[其它] new-.github.io-源码

说明：nmydt.github.io
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[其它] cs353-源码

说明：cs353
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[其它] ansible-role-yaf：用于安装，配置和管理YAF服务的ansible角色-源码

说明：亚夫 用于安装，配置和管理YAF服务的角色。 YAF是又一流量计。 它处理由tcpdump生成的pcap转储文件中的数据包数据，或通过使用pcap从接口实时捕获到双向流中的数据包数据，然后将这些流导出到IPFIX收集进程或基于IPFIX的文件格式。 YAF的输出可与SiLK流分析工具，super_mediator，管道和任何其他符合IPFIX的工具链一起使用。 有关更多信息，请参见yaf。 角色变量 下面列出了可用的变量以及默认值（请参见 ）： yaf_version 要安装的yaf版本。 m
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[其它] 基于点对点的多代理框架，用于协作设计中的分散式网格工作流管理

说明：找出传统的集中式工作流架构的缺点，本文描述了在基于语义网格的协作设计中使用基于对等（P2P）的多代理框架进行分散式网格工作流管理的初步尝试。 在P2P网络中设计了一个分散的，可扩展的语义服务注册中心，用于在多代理支持下进行分布式异构网格服务的语义发现。 面向服务的，分散的网格工作流构建问题解决策略使分散的对等代理能够利用形式语义相互交互和合作，以支持用户广泛地构建复杂的工程设计过程的网格工作流有效地分散了多学科的设计资源。 建立了原型系统，并通过金属冲压行业的示例进行了验证，以证明所提出方法的可
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[其它] geemaple.github.io：个人博客-源码

说明：这是我个人博客， LeetCode解题报告，Python算法相关，内容比较硬核，代码符合个人标准，同时也可以引用社区内容。 这些统称为招式，是猿在江湖，不得不学的东西。【算法与数据结构】才是内功的精义。内功一深，即令是平庸之极的一招，出手时也有莫大威力。【学习，思考，创造，分享】
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[其它] kotdoc-android：使用Jetpack Compose以Kotlin编写的Android应用程序形式的Kotlin语言参考和文档-源码

说明：KotDoc KotDoc是的小使用者，以Android App格式包装。 该文档从获取，并解析为常规列表/屏幕。 内容按原样提供，而不由该存储库的作者策划。 考虑到官方文档不是以移动格式提供的，因此该应用程序可作为一种移动友好的方式来仔细阅读Kotlin文档。 特征 该项目使用以下MAD（现代Android开发）功能/ API； 撰写 实时数据 协程 房间 预览图像 该项目目前正在积极开发中，但可以使用一些预览图像。 下载 可以通过以下两个选项之一下载该应用程序： 应用商店 发布 执照
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[其它] my-golang-playground：这是一个记录我学习golang进度的资料库-源码

说明：我的golang游乐场 我正在阅读Go编程语言和Golang的新手。 这是一个记录我学习golang进度的资料库。 （我希望）
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[其它] remix-live-alpha：remix IDE的实时部署（alpha）-源码

说明：remix-live-alpha：remix IDE的实时部署（alpha）
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[其它] 中文聊天语言规范化

说明：ICQ，MSN和在线聊天室等实时通信平台在Internet上比以往任何时候都更加流行。 但是，存在真正的风险，犯罪分子和恐怖分子可能会进行非法和刑事虐待。 这突出了准确检测聊天语言并将其翻译成其对等语言的安全意义。 这些平台上使用的语言与标准语言明显不同。 这种语言称为聊天语言，相对非正式，异常且动态。 这些功能使常规语言资源（如字典）和处理工具（如解析器）失效。 在本文中，我们介绍了NIL语料库，它是一种聊天语言文本集合，带有注释，以方便训练和测试聊天语言处理算法。 我们分析了NIL语料库，以
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[其它] 锤匙：我的锤匙点文件-源码

说明：最佳实践
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[其它] TMDb-movie-data：Pandas，NumPy和matplotlib用于回答一些有趣的问题-源码

说明：研究TMDb-Movies数据集项目 创建日期 该项目创建于29/04/2020。 描述 熊猫，NumPy和matplotlib用于回答一些有趣的问题。 该项目是Udacity上的“数据分析师纳米学位计划”的一部分 Jupyter笔记本文件 research-tmdb-movies-dataset.ipynb 使用的数据文件 tmdb-movies.csv
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[其它] 一种基于联想记忆神经网络的单训练样本人脸识别算法

说明：通过在多值自联想记忆神经网络(MVAM)中引入大脑皮层中客观存在的侧反馈连接机制,提出了一种具有联机学习能力的基于侧反馈机制的多值自联想记忆模型(MVAM-LF),用于解决单训练样本人脸识别问题.与一般的人脸识别方法不同,本模型无需任何人工的几何特征提取工作.在部分FERET人脸数据库上的随机加噪和部分遮挡的识别实验表明,提出的MVAM-LF算法获得了比标准的eigenface和改进的(PC)2A算法更高的识别率,表现出了较强的鲁棒性.
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