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MART102_Creative-Coding_1:上交MART 102作业的位置-源码
说明:MART102_Creative-Coding_1 上交MART 102作业的位置。
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weixin_42157188
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基于Tri-Training和数据剪辑的半监督聚类算法
说明:提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的Depuration数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于Tri-training和数据剪辑的DE-Tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化
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weixin_38729607
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React数独-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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weixin_42109545
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投资组合及更多:这是我的投资组合以及我认为您应该关注的任何奇妙项目的回购清单!-源码
说明:投资组合及更多:这是我的投资组合以及我认为您应该关注的任何奇妙项目的回购清单!
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weixin_42180863
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ADC分辨率对数字化超宽带接收机特性影响分析
说明:文章在基于能量检测的数字化超宽带接收机的理论基础上,使用高斯逼近的方法对OOK调制方式下的接收机误码特性进行了分析,给出了不同分辨率下的误码特性曲线,同时分析了信噪比对误码率的影响。
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weixin_38586428
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晶硅表面亚微米结构阵列的介电微球辅助激光化学复合成型
说明:介绍了一种具有高工艺可控性特征的单晶硅表面亚微米结构阵列介电微球辅助激光-化学复合成型的方法,采用这种方法可以在单晶硅表面制备具有较好周期性和均一性的三维微结构阵列。分析并总结了微球直径、刻蚀时间及激光脉冲能量密度对结构成型的影响规律,根据时域有限差分模拟法和晶硅结晶及其化学刻蚀的基础理论,分析研究了微结构的成型机制,并以样品表面反射率为例,验证了利用不同工艺所制备出的微米结构阵列对其表面光学性能的调控作用。
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weixin_38535428
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使用Python的算法::이썬리알고제즘이-源码
说明:Python算法 파이썬리즘제문이및스트스트 01. SW专家学院(SWEA) D1 :총19문제풀이완료 D2 :총25문제문이완료 02.百柱在线评委(BOJ) Greedy :그리디제문이 Implementation :구현제문이 03.演讲 SWEA연습문제연습문이 날짜별로폴더 기본리즘로직
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weixin_42138545
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WiMAX中基于跨层设计的SNR阈值区间可变式自适应调制编码机制
说明:IEEE 802.16标准在物理层定义了多种可选的调制和编码方式,并可采用基于信道状态信息的自适应调制编码机制。本文提出一种新的适用于全球微波接入互操作网络的信噪比阈值区间可变式自适应调制编码机制,其自适应调制-编码模式不仅取决于物理层信道状态信息,还与高层多媒体服务流的目标误包率这一重要服务质量参数有关。与传统型和改进型自适应调制编码机制相比,信噪比阈值区间可变式自适应调制编码机制能够在满足各类业务目标误包率的同时获得较好的系统有效数据传输速率。
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weixin_38737521
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石英光学元件激光损伤修复形貌的优化
说明:针对三倍频光学元件后表面的损伤修复形貌,分别采用时域有限差分法(FDTD)和瑞利索末菲(R-S)衍射积分法,来模拟不同形貌下元件修复区域内以及其后续的光场分布。结果表明,当修复坑截面轮廓线端点切线与光束传播方向夹角大于70°时,元件内部光强极大值小于1.66,修复效果优于其他角度。夹角为70°、宽200 μm的抛物面型、圆锥型和圆台型凹坑的后续光强极大值小于1.46。但是当修复坑宽度较大如达到1 mm时,圆台型凹坑的后续光强极大值高达9.31,且作用区间长。因此,考虑实际激光修复工艺的难度,夹角
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weixin_38570406
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一种新的实值信号共轭MUSIC算法
说明:一种新的实值信号共轭MUSIC算法
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weixin_38709466
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结合自适应粒子群优化和先验信息的函数逼近新方法
说明:为了获得更好的泛化性能和更快的收敛速度,本文提出了一种新的结合自适应粒子群优化(APSO)和 众所周知,基于梯度的学习算法(例如反向传播(BP)算法)具有良好的局部搜索能力,而PSO具有良好的全局搜索能力。 因此,在新方法中,首先,将对近似函数的一阶导数信息进行编码的APSO应用于将网络训练到接近全局最小值。 其次,利用APSO产生的连接权重,使用基于梯度的算法训练网络。 由于将APSO与局部搜索算法相结合并考虑 最后,通过仿真结果验证了该方法的有效性和有效性。
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weixin_38657102
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flaskApp:Spotify下载器的Flask应用程序-源码
说明:Spotify下载器 使用Flask框架制作的Web应用程序,用于使用Spotify API下载音乐。 使用Firebase将下载的记录和电报保存为音乐数据库。
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