[其它] 杂志-源码

说明：杂志
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[其它] tidy.ado：tidyr软件包在Stata中的实现-源码

说明：静态 这是R的基本实现。 收集 collect将一个宽数据集转换为一个长数据集（即整形长）。 该命令将变量列表作为参数。 此列表对应于要收集的变量。 使用选项label将变量标签另存为新变量 传播 扩展将一个长数据集转换为一个宽数据集（即整形）。 该命令以两个变量名作为参数。 第一个变量包含新的变量名称。 第二个变量包含新的变量值。 安装 net install tidy, from("https://raw.githubusercontent.com/matthieugomez/tidy.a
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[其它] 应用程式：Sistema de Matriculas Laboratorios-源码

说明：TemplateApp 该项目是使用版本8.1.2生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng bu
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[其它] f1online-nextjs-源码

说明：这是的入门模板。
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[其它] Ruby-3.0.0-源码

说明：什么是Ruby Ruby是一种常用于Web开发的解释型面向对象编程语言。 它还提供了许多脚本功能来处理纯文本和序列化文件，或管理系统任务。 它是简单，直接和可扩展的。 Ruby的功能 简单语法 普通的面向对象功能（例如，类，方法调用） 先进的面向对象功能（例如，混合，单例方法） 运算符重载 异常处理 迭代器和闭包 垃圾收集 动态加载目标文件（在某些体系结构上） 高度可移植（在许多类Unix / POSIX兼容平台以及Windows，macOS等上运行）。 如何获得Ruby 有关安装R
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[其它] loginagohacker.github.io：对于我的机器人FlipAI来说，这是一个更好的网站。 它还具有指向其他几件事的链接-源码

说明：FlipAI 这是FlipAI机器人的网站。 它还包括一个变更日志。
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[其它] 作业：机器学习项目-源码

说明：项目 机器学习项目 摘要—在这个项目中，我们正在比较两个社交媒体用户，并确定其中哪个更具影响力。数据集包含每个用户的关注者数量和许多其他功能。 根据人的判断，关注者人数是将用户归类为有影响力的唯一功能，但要成为影响者，不仅需要高关注者人数。 在这个项目中，我们考虑其他功能来预测哪个用户更有影响力。 这里使用的社交媒体是Twitter。 我们正在使用Logistic回归，朴素贝叶斯，支持向量机和梯度等不同模型来训练数据，以预测哪个用户更有影响力。 我们还使用了交叉验证等技术以及功能组合来增强准确性
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[其它] 模板-源码

说明：模板
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[其它] Bento：开源的高速无服务器视频转码管道-源码

说明：欢迎来到便当 概述 是一种快速的无服务器快速视频转码管道，可以轻松地部署到Amazon Web Services（AWS）。 它是为寻求快速，简单，开源解决方案以满足其视频转码需求的个人和小型企业而打造的。 入门 Bento管道部署 Bento部署在AWS资源上。 本概述了管道部署步骤。 Bento仪表板部署 Bento Dashboard提供了一个简单的界面来使用已部署管道的所有功能。 Bento Dashboard是在React中构建的，具有Express后端，可以在本地运行以供个人使用，也
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[其它] GoStackS03D02-源码

说明：GoStackS03D02
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[其它] FindRestaurantes：实习测试； NodeJS，MongoDB和Scrapy MVC的-源码

说明：查找餐厅 入门 初始化mongo mongod 然后，在另一个提示下，安装软件包 npm install 启动服务器 node index.js 转到本地主机：3000 我称刮板机为发烧友犯了一个小错误
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[其它] AutoEncoder：使用Tensorflow2制作的AutoEncoder功能提取器-源码

说明：自动编码器 使用Tensorflow2制作的AutoEncoder功能提取器 依存关系 Tensorflow 2泡菜麻木 对于数据提取： scipy shennong 如果使用Wav2Vec表示形式： torch fairseq soundfile 别的， remove in data.py class PretrainedWav2VecModel and Prediction function read_audio and erase import torch, nn, fairseq
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