[其它] tinydate：一个微小的（349B）可重用的日期格式化程序。 极快！-源码

说明：小约会 一个微型（349B）可重用的日期格式化程序。 极快！ 受启发，此模块返回一个“渲染”功能，该功能可有效地重新渲染已解构的模板。 这样可以产生效果！ 但是，请注意，这仅提供的。 如果您需要更多， 或 是不错的选择！ 安装 $ npm install --save tinydate 用法 const tinydate = require ( 'tinydate' ) ; const fooDate = new Date ( '5/1/2017, 4:30:09 PM' ) ; const
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[其它] CenterNet：使用中心点检测的对象检测，3D检测和姿态估计：-源码

说明：对象为点 使用中心点检测的对象检测，3D检测和姿态估计： 周兴义，王德全，PhilippKrähenbühl， arXiv技术报告（ ） 联系人： 。 欢迎任何问题或讨论！ 更新 （2020年6月）我们发布了基于Lidar的最新3D检测和跟踪框架 。 （四月，2020）我们发布了一个国家的最先进的（多类别- / pose- / 3D-）跟踪扩展 。 抽象的 检测将对象识别为图像中与轴对齐的框。 最成功的物体检测器会列举出潜在物体位置的几乎详尽的清单，并对每个物体进行分类。 这是浪费，
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[其它] acr-build-helloworld-node：用于演示Azure容器注册表生成的示例Node.js应用程序-源码

说明：page_type 语言 产品 描述 urlFragment 样本 javascr ipt 天蓝色 此Node.js应用程序用于演示Azure容器注册表任务的方案。 acr-build-helloworld-node ACR建立世界 此Node.js应用程序用于演示Azure容器注册表任务的方案。 是一套内的特征用于执行多克尔容器建立在，以及自动化OS和框架修补为Docker容器。 特征 该项目包括以下Dockerfile： Dockerfile-用于构建应用程序的非参数化Docker
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[其它] 一种基于主题词表的快速中文文本分类技术

说明：针对中文文本的自动分类问题,提出了一种新的算法。该算法的基本思路是构造一个带权值的分类主题词表,该词表采用键树的方式构建,然后利用哈希杂凑法和长词匹配优先原则在主题词表中匹配待分类的文档中的字符串,并统计匹配成功的权值和,以权值和最大者作为分类结果。本算法可以避开中文分词的难点和它对分类结果的影响。理论分析和实验结果表明,该技术分类结果的准确度和时间效率都比较高,其综合性能达到了目前主流技术的水平。
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[Java] PCI spec 中文版-Java文档类资源

说明：吐血推荐，唯一的中文PCI SPEC，告别让新手痛苦的英文 吐血推荐，唯一的中文PCI SPEC，告别让新手痛苦的英文
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[其它] 观念测试-源码

说明：观念测试
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[其它] lib-compiler-rt：编译器-rt的Unikraft端口，一个运行时库-源码

说明：lib-compiler-rt：编译器-rt的Unikraft端口，一个运行时库
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[其它] DesafioJUNIT：Nac JUnit-源码

说明：DesafioJUNIT Nac JUnit
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[其它] black-diamonds：在Truffle框架之上实现的语言可重用组件-源码

说明：黑钻石：松露语言的可重用组件 该项目的目标是为Truffle语言实现者构建可重用组件的集合。 理想情况下，这些组件在某种程度上保持彼此独立，并且独立于特定的语言语义。 但是，由于它们的开发方式，对具有简单，统一和一致语义的语言存在一定的偏见。 因此，黑菱形符号可能不适用于您的语言实现。 我们很乐意进一步概括这些组件并包括更改，但是有时候情况太不一样了，针对某种语言设计更简单的解决方案可能会更容易。 指导原则 旨在为今天打造“正确”的东西，而不是为明天辩护 没有向后兼容性 保持简单 支持研究
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[其它] Nodememnon：一些Node项目-源码

说明：一些基本的Node.js项目
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[其它] 项目0-源码

说明：项目0 不太平台化的平台游戏（又名Mario Harry Potter Pong游戏） 指示 播放器1控件：↑↓→←播放器2控件：WASD 割礼的目的是抓小偷10次。 第一个抓取10次的玩家将赢得比赛。 用户商店 游戏开始 贪吃蛇开始在GameBoard div中快速移动 玩家1的目标是使用↑↓→←与小偷碰撞 玩家2的目标是使用wasd与告密者相撞 谁先抓10次告密者，现在就赢了！
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[其它] RL-Pytorch：不同强化学习算法的实现-源码

说明：强化学习算法-PyTorch 针对OpenAI体育馆环境的不同强化学习算法的PyTorch实现。 用法 要测试预先训练的网络：运行test.py或test_continuous.py 训练新网络：运行train.py或train_continuous.py 所有超参数都在train.py或train_continuous.py文件中 如果您尝试在操作维数= 1的环境中对其进行训练，请确保检查PPO类的update函数中的张量维，因为我已经使用过torch.squeeze()多次。 torc
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