[其它] 文件夹-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准
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[其它] docker-jenkins集成样本：docker-jenkins集成样本-源码

说明：docker-jenkins集成样本：docker-jenkins集成样本
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[其它] 青柠：青柠：解释任何机器学习分类器的预测-源码

说明：酸橙 该项目旨在说明机器学习分类器（或模型）的功能。 目前，我们支持使用称为lim的程序包（对本地可解释的模型不可知的解释的简称）来解释针对文本分类器或作用于表（数字或分类数据的numpy数组）或图像的分类器的各个预测。 石灰是基于提出的工作（）。 这是促销视频的链接： 我们的计划是添加更多软件包，以帮助用户理解机器学习并与之进行有意义的交互。 Lime可以解释具有两个或更多类的任何黑匣子分类器。 我们所需要的就是分类器实现一个函数，该函数接收原始文本或numpy数组，并为每个类输出概率。
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[其它] 基于偏振测量的雾天图像场景分割

说明：现有场景分割方法主要依赖于图像亮度、颜色和纹理等特征，<span style="font-size: 10pt; font-family: 宋体; mso-bidi-font-family:
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[其它] 重新输入-源码

说明：重新输入
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[其它] dep-software：用于数字电子学和处理器课程的软件-源码

说明：部门软件
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[其它] 翻新测试-源码

说明：翻新测试
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[其它] abaza_analyzer-源码

说明：abaza_analyzer
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[其它] 基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法

说明：针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法.首先利用立体匹配技术获得人体轮廓的三维信息,并据此构造出三维人体轮廓描述子以获取人体的步态特征.接着通过平滑、去噪等预处理手段抑制噪声的影响,并采用流形学习构建低维流形进行特征降维.最后将最近邻分类器和最近邻模板分类器用于识别过程.采用该方法在PRLABⅡ立体步态数据库和不规则测试数据集ExN上进行实验,获得较高的识别率.实验结果表明,文中所提出的方法具有与行人行走路径到摄像机之间的距离无关的特点,且对
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[其它] 画布应用-源码

说明：项目演示 您可以在找到该项目的演示 如何在本地运行该项目 要运行开发服务器，请输入： npm start 然后打开 要获取内置版本，请输入以下内容： npm run build 然后将出现项目文件夹中的构建目录 实施什么 用鼠标移动对象（单击并拖动） 通过CTRL + Click可以选择所有对象（按住CTRL + Click可以移动选定的对象） 历史记录模块（您可以撤消更改并重置为初始状态）
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[其它] myapp1：syberh示例项目下的应用管理，需要的第二个APP示例项目-源码

说明：myapp1 syberh示例项目下的应用管理，需要的第二个APP示例项目 OS5.0项目（在分支os5上） git clone -b os5 https://github.com/xue99999/myapp1 OS4.1项目 git clone https://github.com/xue99999/myapp1 OS2.1项目（在分支os2_1上） git clone -b os2_1 https://github.com/xue99999/myapp1 如何支持被其他应用调起来 参
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[其它] 待办事项清单-源码

说明：待办事项清单
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