[其它] gulp-newer：仅通过较新的源文件-源码

说明：gulp-newer 一个插件，仅用于传递比相应目标文件新的那些源文件。 安装 npm install gulp-newer --save-dev 例子 将newer的1：1源：目标映射使用 下面的示例中的默认任务设置了一个手表，该手表可以最小化更改时的图像。 在imagemin之前将源文件管道newer到newer可确保仅缩小那些已更改的图像。 newer插件配置了缩小图像的目录路径。 var gulp = require ( 'gulp' ) ; var newer = require
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[其它] 低复杂度MDL方法，用于精确的源枚举

说明：低复杂度MDL方法，用于精确的源枚举
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[其它] 指标：提取不同指标收集器的简单库。 我发现这有必要具有一致且简单的指标（功能）API，且不会导致供应商锁定-源码

说明：指标 简单的库，可以抽象出不同的指标收集器。 我发现这有必要具有一致且简单的指标API，而不会导致供应商锁定。 它还带有Symfony捆绑包。 这不是用于显示指标的库。 当前支持的后端： 原则DBAL 石墨 InfluxDB Telegraf 天秤座 记录器（Psr \ Log \ LoggerInterface） 空（无效的虚拟对象） 普罗米修斯 统计数据 扎比克斯 DogStatsD 安装 使用Composer： composer require beberlei/met
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[其它] 基于高斯核的模糊粗糙集：模型，不确定性测度和应用

说明：内核方法和粗糙集是机器学习和智能系统领域中的两个普遍追求。 核方法将数据映射到更高维的特征空间，在该特征空间中，分类任务的结果结构是线性可分离的：而粗糙集则利用关系来使宇宙粒化，并使用归纳的知识颗粒来近似解决手头问题中存在的任意概念。 。 尽管这两种方法似乎没有联系，但是内核方法和粗糙集都明确或隐式地驻留在关系矩阵上，以表示样本信息的结构。 基于此观察，我们通过将高斯核与模糊粗糙集结合起来将这些方法结合起来，并提出了基于高斯核逼近的模糊粗糙集模型。 模糊的T-等价关系构成了大多数模糊粗糙集模型的
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[其它] 二级C语言程序设计模拟软件.rar

说明：二级C语言程序设计模拟软件.rar
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[其它] 基于分段的自适应Hyper-Erlang模型用于长尾网络流量近似

说明：使用 本文通过引入自适应框架（Adaptive Hyper-Erlang模型，AHE）来确定至关重要的性能敏感模型参数，从而改进了最近提出的固定超Erlang模型（FHE）。 自适应模型以一种新的 与众所周知的基于超指数的模型和固定的Hyper-Erlang模型相比，自适应Hyper-Erlang模型除了拟合尾部行为的准确性外，更加灵活和实用。
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[其它] 改版：交叉包装模块版本的保险杠。 扩展版本的package.json，bower.json，*。jquery.json等的CLI或API-源码

说明：mversion-交叉打包管理器模块版本处理程序/保险杠 模仿也可以在其他打包文件上使用。 在那些时候，您要么拥有多个打包文件（例如bower.json ， component.json ， manifest.json ），要么就没有package.json文件。 mversion可以轻松mversion您的版本，并可以选择提交和创建标签。 mversion文件支持 package.json npm-shrinkwrap.json component.json bower.json m
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[其它] 一种改进的贝叶斯网络短文本分类算法

说明：对于短文本由于其特征数少而使分类效果不理想的情况，本文提出了一种改进的的贝叶斯网络文本分类算法，改进之处在于贝叶斯网络结构学习阶段的寻找父节点步骤，本文算法在考虑了连接强度的因素后，减少了本来不相关的两个节点被归类为父子关系的错误干扰，使每个节点找到的父节点更加准确，从而使文本的分类准确度得到了提升。
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[其它] dotnetfx_cleanup_tool.rar

说明：dotnetfx_cleanup_tool.rar
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[其它] 一种基于特征扩展的中文短文本分类方法

说明：针对短文本所描述信号弱的特点,提出一种基于特征扩展的中文短文本分类方法。该方法首先利用FP-Growth算法挖掘训练集特征项与测试集特征项之间的共现关系,然后用得到的关联规则对短文本测试文档中的概念词语进行特征扩展。同时,引入语义信息并且改进了知网中DEF词条的描述能力公式,在此基础上对中文短文本进行分类。实验证明,这种方法具有高的分类性能,其微平均和宏平均值都高于常规的文本分类方法。
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[其它] expression.pdf

说明：expression.pdf
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[其它] 同态下有序信息系统的一些不变性质

说明：本文研究了同态下有序信息系统的一些性质。 首先介绍关于支配关系的一致函数的概念，并研究其性质。 然后，研究了关系映射下优势关系的一些主要不变性。 证明了在同态条件下原始有序信息系统及其图像系统的属性约简是等效的。 通过结果，我们可以得到较小的图像系统，该图像系统的缩减程度与给定的大规模有序信息系统相同。
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