[其它] docker_aws_react_gmail_app-源码

说明：此应用程序部署在AWS中。 链接到该应用程序： : 使用和模板通过引导了该项目。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm 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。 npm 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。 npm run 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
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[其它] 基于数据驱动的铜闪速熔炼过程操作模式优化及应用

说明：针对铜闪速熔炼过程工艺指标无法在线检测、过程建模及优化控制困难的问题,研究了基于数据驱动的操作模式优化方法.论文在铜闪速熔炼过程特点分析的基础上,定义了基于数据驱动的操作模式优化的基本概念,提出了基于数据驱动的操作模式优化控制框架,研究了基于数据的冰铜温度、冰铜品位、渣中铁硅比的工艺指标预测模型、炉况的综合评价模型及闪速熔炼过程的操作模式优化.基于大量工业运行数据和炉况评价模型构建优化操作模式库,提出了将模糊C均值聚类与混沌伪并行遗传算法相结合的匹配算法,从优化操作模式库中寻找与当前工况相匹配的
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[其它] 莫斯塔法-巴达维-源码

说明：莫斯塔法-巴达维
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[其它] 用户评论-源码

说明：用户评论
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[其它] 网球计分系统-源码

说明：这是Python中网球得分系统（ ）的实现。 说明：网球计分系统的工作原理如下。 一场比赛有一场比赛，一场比赛有很多场比赛。 第一位赢得比赛的玩家至少赢得了4分，并且比对手多了2分。 以网球特有的方式描述每场比赛的跑步得分：从零到三分的得分分别描述为0、15、30、40 如果每个玩家至少得分3分，并且得分相等，则得分为“降低”。 如果双方至少得分3分，并且玩家的得分比对手高1分，那么比赛的得分对领先的玩家来说是“有利的”。 网球比赛有很多场比赛。 玩家通过赢得至少6场比赛并且比
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[其它] plaziVideoApp-源码

说明：plaziVideoApp
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[其它] docker-jupyterhub-cuda-源码

说明：dclong / jupyterhub-cuda |中文 JupyterHub在Docker中具有CUDA基础（nvidia / cuda：10.1-base）。 先决条件 在使用此Docker映像之前，您需要 。 在Linux / Unix中的用法 有关如何使用的详细说明，请参阅“”一文的部分。 以下命令启动一个容器，并将主机上的当前工作目录和/home分别/home_host到容器中的/workdir和/home_host 。 docker run -d --init \ -
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[其它] Bootcamp-everis-APITempo-源码

说明：训练营Everis-通过API进行临时拍子咨询 可以通过自定义的项目在Bootcamp上使用Everis来创建框架，也可以使用框架Angular e uma API。 API是否已在网站上进行。
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[其它] NonPreemptive-SJFPriority-OperatingSystem：操作系统是任何电子小工具的软件和硬件部分之间的接口。 OS（操作系统）在调度中起着重要作用，将进程分配给CPU以执行功能。 最短作业优先算法可减少执行时间，

说明：非抢占式SJF优先级操作系统 操作系统是任何电子小工具的软件和硬件部分之间的接口。 OS（操作系统）在调度中起着重要作用，将进程分配给CPU以执行功能。 最短作业优先算法可减少执行时间，从而减少了首先执行的过程。 在这种情况下，如果耗时的流程较早进入场景，它将继续等待，直到执行时间较短的流程完成。 有时，需要非抢先的要求，这意味着一旦启动的进程就不能被任何其他进程中断，直到该进程完成为止。 因此，考虑到所有因素，使用优先级概念给出了软件解决方案。
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[其它] 加密解密文件：学习加密数据解密（从www.datatofish.com获得帮助）-源码

说明：加密文件解密 学习数据加密/解密（从帮助） 安装密码学库。 了解如何使用对称加密来加密文件，字符串数据，其中单个密钥用于数据的加密和解密
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[其它] 不确定观测线性离散随机系统白噪声估值器

说明：在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性.应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器.可统一处理传感器具有数据丢失的白噪声的最优滤波、预报和平滑问题.同时,给出了稳态白噪声估值器和相应的Wiener白噪声估值器.当没有数据丢失时,所得的结果恰是以往基于完整观测数据的白噪声估值器.仿真研究验证了算法的有效性.
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[其它] 基于图像特征提取的浮选关键参数智能预测算法

说明：针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题,提出了一种智能预测算法.首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征,采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征;然后在此基础上,通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机(LSSVM)核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法进行回归计算,得到具有稀疏性的LSSVM预测模型.实验结果表明,该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测.
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