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[其它] CSharpPuzzles:我在C#中所做的难题-源码

说明:CSharpPuzzles:我在C#中所做的难题
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[其它] Plotly-Challenge-源码

说明:Plotly-Challenge
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[其它] Pistar:Mise a jour Pistar-源码

说明:安装: 通过腻子或其他页面通过SSH连接器Web Config-> Expert-> SSH 登录n'est paschangé 登录名= pi-star pass =覆盆子 控制台和控制台 rpi-rw cd / tmp git clone cd皮斯塔 须藤chmod + x install.sh 须藤./install.sh 更新FRS: 自动: 网页页面: 配置-> puis miseàjour 常见问题解答仪表板信息和新手信息。 曼努埃尔岛:
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[其它] 基于聚类的高光谱非混合空间光谱预处理

说明:近年来,许多基于光谱的端成员提取算法(EEA)用于高光谱解混(HU),其代价是忽略了空间上下文信息。 本文提出了一种融合HU的空间光谱信息的新型预处理模块,主要包括三个部分:1)基于光谱角分数的k-means算法用于图像均质区域的识别。 2)利用局部窗口检测异常像素; 3)结合空间和光谱信息的重构权重旨在修正异常像素以增强图像均匀性。 所提出算法的主要贡献是在提高端元提取精度的同时,提高了图像的均匀性,降低了计算复杂度。 通过使用实际的高光谱数据集获得的实验结果显示,与最新的空间预处理框架相比,
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[其它] bookstore-源码

说明:Aplikacja“书店” 开玩笑到aplikacja sklepu,gdziemożemy: *wybrać产品,którechcemykupić*zmodyfikowaćelementy koszyka przedzamówieniem*złożyćzamówienieprzezwypełnienieFormularza i zatwierdzenie danych 超级技术 tworzenie aplikacji-bibliotekaReact zarządzaniestanem-Re
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[其它] goit-markup-hw-03-源码

说明:goit-markup-hw-03
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[其它] Python-Boilerplate:竞争性编程python样板-源码

说明:Python-Boilerplate:竞争性编程python样板
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[其它] 基于EMAPs空间光谱特征融合和SMLR的高光谱图像分类

说明:提出了一种基于EMAPs和SMLR的高光谱图像分类方法。 首先,我们采用EMAPs(扩展形态学多属性谱)算法有效地提取了HSI的空间信息,并结合光谱信息形成了空间光谱特征融合模型。 EMAP可以用多个属性结构替换简单的结构元素,并对其进行级联以获得多个结构的属性特征。 然后,我们利用SMLR(稀疏多项式逻辑回归)进行HSI分类。 SMLR适用于高维和大数据集。 采用基于MLR的多分类器,并采用快速算法学习稀疏的多分类器。 与HSI实验中的其他方法相比,我们的方法提供了出色的结果。
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[其它] ProjetoES4A4-源码

说明:ProjetoES4A4
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[其它] ema-john-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] ConcurrentList-源码

说明:并发列表 一个简单的基于锁的线程安全List 实现。 这类似于 。 枚举列表时(例如在foreach循环中),将使用列表的副本进行枚举。 这样可以防止“修改集合”错误,但是也意味着列表在枚举过程中可能不是最新的。 由于它会复制整个列表,因此也可能导致过多的内存使用。 谨慎枚举。 在大多数情况下,您可以使用线程安全的ForAsync和ForEachAsync方法。 但是,您不能从这些循环中直接访问ConcurrentList其他成员。 若要从ForAsync或ForEacAsync循环中更
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[其它] Security-Cam:通过实时分析视频资料来优化监视-源码

说明::camera: 防盗凸轮 目录 :high_voltage: 介绍: 这实现演示这是用Javascr ipt编写和使用安全,相机软件cocossd所提供ml5检测对象。 :question_mark: 问题: 企业需要安全摄像机,但服务器容量不足。 那就是为什么该公司不能以24/7全天候存储视频的原因。 :light_bulb: 解决方案: 使用机器学习,我们可以告诉相机何时有对象可见,并使用轻量级后端存储时间戳
<weixin_42165712> 上传 | 大小:1mb
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