[其它] 大型不等距天线阵列的快速笔形波束方向图合成

说明：降低大阵列图案合成的计算成本在许多应用中具有吸引力。 本文提出了一种用于大型非均匀天线阵列的快速笔形波束方向图合成方法。 该方法基于最小二乘意义上的插值和迭代快速傅里叶变换（FFT），即将非均匀分布元素插值为均匀虚拟元素，然后应用FFT合成均匀阵列。 得益于FFT的效率，与现有方法相比，所提出的方法要快得多，并且可以处理更大的阵列。 为了保证插值精度，讨论了插值参数的选择。 线性和平面非均匀阵列的例子都证明了所提出的方法的优点。
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[其它] matterpoll:直接在Mattermost中创建民意调查-源码

说明：Matterpoll是的插件。 它允许用户使用斜杠命令创建轮询。 安装 在Mattermost中，打开“主菜单”>“插件市场”以安装和配置Matterpoll。 对于离线/空白安装，您可以从获得.tar.gz。 在Mattermost中，打开主菜单>系统控制台>插件（BETA）>插件管理>上载插件以上载.tar.gz。 可以通过导入最新版本并确认重复的插件ID覆盖来执行升级。 设定值 插件下载并安装后，单击“配置”按钮。 或者，您可以从系统控制台>插件>
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[其它] Project1-MetaLamp:css-html-js。 ТестоваяВерстка-源码

说明：Project1-MetaLamp:css-html-js。 ТестоваяВерстка
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[其它] CVE-2020-11890:CVE-2020-11890-源码

说明：香港制造 CVE-2020-11890：用户组表类中的输入验证不正确可能会导致RCE的ACL配置损坏 关联 PoC 受影响的版本：3.9.17之前的Joomla核心 用户要求：管理员帐户（非超级管理员） 获得访问权限：创建一个新的超级管理员，然后触发RCE。 Joomla中的远程代码执行（RCE） 使用您的凭据运行cve202011890.py并访问链接rce： 使用docker的指南，例如： ＃步骤1： docker pull hoangkien1020 / joomla：3.9.16 ＃第2
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[其它] Vue-Weather-App-源码

说明：天气 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。
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[其它] 针对阵列校准误差的鲁棒自适应波束形成

说明：在存在模型失配的情况下，自适应波束成形方法会降低性能。 在本文中，我们开发了一种改进的基于干扰协方差矩阵重构的波束形成器，该波束形成器对大阵列校准误差具有鲁棒性。 校准误差可以来自元素位置误差和/或幅度和相位误差等。所提出的方法基于以下事实：当所需信号较小时，样本协方差矩阵可以适当地近似干扰协方差矩阵，并且当所需信号较大时，基于Capon光谱的重构协方差矩阵将优于样本协方差矩阵。 参考中两个协方差矩阵的加权总和用于重建干扰协方差矩阵。 而且，基于计算效率的基于凸优化的算法被用于估计与期望信号相关
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[其它] livevote-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] web-bench-源码

说明：web-bench
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[其它] AI-Agent-Search-源码

说明：AI代理搜索
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[其它] complete-react-guide-源码

说明：该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 更新到新版本 Create React App分为两个包： create-react-app是用于创建新项目的全局命令行实用程序。 react-scr ipts是所生成项目（包括此项目）中的开发依赖项。 您几乎不需要更新create-react-app本身：它将所有设置委托给react-scr ipts 。 当您运行create-react-app ，它将始终使用最新版本的rea
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[其它] 多孔阳极氧化物的形成效率与纳米孔道的形成机理

说明：多孔阳极氧化物的形成效率与纳米孔道的形成机理
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[其它] asm2vec:asm2vec作为一个独立的python包的非官方实现-源码

说明：asm2vec 这是asm2vec模型的非官方实现，是独立的python包。 该模型的详细信息可以在原始论文中找到： 要求 此实现是用python 3.7编写的，建议也使用python 3.7+。 该软件包的唯一依赖项是numpy ，可以按以下方式安装： python3 -m pip install numpy 如何使用 进口 要安装该软件包，请执行以下命令： git clone https://github.com/lancern/asm2vec.git asm2vec添加到.bash
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