[其它] joongheon.github.io-源码

说明：joongheon.github.io
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[编解码] 音频截取工具软件.zip

说明：随时截取音频
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[其它] 物联网系统中的联合中继和干扰选择

说明：在本文中，我们考虑了物联网系统中的物理层安全性问题，其中存在一个感应收发器对，多个候选节点和一个窃听器。 收发器对需要在候选节点中选择一个干扰节点和一个中继节点，以保持通信的保密性。 考虑到候选信道的多样性和有限的可用功率，扫描所有节点并找到最佳节点是不可行的。 我们将这种干扰和继电器选择问题公式化为在固定感测顺序下的最佳停止问题。 然后，通过应用动态规划解决方案，我们提出了一种低复杂度的方法来获得最佳的感测顺序。 通过数值结果对提出的选择方案的性能进行了评估。
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[其它] fionamellink.github.io-源码

说明：fionamellink.github.io
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[其它] git_WAD_TEAM-源码

说明：git_WAD_TEAM
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[其它] Group5_[removed]小组练习-源码

说明：Group5_javascr ipt 小组练习
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[其它] ogc-api-features-leaflet:OGC API的基本查看器-使用Leaflet.js实现的功能-源码

说明：ogc-api-features-leaflet 此处的实时示例： :
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[其它] node-shell-源码

说明：node-shell
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[其它] CIAMS:一种工具包，用于自动选择合适的分类模型以及评估在给定数据集上学习分类器的难易程度-源码

说明：CIAMS-基于聚类指数的自动分类模型选择 CIAMS的代码打包为AutoMS 。 AutoMS（使用聚类索引的自动模型选择）是一种机器学习模型建议和数据集可分类性评估工具包。 在找到文档。 目录 概述 对于给定的二进制分类数据集， AutoMS估计与各种分类器模型相对应的最大可实现f1分数。 这些估计分数有助于对分类器模型进行明智的选择，以在数据集上进行实验，并推测每个分类器的期望值。 AutoMS还可以预测数据集的分类复杂度，该复杂度表征了可以轻松对数据集进行分类的特征。 AutoMS
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[其它] vsce-feedstock:vsce的conda-smithy存储库-源码

说明：关于vsce 主页： : 软件包许可证：麻省理工学院 原料许可证： 摘要：VS代码扩展管理器 当前构建状态 蔚蓝 变体 状态 linux_64_nodejs12 linux_64_nodejs14 linux_64_nodejs15 osx_64_nodejs12 osx_64_nodejs14 osx_64_nodejs15 当前发行信息 姓名 资料下载 版本 平台类 安装vsce 安装vsce从conda-forge通道可以通过添加可以实现conda-forge到您的
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[其它] Houtz_etal_2021-NHP_microbiome:Houtz等人2021年的可再现性数据和代码，“圈养灵长类动物中肠道微生物群的可预测的和特定于宿主物种的人源化”-源码

说明：Houtz_etal_2021-NHP_microbiome Houtz等人2021年的可再现性数据和代码，“圈养灵长类动物中肠道微生物群的可预测的和特定于宿主物种的人源化” 安装与设定 要设置执行该代码的环境，请确保在基本的Conda环境中安装了Mamba，然后在终端中运行以下命令： mamba env create -n qiime2-2021.2-irkernel --file qiime2-2021.2-py36-osx-conda-irkernel.yml 激活环境： conda
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[其它] Team21-源码

说明：第21队
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