[其它] nove-源码

说明：雨果Novela林业入门 的端口的盖茨比主题 先决条件 此入门程序将主题导入为 转到> 1.12 雨果> 0.65.0 内容管理 该启动器已准备好导入 :sparkles: 。 您保存在CMS中的所有更改都将被提交回您的Git存储库。 在Netlify上部署 在导入您的存储库 在Netlify中创建一个新站点并导入您的存储库。 将构建命令设置为： hugo --gc --minify 将发布目录设置为： public 将GO_VERSION设置为1.12或更高 将HUG
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[其它] PicPool_cdn:博客图片池-源码

说明：PicPool_cdn
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[其它] server-setup:基本服务器设置-源码

说明：服务器配置 准备配置文件并编辑公共密钥和其他变量： ./setup.sh nano vars.yml 运行剧本以设置用户和防火墙。 sudo ansible-playbook main.yml 安装docker： sudo ansible-playbook main.yml -t docker 安装nginx： sudo ansible-playbook main.yml -t nginx 安装nextcloud： sudo ansible-playbook main.yml -
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[其它] password-safe:与fyne一起编写的安全密码-源码

说明：密码安全 与fyne一起编写的安全密码
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[其它] maharshi-bhaduri.github.io-源码

说明：简历
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[其它] power-gantt:表甘特库-源码

说明：电力甘特 特征！ 可调框架 物品快速版（双击） 单击项目时自动水平滚动 项目关系支持 多层次小组 每日和每周模式 项目进度条 条形和钻石形 你也可以： 通过拖放重新排序项目 安装 $ npm install power-gantt or $ yarn add power-gantt 托多斯 更好的文档 客制化 执照 麻省理工学院 随时在我的上给我写信 自由软件，地狱呀！
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[其它] chunkchain:Chunkchain是一款免费工具，可通过诱人的用例模拟区块链-源码

说明：Chunkchain是一个免费的开源区块链模拟工具。 它旨在支持任何与区块链或分布式分类账技术相关的高等和高等教育课程。 由于动手学习经验对于深入理解至关重要，因此该工具展示了各种用例中的分布式分类帐技术。 其目标是： 查看一些用例区块链如何工作 轻松简单地交换协议或方法 深刻了解背景情况 看到机会和潜力开始致力于自己的想法 用例：聊天平台 基于分布式P2P网络的聊天平台可以使人们对区块链的不同层有更多的了解。 通过在后台启用与消息的单个1：1聊天，应该可以看到交易速度如何依赖于所选的共识机
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[其它] 基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法

说明：针对内存计算框架 Spark 在作业 Shuffle 阶段一次分区产生的数据倾斜问题，提出一种内存计算框架的迭 代填充分区映射算法( IFPM) 。首先，分析 Spark 作业的执行机制，建立作业效率模型和分区映射模型，给出作业执行 时间和分配倾斜度的定义，证明这些定义与作业执行效率的因果逻辑关系; 然后，根据模型和定义求解，设计扩展式 数据分区算法( EPA) 和迭代式分区映射算法( IMA) ，在 Map 端建立一对多分区函数，并通过分区函数将部分数据填 入扩展区内，在数据分布局部感知后再执
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[其它] fintracking-client:Fintracking是用React写的财务顾问-源码

说明：Fintracking客户 Fintracking客户是财务个人顾问，可以跟踪您的资金交易。 应用 要启动应用程序，请运行： npm start 。 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 该项目是通过引导的。
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[其它] 基于LDA主题模型的移动应用相似度构建方法

说明：随着移动互联网的快速发展，如何从大量的移动应用中抽取有效的描述信息继而为移动用户提供有效 准确的推荐策略变得尤为迫切。目前，移动应用市场对应用的推荐策略相对传统，大多是根据应用的单一属性进行 推荐，如下载量、应用名称、应用分类等。针对推荐粒度过粗和推荐不准确的问题，提出了一种基于潜在狄利克雷分布 ( LDA) 主题模型的移动应用相似度构建方法。该方法从应用的标签入手，构造应用的主题模型分布矩阵，利用该主 题分布矩阵构建移动应用的相似度矩阵，同时提出了将移动应用相似度矩阵转化为可行的存储结构的方法
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[其它] guava_fashion_online-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] 基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法

说明：为提高计算机辅助乳腺疾病检测的准确率，提出一种基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法。首先，分别从卷积神经网络中提取图像的浅层特征与深层特征并对其进行加权融合；其次，通过在卷积神经网络中构建 空间金字塔池化层，实现了卷积神经网络的多尺度输入；最后，在MammographicImageAnalysisSociety(MIAS) 数据集上进行验证实验。实验结果表明，本文提出的乳腺疾病检测算法平均准确率高达 94.93%，与其他乳腺.疾病检测算法进行对比实验可知，本文提出的乳腺疾病检测算法具有更高的检测准
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