[其它] jeromq：纯Java ZeroMQ-源码

说明：JeroMQ libzmq（ ）的纯Java实现。 特征 基于libzmq 4.1.7。 ZMTP / 3.0（ ）。 tcp：//协议和inproc：//与zeromq兼容。 ipc：//协议仅在jeromq之间起作用（内部使用tcp：//127.0.0.1：port）。 有价证券 。 与本地libzmq相比，性能还不错。 每秒450万条消息（100B）。 。 与zeromq和jzmq完全相同的开发人员经验。 不支援 ipc：//协议和zeromq。 Java不支持UNIX
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[其它] promise-polyfill：针对浏览器和节点的轻量级ES6 Promise polyfill。 符合A +-源码

说明：无极填充 用于浏览器和节点的轻量级ES6 Promise polyfill。 严格遵守规范。 它是完美的polyfill IE或任何其他不支持本机Promise的浏览器。 有关Promises的API信息，请查阅本文。 它非常轻巧。 <1kb压缩 浏览器支持 IE8 +，Chrome，Firefox，IOS 4 +，Safari 5 +，Opera NPM使用 npm install promise-polyfill --save-exact 凉亭使用 bower install p
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[其它] 正常运行时间测试-源码

说明：Upptime （ ）是开源的正常运行时间监控器和状态页面，完全由GitHub Actions和Issues支持。 它是用 :green_heart: 由您在的朋友。 ： :orange_square: 部分中断 网址 状态 历史 响应时间 正常运行时间 :green_square: 向上 79毫秒 :green_square: 向上 99毫秒 :green_square: 向上 415毫秒 :red_square
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[其它] 文档栈-源码

说明：Docstack Docstack是一个包含开放源代码文档框架和主题的网站。 它正在开发中，并使用SvelteKit开发。
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[其它] wer-源码

说明：wer 系统依赖关系： brew install node brew install yarn 运行React App： 启动开发服务器： yarn dev 有用的命令 yarn dev启动开发服务器 yarn format整理源代码 yarn lint:ts显示ts错误 yarn lint:css显示CSS错误 yarn test运行测试
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[其它] 通过新型变分模型消除乘法噪声

说明：乘性噪声出现在各种图像处理应用中，例如合成Kong径雷达，超声成像，单粒子发射计算机断层扫描和正电子发射断层扫描。 因此，在相干成像系统和各种图像处理应用中，倍增噪声去除具有重要意义。 本文提出了一种用于乘法噪声去除的非凸贝叶斯类型变分模型，该模型包括总变分（TV）和Weberized TV作为正则化器。 我们研究此变分模型的最小化器的存在性和唯一性问题。 此外，我们开发了一种线性化梯度方法，以通过定点迭代来求解相关的Euler-Lagrange方程。 我们的实验结果表明，该模型具有良好的性能。
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[其它] CRDV杂志-源码

说明：CRDV杂志 网站CRDV后端的分支。 要求 PHP> = 7.0 MySQL（字符集= UTF-8通用CI） 阿帕奇> = 2.4 public_html src / 带有MVC文件系统的系统的源代码存储在src文件夹中。 控制器/ 在Controller文件夹中，是负责Model Folder的Class Functions中的命令记录的文件，该文件负责Back-End和Front-End的集成。 模型/ 文件夹Model文件夹中的文件负责执行来自Controller文件
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[其它] Navigation_Component_example_MD：Android Studio和Material Design，Java的用户体验界面-源码

说明：Navigation_Component_example_MD 用户体验/界面，请参见Android Studio和Material Design。 在哪里找到我
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[其它] SQL_A1-源码

说明：SQL_A1
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[其它] WEBDRIVERIO-自动机-源码

说明：WEBDRIVERIO-自动化
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[其它] WTS：WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架-源码

说明：WTS WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架 介绍 这是WTS监督学习框架用于使用分割模型进行遥感土地覆盖分类的实现，其中SRG算法指的是 。 引用该存储库 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑将其引用： article{wts, title={WTS: A weakly towards strongly supervised learning framework for remote sensing land cover classification
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[其它] 詹姆斯·诺里-源码

说明：詹姆斯·诺里
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