[其它] 选择插入-源码

说明：选择插入
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[其它] 文件夹-源码

说明：文件夹
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[其它] ZrW_2O_8 / ZrO_2复合材料的热膨胀系数接近零

说明：在这项工作中，研究了零热膨胀ZrW2O8 / ZrO2和Al2O3加入ZrW2O8 / ZrO2复合材料的微观结构，导热性能和导电性能。 两种复合材料均显示出非常低的热导率，并且随着温度升高，热导率略有降低。 两种复合材料的电导率随测量温度的升高而增加。 添加Al 2 O 3的ZrW2O8 / ZrO2复合材料比ZrW2O8 / ZrO2复合材料具有更高的导热性和导电性。 引起复合材料导热性和导电性差异的最重要因素是Kong隙率。
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[其它] history-shuffle-frontend：用于历史数字馆藏的洗牌按钮-源码

说明：历史洗牌前端 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn serve 编译并最小化生产 yarn build 整理和修复文件 yarn lint 自定义配置 请参阅。
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[其它] 代码解决方案：我解决各种编码平台问题的方法-源码

说明：代码解决方案 此回购包含了我原创的解决方案，用于解决在线发现的编程挑战，书籍以及亚马逊，facebook，google，twiter等不同公司提出的问题。 令人敬畏的挑战网站，其中包含许多要完成的问题。 包含我的街机游戏和挑战问题解决方案。 问题类型 此文件夹包含按类别排序的问题。 每个问题都有我写的解决方案。 实作 包含一些基本CS构造的JS实现（排序算法，最小/最大堆等）。
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[其它] 正系统-源码

说明：潜在的 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。
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[其它] Ce：YAP晶体中的双缺陷

说明：通过使用同步加速器辐射形貌和蚀刻图研究了Ce：YAP中的双缺陷。 结果表明，孪晶为{101}和{121}类型，相邻晶格参数的交换被认为是孪生的内在因素。 在此基础上，建立了孪生结构模型。 否则，生长实验结果表明，在肩部形成过程中，生长速率的突然变化趋于引起缠绕。
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[其它] nanopub：用于搜索，发布和修改nanopublications的Python客户端-源码

说明：纳米酒吧 nanopub库提供了一个高级，用户友好的python界面，用于搜索，发布和收回nanopublications。 纳米出版物是一种形式化且机器可读的方式，用于传达尽可能小的可发布信息单元。 请参阅以获取更多信息。 文献资料 查看 设置 使用pip安装： pip install nanopub 要发布到nanopub服务器，您需要设置个人资料。 这使nanopub服务器可以识别您。 运行以下交互式命令： setup_nanopub_profile 它将添加并存储RSA密钥以对您的
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[其它] 相对角差法重建大口径平面光学元件面形

说明：针对已有的相对角差法面形检测的原理验证装置,提出了一种具有更高稳健性的最小二乘积分面形重建算法。利用相对角差改写了经典最小二乘积分技术的代价函数,避免了积分重建中的测量误差累积的问题,空间复杂度和时间复杂度仍分别为
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[其它] make-java-great-again：BSc（荣誉）计算机科学（软件工程）学士学位-最终项目-使Java再创辉煌！ 重构为功能-源码

说明：重新制作Java自述文件 这是扩展名“ make-java-great-again”的自述文件。 写下简短描述后，我们建议包括以下部分。 特征 描述扩展程序的特定功能，包括扩展程序的屏幕截图。 图像路径是相对于此README文件的。 例如，如果扩展项目工作空间下有一个图像子文件夹： ！[功能X]（images / feature-x.png） 提示：许多流行的扩展程序都使用动画。 这是炫耀您的扩展程序的绝佳方法！ 我们建议您使用简短易懂的短动画。 要求 如果您有任何要求或依赖性，请添加一个
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[其它] github-actions-examples-源码

说明：Github Actionsで自动デプロイしてみる やってみる开発环境 （AWS） （未実装，実装予定） 安卓 iOS（未実装，実装予定） （未実装，実装予定） 目的 Github Actionsが使用できるようになったのCIGithub上でのCI / CDの検证を行う。CI / CDの検证を行って，うまく行く方法が设置されたら，他のプロジェクトにも适用する。 やりたいこと ：ReactでWeb前端の开発を行い，masterにpushされたら自动的にbuildする。Buildが完了した
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[其它] 基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法

说明：利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分
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