[其它] Shalini-Blue32：蓝色Testing32-源码

说明：Shalini-Blue32：蓝色Testing32
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[其它] 基于网络聚类选择的神经网络集成方法及应用

说明：摘要：面向农作物精准施肥量确定问题,提出一种基于复杂网络聚类选择的神经网络集成方法。在该方法中,首先采用回放取样方法来生成多个神经网络个体,其次利用网络聚类算法FEC从这些神经网络个体集中选出部分个体,再次对选出的神经网络个体分别用线性加权方法和非线性方法进行集成,最后对两个集成结果进行融合得到预测结果。于2008年在吉林省榆树玉米试验田七号地对该方法进行了应用。实验结果表明：该方法不仅优于传统的施肥模型、神经网络线性加权集成和神经网络非线性集成方法,而且还具有较强的泛化能力。
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[其它] Casa-Codigo-Spring-Web-Example-Book-Store：-使用Spring Validator-源码

说明：Casa-Codigo-Spring-Web-Example-Book-Store：-使用Spring Validator
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[其它] 命题编码中公理的组合与设计

说明：摘要：近年来,基于可满足性的规划方法研究逐渐成为智能规划研究领域中的热点。提出3种基于Graphplan的编码方式中公理的改进:动作互斥的部分放松、动作互斥的完全放松方法、添加框架公理。基于SATPLAN2006规划系统分别实现上述3种改进的编码方式,并对国际规划竞赛中选用的标准后勤域与积木世界域的问题样例予以测试,分析不同编码方式的编码规模与求解效率,验证了基于Graphplan编码方式的改进在绝大多数情况下是有效的。最后,实现基于状态的编码方式,并对上述两个域进行测试,比较约简动作与约简状态
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[其它] phobos：D编程语言的标准库-源码

说明：火卫一标准库 Phobos是编译器随附的标准库。 下载 Phobos与编译器打包在一起。 您应该。 要，请进行。 Phobos在Boost Software Licence下分发。 请参阅。 我想贡献 伟大的！ 请参阅。
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[其它] 基于k最近邻网络的数据聚类算法

说明：摘要：聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位．虽然目前已有很多数据聚类算法，但精度仍不够理想．文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法（SSNCA），试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度．具体解决方案是，将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络，并用SSNCA对该网络进行聚类．将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较，实验表明文中算法得到的目标函数稍差，但聚类精度要明显高于这两个算法．
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[其它] vue2.0-源：vue源码分析-基于2.2.6版本-源码

说明：vue2.0-源 vue 2.2.6源码分析 最近一直在看vue2.2.6的源码，所以准备分几个模块分别记录一下。由于水平有限，对整个框架的源码还没有整体的把握。所以前期内容可能比较零散，更多的是记录自己看的过程。慢慢整理成比较完整的源码分析。 备注：最近为了加深印象，写了一个简单的mvvm的实现，参考了Vue中模板解析，数据监听， render函数的生成，。 该原始代码分析，会伴随大家一起学习Vue的大部分代码，而不是简单的讲一下它的原理，我会重置的多解释每一行主要的代码含义，另外一些辅助方法
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[其它] angular-moment：Angular.JS的Moment.JS指令（timeago等）-源码

说明：角矩 AngularJS指令和过滤器。 版权所有（C）2013、2014、2015、2016、2017、2018 Uri Shaked 现已提供新的Angular版本： 安装 您可以选择首选的安装方法： 通过凉亭： bower install angular-moment --save 通过npm： npm install angular-moment moment --save 通过NuGet： Install-Package angular-moment Moment.js 从C
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[其它] 测试-源码

说明：测试
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[其它] 推荐算法综述

说明：摘要：推荐是解决互联网信息过载的主要途径之一,已被广泛应用于电子商务等多个领域.尽管已存在多种推荐算法,建造出更加智能、更加鲁棒的推荐系统仍面临诸多尚未解决的难题,推荐方法的研究仍是智能信息处理的研究热点.文章首先阐述了推荐方法的研究背景、研究意义,之后分别介绍了协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、基于图结构的推荐算法和混合推荐算法,分析了各类算法的优点与不足,最后总结了主要的评价方法以及面临的主要问题,提出了改进的方法和未来可能的研究方向.
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[其它] 改进的Peer-to-Peer环境下的聚类算法

说明：摘要：在P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means.该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销.与P2PK-Means算法的实验结果对比表明,改进后的算法通信量要小于P2PK-Means算法的通信量,并且在聚类准确度方面也没有损失,此外,随着节点的增多,DK-Means算法所需通信量的增长速度要明显低于P2PK-Means算法.
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[其它] dash-rs：有效处理Geometry Dash数据-源码

说明：dash-rs高效处理Geometry Dash数据 dash-rs （说“ dashers”）是一个与建模有关的实验库，更加重要地处理了与RobTop 2013年游戏“ Geometry Dash”有关的所有数据格式。 长期目标是让这个箱子代替gdcf_model ， gdcf_parse和一些地区gdrs在GDCF。 该项目与合作，最初的库设计基于的想法，并且他将继续提供关于优化，Geometry Dash和Rust的非常有用的见解。 目标 破折号的目标依次为： 使用为RobTop的HT
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