[嵌入式] PCB数码管.PcbLib

说明：PCB数码管.PcbLib
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[其它] cifar10_prediction_service-源码

说明：CIFAR10图像类别预测服务 使用以下命令来构建和运行服务（预测服务和数据库服务） docker-compose build docker-compose up -d 连接到localhost：5000并上传图像。
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[其它] 使用迭代半监督学习技术准确地计算机识别蛋白琥珀酰化位点

说明：琥珀酰化是蛋白质翻译后修饰（PTM）的一种广泛类型，在调节蛋白质构象，功能和理化性质方面起着重要作用。 与劳动密集和费时的实验方法相比，琥珀酰化位点的计算预测由于其方便快捷的速度而非常可取。 当前，已经开发了许多计算模型以通过各种类型的两类机器学习算法来识别PTM站点。 这些方法需要正样本和负样本进行训练。 但是，很难指定PTM的负样本，如果不能正确完成，会极大地影响计算模型的性能。 因此，在这项工作中，我们将正样本仅学习（PSoL）算法首次应用于琥珀酰化位点预测问题，这是一类特殊的半监督机器学
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[其它] poker-planning-application:w带有Vue.js，Vuex和Socket.io的扑克规划应用程序-源码

说明：扑克筹划申请 概述 该项目的目的是允许敏捷团队一起投票，以确定分配给票证的正确故事点数。 贡献 参与项目之前，请先阅读 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run serve # build vue.js application for production npm run build # lint all javascr ipt and vue compone
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[其它] psxrepo-源码

说明：psxrepo
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[其它] GardenofGlass-QuestbookEdition:我在CurseForge上的modpack的存储库。 易于报告错误，提出建议并帮助开发新版本-源码

说明：这个modpack使您的知识经受考验！ 这是我的世界modpack的官方资料库Garden of Glass (Questbook Edition)上 ！ 它包含创建服务器和创建客户端.zip文件所需的所有文件，以导入到可以导入默认CurseForge modpack文件的任何已知启动器中。 服务器和客户端文件的发行版本可以在或在上。 内容 基本的 文件夹中包含的内容仅是已更改的文件。 如果配置未更改，则无需在此处。 它会在首次启动modpack时自动生成。 服务器数据 serverdata
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[其它] jakyn.github.io:该存储库应托管我的公共资产-源码

说明：jakyn.github.io 该存储库应托管我的公共资产
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[其它] node-tp-源码

说明：node-tp
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[其它] multi-output-image-compressor-js:同时将图像多次压缩为多种大小，例如大，中，小和小-源码

说明：多输出图像压缩器js 多次压缩图像。 该压缩程序返回大小调整为小，中和大的多个图像。 压缩单个图像还会返回“微小”变体，以及小型，中型和大型图像。 以下代码还显示了有关如何使用gridfs流上传到mongodb的示例 下载代码以查看其工作方式，或者是否要修改Sharp JS参数或代码本身 依存关系 使用此模块之前，必须先安装Sharp JS。 使用Multer将图像上传到内存以获取缓冲区。 可选：如果要在文件缓冲区之外创建可读流，请使用流化器 用法 压缩单 const imageComp
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[其它] ruby-school-lesson-28-源码

说明：sinatra-bootstrap-clean 清洁版本
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[其它] trackball:通过指数地图进行虚拟轨迹球轨道运动-源码

说明：轨迹球 通过指数地图进行虚拟轨迹球轨道运动 这是一种替代的轨迹球技术，它使用指数映射和并行传输来保留距离和角度，以实现连贯且直观的轨迹球旋转。 例如，通过屏幕中心的径向直线上的位移会在轨迹球的大圆圈上传递到相同长度的圆弧上。 这与使用正交投影的最新技术相反，该技术使径向距离偏离屏幕中心更远。 此实现严格遵循Stantchev，G.的论文中给出的方法。“虚拟轨迹球建模和指数映射”。 。 。 状态 当前仅支持将作为基础线性代数库，但将在要素门之后支持其他以便只有您选择的库成为依赖项。 Orbi
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[其它] PGlcS：预测具有多个功能的O-GlcNAcy蛋白质位点并进行分析

说明：O-GlcNAcylation作为蛋白质翻译后修饰的一种广泛类型，在几乎所有细胞过程中都起着至关重要的调节作用，并且与某些疾病有关。 要深入了解O-GlcNAcylated的机制，鉴定底物和特定O-GlcNAcylated的位点至关重要。 实验鉴定是昂贵且费时的，因此O-GlcNAcylated位点的计算预测具有相当大的价值。 在这项工作中，我们通过使用k-均值聚类来获得信息量和可靠的阴性样本，并开发了一种支持向量机分类器并结合两步特征选择的方法，从而开发了一种称为PGlcS（O-GlcNAcy
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