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Scala-Backend-源码
说明:Scala后端 第2周:变量,控制结构 第三周: LeetCode问题解决 第四周:简单的单行计算器
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weixin_42133753
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12mb
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其它
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silenceisgrand-front:Silenceisgrand.com背后的开源前端开发代码-一个由柏林视觉艺术家Silenceisgrand经营的街头艺术摄影项目-在React中构建-源码
说明:SILENCEISGRAND.COM Silenceisgrand.com是由位于柏林的视觉艺术家Silenceisgrand经营的视觉艺术项目。 该项目可以在[ ]上找到,并且是几个艺术项目的一部分。 作为坚定地相信开放源代码和左复制许可证形式的人,可以在这里找到该项目的源代码。 这个仓库是React / Redux / MongoDB的前端。 ####重要的 请注意,这里的仓库是开发环境的一部分,不一定代表最终的生产版本。 此处的代码不包含基础数据库,配置文件或任何外部代码。 此存储库
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weixin_42109732
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432kb
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其它
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用于检测复杂产品内部结构的X射线数字射线照相自动检查系统的开发
说明:为了解决无损检测领域内部结构体快速识别的问题,综合多目视检测技术与CT检测思想,研究了一种基于单相机的X射线在线自动检测某复杂机械产品内部结构装配正确性的系统,并将其实际实际生产检测线。采用硬件三点定位与局部区域积分投影求后向差分极值点相结合的方法实现目标的快速定位;作为识别特征;采用BP神经网络的并行运算能力实现对产品的快速分类识别。除上下料外,检测过程完全实现了计算机自动控制。大量实测统计表明,系统误判率≤4.5%,无漏判,平均检测速度小于5 s。
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weixin_38593701
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529kb
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其它
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ip-address-tracker-源码
说明:前端导师-IP地址跟踪器解决方案 这是的解决方案。 前端导师挑战可帮助您构建现实的项目,从而提高您的编码技能。 目录 概述 挑战 用户应该能够: 查看每个页面的最佳布局,具体取决于其设备的屏幕尺寸 查看页面上所有互动元素的悬停状态 在初始页面加载时在地图上看到他们自己的IP地址 搜索任何IP地址或域,然后查看关键信息和位置 API提取数据时查看加载状态 当API无法成功返回时,看到错误状态 截屏 链接 实时站点URL: 我的过程 内置 移动优先的工作流程 -JS库 -用于样式 有关IP地址的
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weixin_42171132
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2mb
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其它
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Note_Taker:笔记应用-源码
说明:记录员 笔记应用
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weixin_42134554
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1kb
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其它
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blog_proto-源码
说明:blog_proto
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weixin_42129005
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42kb
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其它
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granheia-snekkeri:granheia snekkeri的网站-源码
说明:granheia-snekkeri:granheia snekkeri的网站
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weixin_42116794
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24kb
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其它
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基于局部梯度和复杂度的反锐化掩膜法
说明:分析了反锐化掩膜法的增强问题,针对传统算法的噪声敏感,易在强边缘处过冲,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足的缺陷,提出了一种改进的基于灰度变化强度和频率的自适应图像增强算法。利用非线性形态学重构滤波器获得模糊化图像。打破了传统算法中仅依赖图像灰度变化强度定义权重函数的思想。对于图像灰度剧变区和级别丰富区,根据局部梯度和局部复杂度共同组建新的增益函数,动态调整图像边缘和微小细节部分的权值,提升细节特征的表现力。实验结果表明,该算法能更好地利用图像的相关信息,比传统算法能更有效地锐化细节,保持较高的
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weixin_38531630
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2mb
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其它
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基于形态学的可变权值匹配自适应图像增强算法
说明:为了精确提取图像的细节特征,改善图像增强的效果,该文提出了一种基于形态学的可变权值自适应增强算法。通过构造扩展全方位多尺度结构元素,并进行top-hat变换,分解了图像不同方向不同尺度的细节。该文打破了传统形态学增强算法中各方向细节取均值融合的思想,实现了根据图像的局部灰度特性,动态调整各方向不同尺度细节的权值。在图像增强过程中,根据提取到的细节的结构化特征,构造相应的自适应增益函数,从而实现图像的自适应增强。实验结果表明,该算法能较好地利用图像的自相关性,比传统的形态学增强方法更有效地突出图像
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weixin_38748555
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1mb
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AuE893_Group1_sp21-源码
说明:AuE893_Group1_sp21 第1组AuE 893 Git Hub存储库
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weixin_42133899
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121mb
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其它
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Streaming-Pipeline-using-Dataflow-源码
说明:使用DataFlow进行流传输管道(正在建设中) 这是使用Python存储库的Apache Beam简介的一部分。 在这里,我们将尝试学习Apache Beam的基础知识来创建Streaming管道。 我们将逐步学习如何使用创建流式传输管道。 完整的过程分为5个部分: 从Pub Sub读取数据 解析数据 过滤数据 执行类型转换 数据争吵 删除不需要的列 在Bigquery中插入数据 动机 在过去的两年中,我一直处于良好的学习曲线中,在此过程中,我提高了自己的技能,进入了机器学习和云计算领域。
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weixin_42117082
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其它
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ONES-源码
说明:那些 Фаил自述文件содержитинформациюопроекте изменениефайла
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weixin_42166626
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