[其它] Competitive-Programming-源码

说明：Competitive-Programming
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[其它] smart-brain-api:智能大脑项目的API-源码

说明：smart-brain-api:智能大脑项目的API
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[其它] 基于LGMD的视觉神经网络，用于检测人群逃逸行为

说明：在公共场所有效地检测人群逃生行为是计算机视觉的一个挑战。尽管近年来对这种检测进行了一些研究，但没有完整的解决方案能够满足当前的应用需求。 这项工作开发了一种改进的神经网络，可以检测视频监控系统中呈现的人群逃逸行为。 在神经网络中，首先收集由人群活动引起的亮度变化。 其次，根据哺乳动物视网膜视觉信息整合的启发，将每个图像像素收集的激励与来自相关邻域的延迟激励按特定比例混合；最后，采用独特的自适应阈值方案旨在调节神经网络的放电激励，以感知人群逃逸的过程。 实验已经证明，基于人群逃逸事件的公共视频数据
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[其它] javaparser-源码

说明：JavaParser和Maven示例 一个可以正常工作的示例Maven项目，该项目使用解析并生成代码 这是针对没有经验的人员的。 要构建它，您将需要下载并解压缩Maven的最新（或最新）版本（ ），然后将mvn命令放在您的路径上。 然后，您将需要安装Java 1.8（或更高版本）的JDK（而不是JRE！），并确保可以从命令行运行java 。 现在，您可以运行mvn clean install并且Maven将编译您的项目，并将结果放入target目录中的两个jar文件中。 如果要从命令行运行，
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[其它] Kamp-Fronend-源码

说明：北风 该项目是使用版本11.2.3生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。
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[其它] chrisashburner.github.io-源码

说明：chrisashburner.github.io
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[其它] user-posts:NodeJS + Express + Firebase + MongoDB +无服务器-源码

说明：用户帖子 NodeJS + Express + Firebase + MongoDB +无服务器+ AWS S3
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[其它] 基于变分贝叶斯推理的鲁棒多重测量稀疏信号恢复

说明：这项工作不仅着眼于探索一种新颖的贝叶斯概率模型来制定一种通用类型的具有脉冲噪声的鲁棒多重测量矢量稀疏信号恢复问题，而且还开发了一种改进的变分贝叶斯方法来恢复原始关节行。 。 在模型的设计中，设计了两个三级分层贝叶斯估计程序，以利用高斯尺度混合和多元广义t分布来表征脉冲噪声和联合行稀疏源信号。 基于变分贝叶斯框架估计信号和测量模型中包含的那些隐藏变量，其中采用多种概率分布来表达其特征。 在算法的设计中，提出的算法是一种与变分贝叶斯估计有关的完整贝叶斯推理方法。 它对脉冲噪声具有鲁棒性，因为可以通过
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[其它] reflection-test-helper:反射测试助手主存储库-源码

说明：反射测试助手 反射测试帮助器主存储库。
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[其它] LinearAlg:线性代数Github-源码

说明：LinearAlg:线性代数Github
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[其它] Art-testing-源码

说明：Art-testing
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[其它] 基于GAN网络的机器人逆运动学求解

说明：基于GAN网络的机器人逆运动学求解
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