[其它] projeto-mypilas：前端的简单项目-源码

说明：Projeto MyPilas :receipt: 清醒 Web设计响应HTML5，CSS3 e BEM，各种形式的实现，集成的uma API的简单项目。 :wrench: 法拉门塔斯 ‍:laptop: 科摩配置 # Clone o projeto $ git clone https://github.com/joaovitor-cbc/projeto-mypilas.git 请在网上在线查询，下载和下载关于Pepe Pegar Pedo Todos os arquivos的网
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[其它] allen70925.github.io-源码

说明：allen70925.github.io
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[其它] Adventure_Time_Client-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] 篮球场计数器：非常简单的Android Java应用程序，用于计算篮球比赛中的得分-源码

说明：篮球场计数器：非常简单的Android Java应用程序，用于计算篮球比赛中的得分
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[其它] 复杂网络社区挖掘的距离相似度算法

说明：有效挖掘出复杂网络中隐藏的社区结构具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景,目前已有多种关于社区挖掘算法和社区性质的研究,但还未见深入讨论结点间距离与全局社区结构内在关系的工作。因此,深入研究了它们之间的内在联系,发现较近(远)的结点通常以较大的概率属于相同(不同)社区,相同(不同)社区中的结点距离通常较小(较大)。基于以上启发信息,提出了基于结点距离相似度的社区挖掘算法(distance similarity algorithm,DSA),采用基准数据集测试和分析了DSA算法。实验结果表明:DS
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[其它] lightning_talk-源码

说明：闪电谈话 This is the same as the master branch but has support for Arch Linux. The only difference is the shellcode contains the environment "HOME=/home/jc" 执行步骤 Linux 使用下面的命令为bash实例禁用 。 每个子进程都将禁用aslr。 setarch `uname -m` -R /bin/bash 用make构造binairies，
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[其它] my-first-unity-project：我的第一个统一项目，我尝试制作2D平台游戏-源码

说明：我的第一个团结项目 我的第一个统一项目，我尝试制作2D平台游戏
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[其它] binwalk：固件分析工具-源码

说明：Binwalk Binwalk是一种快速，易于使用的工具，用于分析，逆向工程和提取固件映像。 安装及使用 更多信息 Binwalk专业版 经过多年开发和支持binwalk作为一个开放源代码项目，我们终于把这本书卖给了那个人，并发布了一个基于云的固件提取引擎，称为Binwalk Pro 。 毕竟，有人需要支付devttys0，以便他可以购买更多的制粉设备并按顺序喂养孩子。 请考虑订阅并获得为所有固件提取需求获得实际客户支持的好处。 请访问了解更多信息。
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[其它] solo_proj_blog-源码

说明：solo_proj_blog
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[其它] python-tf-bodypix：bodypix模型的Python实现-源码

说明：TensorFlow BodyPix（TF BodyPix） Python实现。 该项目的目标是： Python库，可轻松集成BodyPix模型 功能有限的CLI，主要用于演示 安装 安装所有依赖项： pip install tf-bodypix[all] 安装时具有最小或没有依赖性： pip install tf-bodypix 使用此项目作为库时，提供了一些附加功能，可以更轻松地提供或排除依赖项： 多余的名字 描述 tf TensorFlow（必需）。 但是您可以使用自己的
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[其它] Practica5_GarciaLuis-源码

说明：Practica5_GarciaLuis
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[其它] 基于蚁群—遗传算法的改进多目标数据关联方法

说明：摘要：将蚁群算法与遗传算法相结合，提出一种快速实现多目标数据关联的 AC-GADA (ant colony-genetic algo- rithm  data  association)算法，该算法利用种群个体携带信息素，并改进了全局信息素扩散模型，同时为了提高算法 的收敛速度并且避免局部极值的出现，引入了交叉变异策略和种群适应度模型，通过大量的实验数据证明，该算法 在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。
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