[其它] Algorithm-Exercises:《算法笔记》习题代码-源码

说明：算法练习 《算法笔记》习题代码 《算法笔记》学习过程中运作的OJ习题代码。 此书的习题分散于不同平台，因此将其统一归类存档。 更多学习笔记： OJ平台：
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[其它] CGI_API:测试API-源码

说明：CGI_API 测试API
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[其它] T / RR配置中移动目标的稀疏融合成像

说明：对于非合作目标的高分辨率成像，本文提出了一种稀疏融合成像方法。 该成像系统包含两个雷达站，它们以一定的双基地角分开，并以发射器/接收器-接收器（T / RR）方式进行配置。 因此，从不同的纵横角度同时获得两个合成Kong径。 通过相干地融合两个雷达的回波，可以构建一个由这两个子Kong径跨越的虚拟Kong径，该Kong径大于两个子Kong径中的任何一个。 因此，增强了图像的跨范围分辨率。 此外，回波的融合是通过利用目标的稀疏散射特性来实现的。 然后，基于最大后验（MAP）准则，将T / RR融合
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[其它] function-ext-c-abhijeetlc:GitHub Classroom创建的function-ext-c-abhijeetlc-源码

说明：编程范例 电动汽车拥有BMS-电池管理系统 可能的目的 充电时保护电池：在家中，公共场所，车辆内/再生制动中 估计寿命，库存和供应链 起点 我们将首先探讨锂离子电池的充电阶段。 问题 此处的代码在单个函数中具有很高的复杂性。 测试不完整-无法满足消费者的所有需求 任务 降低圈复杂度。 将纯功能与I / O分开 避免重复-功能几乎相同的功能 完成测试-覆盖所有条件。 要采取有效措施，我们需要知道异常措施和违规行为-不论高低。 添加此功能。 探索 我们的代码在快速发展的EV空间中的表现如何？
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[其它] rcorex:发现数据中的隐藏结构-源码

说明：rcorex 完全相关解释是在高维数据中发现潜在结构的方法。 总相关性解释已在Python中作为CorEx和相关模块（ ）实现。 rcorex的最初目标是在R统计软件中实现全面相关解释，特别是复制Bio CorEx Python模块（ ）的功能，该模块旨在适用于生物医学数据集。 这是在biocorex()命令中实现的。 epicorex()命令扩展了功能，以允许使用混合数据类型的数据。 以下学术论文列出了CorEx和Bio CorEx Python模块背后的理论框架： 安装 可以从Git
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[其它] 多层模糊融合的多视图穿墙雷达图像

说明：在这封信中，提出了一种双层模糊融合方法，通过组合同一场景的多个穿墙雷达图像来生成更高质量的图像。 第一层称为图像内融合，其中基于图像内模糊规则将全局和局部隶属度融合在每个输入图像内。 然后，在第二层中，使用图像间模糊规则在输入图像之间执行图像间融合，并且获得输出图像。 与其他融合方法相比，该方法通过在增强目标强度值的同时考虑本地信息，减少了丢失弱目标的可能性，并抑制了混乱情况。 该方法还引入了K-means聚类技术，以自动选择隶属函数的参数。 使用模拟和实际实验数据对所提出方法的性能进行了评估。
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[其它] tiendaLibreria-Gomez-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： 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
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[其它] olog-es-docker:Docker为olog-es撰写配置-源码

说明：olog-es-docker:Docker为olog-es撰写配置
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[其它] exportExcel_javascript-源码

说明：exportExcel_javascr ipt 发布日期：Excel Excel파일로떨궈주세요。 插图：테이블은이미지로넣되，테이여주세요이여주세요보여주세요 구현：달성하기위한기본스본스트。 직로직 querySelectorAll로차트가그려진div찾기 html2canvas라이브러리를이용하여이미지로뽑아오기 Blob형식으만들어서만들어서만들어서운운운운운운운운 사용이브러리 exceljs-excel导出excel，然后导出다아니라기능들도。 html2canvas
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[其它] 基于权值自适应优化的协作频谱认知算法

说明：提出一种基于权值自适应优化的协作频谱认知算法。根据各协作认知节点的信噪比分配合适的权值向量,反映对检测统计量的贡献大小。基于最小均方误差原则,权值向量可根据实际的各节点信噪比向量进行自适应优化,从而提高认知网络中存在低信噪比节点时的检测性能。仿真结果表明,与传统协作算法相比,该算法无论在节点高信噪比或低信噪比条件下均有更优的检测性能,且收敛速度较快。
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[其它] mac-setup-源码

说明：Mac设定 在新的Mac上运行以下命令 bash The file /Users/
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[其它] mylocal-源码

说明：mylocal
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