[其它] 发布者登录页面：供认证者和发布者使用的登录页面-源码

说明：发布者登陆页面 授权人和发布者的登录页面。 用自定义的Bootstrap和Scss（css-preprocessor）制成。
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[其它] 根文件：各种配置-源码

说明：各种配置 在空系统上还原 git clone --bare gitgithub.com:sivakov512/root-files.git $HOME /.root-files.git git --git-dir= $HOME /.root-files.git/ --work-tree=/ checkout 恢复后 root-files config --local status.showUntrackedFiles no 基于
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[其它] H2H、M2M混合业务串联排队网络模型

说明：基于串联排队网络理论,将同时承载M2M（Machine to machine）业务和H2H（Hu-man to human）业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指
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[其它] space_invaders：我的另一项游戏-spaceInvaders-源码

说明：space_invaders：我的另一项游戏-spaceInvaders
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[其它] js-mail-dadi-源码

说明：js-mail-dadi
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[其它] VW_Locadora：大众Locador-Programação-源码

说明：罗卡多拉·德·卡罗 计划性的介绍性服务，以及来自阿根廷的建筑业和公共事业的组织。 奥托雷斯 阿卢诺斯（Alunos）：奥古斯托（ViníciusAugusto），瓦妮莎·桑托斯（Wanessa Santos）。 教授：罗德里戈·里拉（Rodrigo Lira）。 Turma / Turno：ADS 1Período/Manhã。
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[其它] Java微服务新生代之Nacos

说明：从2017年底Java开发领域使用最广的RPC框架Dubbo开启重新更新维护之路开始，*为打造Dubbo微服务生态持续开源了Sentinel，Nacos，Seata等微服务中间件框架，并且推出了SpringCloudAlibaba来提供微服务开发的一站式解决方案，*在Java社区持续活跃起来，也为Java微服务开发注入了新的活力。关于Nacos名字：前四个字母分别为Naming和Configuration的前两个字母，最后的s为Service。本文主要内容涉及如下：Nacos基本介绍
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[其它] 基于深度卷积神经网络的低照度图像增强

说明：针对低照度条件下图像降质严重的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本, 将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间, 保持色度分量和饱和度分量不变, 利用DCNN对亮度分量进行增强, 最后将HSI颜色空间转换到RGB空间, 得到最终的增强图像。实验结果表明, 与现有主流的图像增强算法相比, 所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,
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[其它] LeverX-NodeJS-家庭作业-源码

说明：LeverX-NodeJS-家庭作业 家庭作业1 任务1 编写一个Javascr ipt函数，以将斐波那契数列返回最多一定数量。 Input: 8 Output: [0, 1, 1, 2, 3, 5] Input: 610 Output: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377] 任务2 编写Javascr ipt函数以从两个数组中查找唯一元素。 例子： console.log(difference([1,
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[其它] 一种-源码

说明：常用广告过滤规则汇总 ChinaList2.0（广告净化器内置规则备份） 卡饭论坛乘风广告过滤规则 卡饭论坛乘风视频广告过滤规则 广告终结者自带规则 简易清单 EasyList中国 如Adblock plus（ABP）大陆IP的替代列表是Easylist China + EasyList，但因拦截视频广告在国内变得明显不合法，ABP替代列表会被替换成Easylist China + EasyList（符合性）不过滤视频广告版本。如需过滤国内视频广告，请删除最少列表，分开订阅EasyList
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[其它] denemecss：布鲁-源码

说明：denemecss：布鲁
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[其它] 行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

说明：研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提
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