以抵消这一较大的差异。 然而,预热的程度-应该使用多长时间和什么学习速率需要广泛的超参数搜索,这通常是昂贵的。 因此,整流ADAM提出了一种动态方差减少
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[其它] 基于模糊化符号复杂度的脑电运动想象识别算法

说明:提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法。在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符号复杂度。取细粒化指数n为2,提取模糊化符号复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电运动想象任务进行分类识别。实验结果表明,以模糊化符号复杂度为特征的分类方法,对左右手运动想象脑电信号的分类识别率最高达88.67%,优于二值化Lempel-Ziv复杂度算法。
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[其它] IntrodutionToCsharp-源码

说明:IntrodutionToCsharp
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[其它] mcv-m6-2021-team3-源码

说明:mcv-m6-2021-team3 第一周 介绍 在该项目中,主要目标是适应未来几周将要使用的不同数据集和指标。 该项目包含几个实现所需功能的源代码文件。 main.py:包含执行不同任务的管道。 datasets.py:包含与从不同数据集中读取和组织信息有关的功能。 visualize.py:获取用于绘制不同结果的函数。 utils.py:具有其他功能,例如与向边界框添加噪音相关的功能。 metrics.py:包含用于评估方法性能的函数。 如何执行 可以通过以下方式安装需求: pi
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[其它] WT-Web-App-源码

说明:WT-Web-App
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[其它] GEMSReader-源码

说明:GEMS阅读器 这是r57shell的combaine的某种复制品,提供了解释和示例,以及在何处以及在GEMS库中存储了哪些数据。 您可能知道,GEMS通常具有4个存储库,即某种形式的归档或包含特定数据的文件夹: 样本 调制方式 补丁\仪器 顺序 因此游戏使用这种库,例如:游戏要播放第7首歌曲。系统开始读取序列库,并找到7首歌曲(06编号从00开始)。 首先是指向melodie \ sfx(2字节)的指针,然后转到该位置并读取1字节-这首歌的曲目计数。 (最多可以包含16条轨道),例如,这是
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[其它] terraform-aws-asg-elb-源码

说明:terraform-aws-asg-elb
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[其它] bootupd:引导加载程序更新程序-源码

说明:bootupd:引导加载程序的独立于发行版的更新 如今,许多Linux系统都以不一致且临时的方式处理引导加载程序数据的更新。 例如,在Fedora和Debian上,程序包管理器更新将更新/boot/efi UEFI二进制文件,而不更新BIOS MBR数据。 事务/“映像”更新系统(例如和双分区系统(例如Container Linux更新系统)更加一致:它们通常覆盖内核/用户空间,但不包含与引导加载程序相关的任何内容。 原因很简单:以“ A / B”方式执行引导加载程序更新需要与管理内核和根文
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[其它] esercitazione3-源码

说明:esercitazione3
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[其它] art101:Art101的课程网站-源码

说明:实验模板 基本HTML,CSS和Javascr ipt类的文件模板 基本结构 这是具有存根或空文件的基本结构。 . ├── css │   └── site.css ├── experiments ├── img │   └── my_photo.jpg ├── index.html ├── js │   └── site.js ├── lab1 │   ├── css │   │   └── lab.css │   ├── img │   │   └── thing1.jpg │   ├──
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