[其它] FSW-115-源码

说明：FSW-115 <scr ipt src =“
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[其它] 不一致决策表规则获取的粒计算方法

说明：针对不一致决策表的规则获取, 从属性多粒度角度考虑, 按粒度由粗到细将决策表划分成不同的粒度空间,通过定义相容粒关系矩阵和不相容粒关系矩阵, 并充分挖掘隐含在矩阵中的启发式信息, 实现对不同粒度空间确定性规则和不确定性规则的获取. 最后, 从实例分析以及UCI 测试对算法进行验证, 并与现有算法进行实验对比, 实验结果与分析表明了所提出算法的可行性和有效性, 而且按此方法获取的规则集的泛化能力更强.
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[其它] Directivas-personalizadas-en-Angular:第353条个人命令的通用命令-源码

说明：DirectivasApp 该项目是使用版本11.1.1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
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[其它] Skeletal_Joints_Proj:骨骼关节项目-源码

说明：Skeletal_Joints_Proj:骨骼关节项目
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[其它] personal-website-源码

说明：这是我在AWS Amplify上托管的个人网站 在nicholaslatham.com上查看
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[其它] todo-js:ToDo应用程式JavaScript-源码

说明：Webpack入门 Este es proyecto原始应用程序webpack。 注意： 索取资料 npm install Y para construir el build，reueren： npm run build
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[其它] noaastn:可从NOAA网站下载，处理和可视化天气数据的Python软件包-源码

说明：诺阿斯滕 美国国家海洋与大气管理局（NOAA）收集并提供来自美国及世界各地陆基气象站的气象数据（）。 一种访问这些数据的方法是通过可公开访问的FTP站点。 该软件包使用户可以轻松地从给定站点下载给定年份的数据，从原始数据文件中提取几个关键天气参数，并可视化这些参数随时间的变化。 此程序包提取的天气参数为： 气温（摄氏度） 大气压力（百帕斯卡） 风速（m / s） 风向（角度） 特征 get_stations_info ： 此功能下载并清除ftp://ftp.ncei.noaa.gov/
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[其它] 超级-λ’无三角图的度和充分条件

说明：设S是连通图G的一个边割。若G-S不包含孤立点,则称S是G的一个限制边割。如果图G的每个最小限制边割恰好分离出图G的一条边,则称图G是超级限制边连通的,简称超级-λ’的。设G是一个阶n≥4的连通无三角图。本文证明了若G中任意满足dist(u,v)=2的点对u,v∈V(G)有d(u)+d(v)≥2[n+2/4]+3,则G是超级-λ’的。最后,举例说明该结论是最好的。
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[其它] flask_ner-源码

说明：命名实体识别 对报废的数据执行命名实体识别，并使用spacy和flask提取诸如城市，人员，组织，日期，地理实体，产品等实体。 导入所有必需的 from flask import Flask , url_for , render_template , request import spacy from spacy import displacy from flaskext . markdown import Markdown import wikipedia 加载spacy英语图书馆 nlp =
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[其它] SemiTraductores2:拉斯塔雷亚斯河畔阿奎斯湖畔的地毯-源码

说明：半导体插件2 在活动中的连续演出，在墨西哥的现实生活，在西班牙的政治演出，歌剧表演者，卡拉克特，努梅罗人，在印度的身分证人或无名誉的人。 激活了Para的desarrollo de esta，为iba的接收器创建了一个基础，las cuales fueron：int，float，bool，string，char，switch，case，default，break，如果不是，则为之，而为， ，void，class，cout，cin，include，return，{，}，[，]，（，），＃，，。
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[其它] goit-markup-hw-03-源码

说明：goit-markup-hw-03
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[其它] Googe_Cloud_AutoML_Vision-Model:项目目标是使用Google Cloud AutoML在医学影像数据集上构建四个具有四个不同变体的模型。 然后部署模型并观察数据的属性如何影响模型的结果-源码

说明：Googe_Cloud_AutoML_Vision-模型 项目目标是使用Google Cloud AutoML在医学影像数据集上构建四个具有四个不同变体的模型。 然后部署模型并观察数据属性如何影响模型的结果。
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