[其它] aulasIW:IW Projetos-源码

说明：IW Projetos
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[其它] minder-app-api-源码

说明：快速样板！ 这是用于启动新项目的样板项目！ 设置 完成以下步骤以开始一个新项目（NEW-PROJECT-NAME）： 将此存储git clone BOILERPLATE-URL NEW-PROJECTS-NAME到本地计算机上git clone BOILERPLATE-URL NEW-PROJECTS-NAME cd进入克隆的存储库 使用rm -rf .git && git init重新启动该项目的git历史 安装节点依赖项npm install 将示例环境文件移动到.env ，它将被g
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[其它] booktrove-app-api-源码

说明：booktrove-app-api 设置 完成以下步骤以开始一个新项目（NEW-PROJECT-NAME）： 将此存储git clone https://github.com/orndorfftyler/express-boilerplate.git NEW-PROJECTS-NAME到本地计算机上git clone https://github.com/orndorfftyler/express-boilerplate.git NEW-PROJECTS-NAME cd进入克隆的存储库 使用
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[其它] basenger-源码

说明：巴辛格 这是一个与其他人交流的应用程序。它就像facebook，但更安全，网站更高级。 用flask和jquery创建
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[其它] image-similarity:此项目是一个单瓶烧瓶应用程序，可读取本地图像或在线图像（URL），接收身份验证，计算百分比比例的相似度（同一图像为100％）-源码

说明：图像相似度计算器API。 该项目是一个单瓶烧瓶应用程序，可读取本地图像或在线图像（URL），进行身份验证并计算百分比比例的相似度（同一图像为100％）。 先决条件 烧瓶 的OpenCVPython的 scikit图像 麻木 文件夹树 Preview.gif-显示图像输出的结果的gif。 README.md ---解释项目的解决方法的文件 requirements.txt-包含项目所需的依赖项 scr ipt.py ---包含包含api身份验证，ssl处理和相似性计算器的脚本 入门 从git克
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[其它] 用矩阵灰色绝对关联度理论确定最佳噪声监测点。

说明：噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但
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[其它] crud-basic-python:使用本地Postgres数据库的Crud的基本实现-源码

说明：Python的基本CRUD 您可以复制，使用和修改任何所需的内容。 这只是在本地postgres数据库上使用python的基本crud实现。
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[其它] benjaminFoldoy.github.io-源码

说明：benjaminFoldoy.github.io
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[其它] tcc-sigo-acessorias-e-consultorias-源码

说明：tcc-sigo-acessorias-e-consultorias
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[其它] PrimeFaces-JPA-Hibernate:ist Sistema com PrimeFaces eHibernate-源码

说明：PrimeFaces-JPA-Hibernate :green_circle: 续：WebService Cep，JSF和PrimeFaces集成，按需配送。 Imagem do Sistema I 西马克玛二世 Imagem do Sistema III Guia da Uso 1-O Eclipse项目的实现过程2Kongusados就像jdk-11.0.9一样3-Profeto feito em maven usando：Hibernate核心eHibernate实体管理器5.4.0.
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[其它] WhatAppClone-源码

说明：Whatsappclone Whatsapp克隆 入门 该项目是Flutter应用程序的起点。 如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门： 要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了教程，示例，有关移动开发的指南以及完整的API参考。
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[其它] 宽带和窄带谱图特征融合识别非特定人群的汉语词汇两个词

说明：本文提出了一种宽带与窄带频谱图特征融合的非特定人群汉语词汇识别方法。 在图像特征提取过程中，图像处理技术适用于语音识别领域。 首先，在窄带频谱图中进行等宽分区线投影和二元宽度分区线投影，分别将其设置为第一字符集和第二字符集的窄带频谱图。 同时，在傅立叶变换之后，在窄带频谱图中再次进行等宽分区线投影，将其视为第三特征集。 然后，在宽带频谱图中执行等宽的列投影，将其视为第四特征集。 以上四个特征集用作支持向量机（SVM）的特征向量，作为对非特定人群的两个单词汉语词汇的整体识别的分类器。 模拟实验中总
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