[其它] 设计模式：设计模式的自学-源码

说明：设计模式：设计模式的自学
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[其它] OperatingSystem-Garbage-collection：通用的标记清除垃圾收集器-源码

说明：操作系统垃圾收集 垃圾收集器，尝试回收垃圾或由程序不再使用的对象占用的内存。 标记和扫描算法 任何垃圾回收算法都必须执行2个基本操作。 首先，它应该能够检测所有无法访问的对象，其次，它必须回收垃圾对象使用的堆空间，并使该空间可再次用于程序。 以上操作由标记和扫描算法分两个阶段执行： 标记相 扫描阶段
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[其它] HTML-CSS分配-源码

说明：#HTML CSS分配
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[其它] ai-fundamentals2-源码

说明：Microsoft Learn AI基础知识实验室 该存储库中的示例代码用于Microsoft Learn模块中的动手练习。 设置 这些练习旨在在Visual Studio Online中完成。 要完成实验，您需要满足以下条件： Microsoft Azure订阅。 如果您还没有，可以在注册免费试用版。 一个基于MicrosoftDocs / ai-fundamentals代码存储库的Visual Studio Codespace。 这提供了Visual Studio Code的托管实例，您
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[其它] whosya.github.io-源码

说明：whosya.github.io
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[其它] 简单cdk-源码

说明：欢迎来到简单AWS CDK Typescr ipt项目！ 这是一个用于学习AWS CDK的Typescr ipt开发的简单项目。 cdk.json文件告诉CDK Toolkit如何执行您的应用程序。 CDK脚本在AWS中生成以下组件 一个ECS集群 一台VPC 两项Fargate服务 一个S3铲斗 一个DynamoDB表 一项SQS服务 默认情况下，我们不向AWS提供VPC，ECS群集和Fargate服务。 在AWS Free Tier上进行2天测试的费用为16美元。 要启用这些规定，请
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[其它] 样本文件：https：karant17.github.iosample-files-源码

说明：样本文件：https：karant17.github.iosample-files
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[其它] Neural_Network_Charity_Analysis：该项目的目的是使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。-源码

说明：神经网络和深度学习模型 项目概况 该项目的目的是使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。 完成任务的步骤： 预处理神经网络模型的数据 编译，训练和评估模型 优化模型 资源： 数据源：charity_data.csv 工具 Python scikit-learn，TensorFlow，Keras Jupyter笔记本 结果 数据预处理 该模型考虑的目标变量：IS_SUCCESSFUL列。 变量被认为是该模型的特征：除IS_SUCCESSFUL列外的所有列均已删除
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[其它] 任务二-万维网：任务二：万维网-源码

说明：作业二 任务二：万维网
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[其它] vueDemo2-源码

说明：管理系统 一个Vue.js项目 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report 有关
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[其它] tableau_clone-源码

说明：tableau_clone
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[其它] go-nix-example-源码

说明：go-nix-example
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