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[其它] hw2-woliver2:GitHub Classroom创建的hw2-woliver2-源码

说明:HW2:命令行设计 在此作业中,您将逐步构建一个简单的Python命令行工具。 请注意,对于此家庭作业,您将在最终工具和相关作业中得到评分。 如果您无法完成第3步,则只需要执行中间步骤。 目标 尽管有许多用于标记数据的格式,但是最常见的格式之一是多列表格格式,每个句子之间都有一个空白行。 例如,这是在CoNLL-2000分块共享任务中出现的两个句子(Tjong Kim Sang和Buccholz 2000): The DT B-NP August NNP I-NP deficit NN I-N
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[其它] quarkus-app-源码

说明:cicd-source-app 该项目使用Quarkus(超音速亚原子Java框架)。 如果您想了解更多有关Quarkus的信息,请访问其网站: ://quarkus.io/。 在开发人员模式下运行应用程序 您可以在开发模式下运行您的应用程序,该模式可使用以下方式启用实时编码: ./mvnw compile quarkus:dev 打包并运行应用程序 可以使用以下程序打包该应用程序: ./mvnw package 它在/target目录中生成cicd-source-app-1.0.0
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[其它] afra-源码

说明:饭店管理系统 安装 git clone 作曲家安装 PHP的工匠迁移-种子 登录 用户名:超级密码:123456
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[其它] RProgrammingProject:Proyecto最终版R-源码

说明:RProgrammingProject:Proyecto最终版R
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[其它] anjambro-源码

说明:Windows2019RDP-US 具有RDP访问权限的Windows Server 2019 Github(美国ngrok)回购链接: : 使用Github使用2cpu-7gb Ram FREE创建免费的VPS: 对于亚洲,请访问 单击屏幕右上角的Fork将其保存到您的Github。 访问以获取NGROK_AUTH_TOKEN 在Github中,转到“设置”>“秘密”>“新存储库秘密” 在名称中:输入NGROK_AUTH_TOKEN 价值中:访问复制您的Auth
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[其它] weather-website-dashboard-源码

说明:天气网站仪表板 入门 待定 特征 贸易发展局 许可方式: 该项目中的代码已获得MIT许可。
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[其它] Gtk4-tutorial:gtk4初学者教程-源码

说明:Gtk4初学者教程 本教程说明了如何使用Gtk4库编写C程序。 它侧重于初学者,因此其内容仅限于基本事物,例如小部件,GObject,信号,菜单和构建系统。 请参考以获取更多主题。 本教程正在开发中,不稳定。 即使使用C语言编写的示例已在gtk4版本4.0上进行了测试,但可能仍存在错误。 如果您在本教程和C示例中发现任何错误,错误或错误,请告诉我。 您可以将其发布到 。 本教程的最新版本位于。 您可以阅读而无需下载。
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[其它] Organizer-源码

说明:组织者 该项目旨在使您的生活相对于您的目录更有条理! 这是一个简单的程序,完全支持建议和改进! 它完全是在需要整理我的目录的时候创建的! 如果您想使用它,只需给一个git clone git clone 将下载的文件-> (Organizer-Organizer.py-Bannert.txt)放在目录-> “ / usr / bin / Organizer”中。 ==使用方法== 要运行它,只需使用命令Organizer [directory] ,或只是Organize
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[其它] Java_start:Java从零到架构师-源码

说明:Java_start:Java从零到架构师
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[其它] .config-源码

说明:点文件 我对系统元素和我选择的软件的个人配置的集合,意在作为开发仓库中的子模块添加。 Windows机器需要配置git才能处理符号链接! 用法 对于开发和通用标准,将以下文件符号链接到您的仓库的根目录: .editorconfig .gitignore .Directory.Build.props 此外,在解决方案文件旁边,将symlink Resharper.sln.DotSettings替换为解决方案文件名,将链接目标文件名上的Resharper替换为。 为了避免重复的Packag
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[其它] 学习从粗到精的深度表示以实现面部对齐

说明:在本文中,我们提出了一种从粗糙到精细训练深度卷积网络的新型人脸对齐方法。 它首先将给定的地标划分为主要子集和精心设计的子集。首先,我们对主要子集保持较大的权重,以使我们的网络主要预测其位置,同时略微考虑精心设计的子集。 接下来,逐渐减小主要子集的权重,直到两个子集具有相等的权重。 这个过程有助于学习一个好的初始模型,并顺利地搜索最优模型,以避免在后续过程中丢失相当好的中间模型。在具有挑战性的COFW数据集[1]上,我们的方法实现了6:33%的平均误差,且与之前的最佳结果相比,减少了21:37%[
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[其它] LIS-DeepLearning:由Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkhateeb撰写的“通过压缩传感和深度学习实现大型智能表面的模拟代码”,发表于IEEE Access,2021年3

说明:通过压缩感测和深度学习实现大型智能表面 这是与以下文章相关的MATLAB代码包:Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkhateeb,“”,IEEE Access,2021年3月,doi:10.1109 / ACCESS.2021.3064073。 文章摘要 采用大型智能表面(LIS)是提高未来无线系统的覆盖范围和速率的有前途的解决方案。 这些表面包含大量近乎无源的元素,这些元素与入射信号相互作用,例如通过反射入射信号,从而以一种聪明的方式提高了
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