[其它] 笑话发生器-源码

说明：爸爸笑话发电机应用 一个放松的应用程序，用于产生一些爸爸笑话 :beaming_face_with_smiling_eyes: :beaming_face_with_smiling_eyes:
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[其它] message-forwarding：连接不同即时消息平台的消息转发程序。-源码

说明：消息转发 |简体中文 本项目致力于通过消息转发连接不同的IM（Instant Messageing即时通讯）平台。 初步支持：Ｍinecraft我的世界，腾讯QQ腾讯QQ，Discord等IM平台的互相转发。 使用 请查看 维护者 。 贡献 欢迎PR 许可证
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[其它] 扰动LDA：了解班级经验均值与期望值之间的差异

说明：Fisher线性判别分析（LDA）在许多模式识别应用程序中，尤其是在生物识别学习中，通常用于缩小尺寸和提取判别特征。 在推导Fisher的LDA公式时，有一个假设，即类别经验均值等于其期望值。 但是，此假设在实践中可能无效。 在本文中，从“扰动”的角度出发，我们开发了一种称为扰动LDA（P-LDA）的新算法，其中引入了扰动随机向量，以了解费舍尔中类经验均值及其期望值之间的差异的影响。标准。 以Fisher准则进行的这种扰动学习将产生与某些扰动因子集成在一起的类内和类间协方差矩阵的新形式。 此外，
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[其它] 基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法

说明：提出了一种基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器(APS)星图去噪方法。该方法利用短时静态背景噪声与随机噪声阈值构建动态序列噪声模板，实现了对APS星图数据的去噪处理。以ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据进行研究，结果表明所提方法能很好地剔除条带和边缘噪声。与传统去噪处理方法相比，所提方法的星图质心提取精度提升了约12.98″；与全局阈值分割法相比，所提方法的星图质心提取精度提升了约2.16″；与静态背景噪声方法相比，所提方法的星图质心提取精度提升了约9.64″。这充分表明所提方法可有效提
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[其它] 高档商店：Vue + Express全栈购物商城-源码

说明：在线预览： 手机直接扫描二维码真机体验： 项目详情介绍： 历史版本 基于Vue-CLI2.0： 这个分支版本是一两年前的，基于Vue-CLI2.0写的，数据请求是Mock，纯前端的项目。 基于Vue-CLI3.0： 这个分支版本是基于Vue-CLI3.0的，将脚手架从2.0迁移升级到了3.0，遇到的一些问题和坑也都填完了~也是纯Web端Mock模拟数据的项目。 Github： 前端： ： 服务端： : 后台管理CMS： : 使用说明 克隆项目 https://github.com
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[其它] autofix_anything：通过一个js调用自动修复网站上任何内容的位置-源码

说明：＃自动修复Pete R的所有内容。这个小插件可让您通过一个创始人创建的JS调用，自动修复网站上任何容器的位置。 演示版 兼容性 桌面上的现代浏览器（例如Chrome，Firefox和Safari）已经过测试。 基本用法 使用此插件，您可以通过一个JS调用在视口中动态修复容器。 插件将检测何时自动修复/取消修复该位置。 要将其添加到您的网站，只需将最新的jQuery库以及jquery.autofix_anything.js和autofix_anything.css一起包含到文档的 ，并按如下所示
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[其它] 旋转森林的一种变体，用于构建整体分类器

说明：旋转森林是一种有效的整体分类器生成技术，其工作原理是使用主成分分析（PCA）旋转原始特征轴，以便可以形成用于学习基础分类器的不同训练集。 本文介绍了旋转林的一种变体，可以将其视为装袋和旋转林的组合。 在这里，使用装袋将更多的随机性注入到“旋转森林”中，以增加整体成员之间的灵活性。 使用UCI储存库中的33个基准分类数据集进行的实验（其中采用分类树作为基础学习算法）表明，该方法产生的整体分类器的错误率低于Bagging，AdaBoost和Rotation Forest。 误差性能的偏差-方差分析表
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[其它] 还原旧照片：还原旧照片（CVPR 2020口头）-源码

说明：旧照片还原（官方PyTorch实施） | | | | :fire: 使旧照片重现生命，CVPR2020（口服） 通过深潜空间转换恢复旧照片，正在审查PAMI 1 ，2 ，3 ，4 ，2 ，1 ，2 1香港城市大学， 2 Microsoft Research亚洲， 3 Microsoft Cloud AI， 4 USTC 这个项目的笔记 该代码源自我们的研究项目，目的是演示研究思路，因此我们并未从产品角度对其进行优化。 而且，我们将花费时间来解决一些常见问题，例如内存不足问题，分辨率有
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[其它] firebase-to-do-list：ReactJS-源码

说明：firebase-to-do-list：ReactJS
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[其它] 应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法

说明：提出了一种应用于嵌入式图形处理器（GPU）的实时目标检测算法。针对嵌入式平台计算单元较少、处理速度较慢的现状，提出了一种基于YOLO-V3（You Only Look Once-Version 3）架构的改进的轻量目标检测模型，对汽车目标进行了离线训练，在嵌入式平台上部署训练好的模型，实现了在线检测。实验结果表明，在嵌入式平台上，所提方法对分辨率为640 pixel×480 pixel的视频图像的检测速度大于23 frame/s。
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[其它] 2×2中继混合射频/自由空间光航空通信系统性能分析

说明：基于解码转发中继方式，研究了2×2中继条件下混合射频/自由空间光(RF/FSO)航空通信系统的性能。建立了2×2中继混合RF/FSO通信系统模型，利用Meijer’s G函数推导出该系统信噪比的概率分布函数及累积分布函数，并推导了该系统平均误码率(BER)和中断概率的闭合表达式。仿真分析了大气湍流强度、孔径尺寸和调制方式对平均BER和中断概率的影响。结果表明，孔径平均效应可有效改善混合RF/FSO航空通信系统的性能，2×2中继通信系统性能明显优于1×1中继通信系统。
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[其它] RotBoost：一种将Rotation Forest和AdaBoost相结合的技术

说明：本文提出了一种新的集成分类器生成技术RotBoost，它是由Rotation Forest和AdaBoost组合而成的。 使用UCI资料库中的36个现实世界数据集进行的实验（其中采用分类树作为基础学习算法）表明，RotBoost生成的集合分类器的预测误差比Rotation Forest或AdaBoost的发生频率要低得多。相反。 同时，发现RotBoost的性能比Bagging和MultiBoost更好。 通过使用误差的偏差和方差分解来获得对所考虑的分类方法的更多了解，RotBoost可以同时减
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