[其它] ORFEx_pmps：“普林斯顿-圣塔芭芭拉现代电网研讨会：随机，统计和优化模型”站点的ORFEx子主题，而这又是响应式Bartik的子主题-源码

说明：ORFEx_pmps 普林斯顿-圣塔芭芭拉现代电网研讨会：随机，统计和优化模型站点的ORFEx子主题，这又是响应式Bartik的子主题。
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[其它] pxt-color：MakeCode Arcade --beta的屏幕颜色助手-源码

说明：pxt颜色 设置调色板 动态设置游戏当前调色板的全部或一部分 param调色板要设置的颜色param开始[可选]开始设置颜色的索引（默认为0）param长度[可选]要复制的颜色数（默认为全部）param pOffset [可选]开始从调色板复制的偏移量（默认为0） 从调色板淡出 在给定的时间内创建从一个调色板到另一个调色板的淡入淡出 param启动调色板，从param开始结束调色板，以param持续时间结束[可选]需要多长时间（默认为2秒） 应用淡入淡出效果 应用效果来更改屏幕的调色板。 pa
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[其它] 基于模型开发的活动及与ASPICE过程的映射

说明：汽车嵌入式软件开发中，基于模型开发的方法非常普遍，经常被客户及一些评估师问到的问题是：这些活动与ASPICE中的过程(SWE.1~SWE.6)是如何映射的呢？软件开发过程中，应用模型开发，是指：采用具备一定语法和语义含义的模型，来全部或部分完成软件需求、软件设计、并基于模型来生成代码。根据使用模型的目的，基于模型开发可以映射到“SWE.1软件需求分析”、"SWE.2软件架构设计"和"SWE.3软件详细设计和单元构建"等ASPICE中的各个Process。当前比较普遍的用法是用模型进行设计、基于模
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[其它] 使用共置MIMO雷达和ISAR技术进行三维成像

说明：使用共置MIMO雷达和ISAR技术进行三维成像
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[其它] springboot2-essentials-源码

说明：springboot2-essentials
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[其它] misionesabor.github.io：网页的存储库-源码

说明：misionesabor.github.io：网页的存储库
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[其它] 微服务FCC项目-源码

说明：Korhan Eker微服务实践 描述： 这是一个投资组合应用程序，它显示了我的API和微服务工作，这是免费代码训练营课程的一部分。 将来会添加其他页面以完成此应用程序（作为项目组合） 此项目的实时链接： :
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[其它] 利用来自社交网络的上下文信息促进网络视频分类

说明：网络视频分类是网络视频搜索的基本任务。 在本文中，我们通过集成基于模型和数据驱动的方法来提高性能，从一个新的角度探索了网络视频的分类。 提升来自两个方面：一是通过从相关视频和用户视频的查询扩展来提高文本分类器的性能。 基于模型的分类器是基于从标题和标签中提取的文本特征构建的。 相关视频和用户视频用作补偿有限且嘈杂的文本功能的缺点的外部资源。 通过查询扩展，可以增强相关视频和用户视频对文本特征的分类性能。 另一个改进来自集成基于模型的分类和相关视频和用户视频的数据驱动的多数投票。 从数据驱动的角度
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[其它] 理解随机森林：基于Python的实现和解释

说明：感谢Scikit-Learn这样的库，让我们现在可以非常轻松地使用Python实现任何机器学习算法。事实上操作起来很简单，我们往往无需了解任何有关模型内部工作方式的任何知识就能使用它。尽管我们并不需要理解所有细节，但了解一些有关模型训练和预测方式的思路仍然会有很大的帮助。这使得我们可以在模型表现不如预期时对模型进行诊断，或解释我们的模型做决策的方式——这能帮助我们说服他人使用我们的模型。本文将介绍如何使用Python构建和使用随机森林。我们不只是简单地展示代码，而会尽力解释模型的工作方式。我们将
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[其它] zxingify-objc：ZXing的Objective-C端口-源码

说明：zxingify-objc ZXingObjC是Java条形码图像处理库 （“ Zebra Crossing”）的完整Objective-C端口。 它旨在在iOS设备和Mac应用程序中使用。 当前支持以下条形码进行编码和解码： UPC-A和UPC-E EAN-8和EAN-13 代码39 代码93 代码128 ITF Codabar RSS-14（所有变体） 二维码 数据矩阵 最大码 阿兹台克人（'beta'质量） PDF 417（“测试版”质量） ZXingObjC当前
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[其它] 结合嵌入式小波零树编码和喷泉码的图像自嵌入

说明：本文利用嵌入式小波零树对小波变换系数进行编码生成参考数据，采用喷泉码对参考数据进一步编码，将编码数据与认证数据嵌入到原始图像中。在接收端，通过提取认证数据确定图像中的篡改位置，再从未被篡改区域提取参考数据，经喷泉码解码后重构被篡改区域的内容。相比于现有的基于分块离散余弦变换的参考数据生成方法，本文的方法克服了恢复图像中的块效应，提高了恢复图像的视觉效果。该方法可实现动态的数据嵌入与图像恢复，通过参数选择可实现恢复面积与恢复质量的平衡。
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[其它] dentalApp：React Native Dental App-源码

说明：dentalApp：React Native Dental App
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