[其它] nextjs-blog1-源码

说明：这是一个用引导的项目。 入门 首先，运行开发服务器： npm run dev # or yarn dev 使用浏览器打开以查看结果。 您可以通过修改pages/index.js来开始编辑页面。 当您编辑文件时，页面会自动更新。 可以在上访问。 可以在pages/api/hello.js编辑此端点。 pages/api目录映射到/api/* 。 此目录中的文件被视为而不是React页面。 了解更多 要了解有关Next.js的更多信息，请查看以下资源： -了解Next.js功能和API。
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[其它] AprendendoSciLab：Repositóriocom脚本可用于SciLab-源码

说明：AprendendoSciLab SciLab的通用存储库脚本
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[其它] 领域本体构建方法概述

说明：定义：源于哲学的概念，知识工程学者借用了这个概念，在开发知识系统时用于领域知识的获取。本体是用于描述一个领域的术语集合，其组织结构是层次结构化的，可以作为一个知识库的骨架和基础。目标：获取、描述和表示相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定领域内共同认可的词汇，提供该领域特定的概念定义和概念之间的关系，提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理，达到人机交流的效果。用途：交流、共享、互操作、重用等。构成：五元素（建模元语）①类（Classes）或概念（Concepts）；②关系
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[其它] 狼v2.0-源码

说明：狼v2.0
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[其它] 不同封装方式的光纤光栅传感与温补特性

说明：光纤光栅的粘贴封装工艺对传感器的性能有重要影响。目前光纤光栅传感器设计中最常用的两种封装方式分别是将光栅全部粘贴后进行封装以及将光栅预拉伸后对光栅两端进行粘贴封装。在这两种封装方式下，对光纤光栅的测量灵敏度、线性、重复性、蠕变、温度补偿等决定传感器核心性能的参数开展了实验研究。每种封装方式下，均将3支参数相同的光纤光栅布置在同一等强度梁上，并布置1支自由状态的裸光栅作为温度参考，开展应变感测特性和温度补偿特性方面的对比实验。实验结果表明，两种封装方式下的6支光纤光栅在灵敏度、线性、重复性方面均具
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[其它] bedrock2：一种进行中的语言和编译器，用于经过验证的低级编程-源码

说明：进行中的语言和编译器，用于经过验证的低级编程 该存储库包含有关低级系统编程语言的正在进行的工作。 难题之一是针对RISC-V的经过验证的编译器。 源语言本身还配备有简单的程序逻辑，用于证明源程序的正确性。 尚未准备好，至少对于大多数用途而言。 该项目的目标与相似，但使用不同的设计。 基岩和基岩2之间没有共享代码。 当前功能 源语言是称为ExprImp的“类似C”的语言。 这是带有表达的命令式语言。 当前，唯一的数据类型是字（32位或64位），而内存是字到字节的部分映射。 支持“记录”作为带有偏
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[其它] ale-pi.github.io：我的网站是使用Hugo建立的-源码

说明：ale-pi.github.io：我的网站是使用Hugo建立的
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[其它] 教学-源码

说明：教学
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[其它] 自然语言处理在现实生活中运用

说明：首先谈下这款软件的来源和用途吧，本科至今没有挂科记录，很不幸第一次《英语学位英语考试》挂科了。于是，笔者开始疯狂的做题和背单词，对于GET真题很多单词不认识，抱着有道词典，逐字翻译耗时耗力。再说历来10余年试题考试单词范围是一定的，把出现频率高的单词，所谓核心单词掌握了不就事倍功半了？问题来了，不像四六级词汇或者考研词汇市场有专门卖的。当时就开始设想，如果我收集10余年真题，然后去除所有非单词结构（真题算是结构化数据，有一定规则，比较容易处理。此过程其实就是数据清洗过程）最后把所有单词集中汇总，
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[其它] 未雨绸缪--源码

说明：05第三方API：工作日计划程序 你的任务 创建一个简单的日历应用程序，该应用程序允许用户通过修改启动程序代码来保存一天中每个小时的事件。 该应用程序将在浏览器中运行，并具有由jQuery驱动的动态更新HTML和CSS。 您需要使用库来处理日期和时间。 确保仔细阅读文档，并专注于在浏览器中使用Moment.js。 用户故事 AS AN employee with a busy schedule I WANT to add important events to a daily planner
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[其它] personal网站：Personal Wesbite-源码

说明：网站 个人遗嘱
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[其它] 基于深度神经网络的图像修复取证算法

说明：提出一种基于深度神经网络的图像修复取证算法, 该算法可通过编码器网络自动提取图像修复遗留的痕迹特征, 通过解码器网络预测像素类别, 从而判断出图像是否经过修复篡改以及修复篡改的区域。同时, 采用特征金字塔网络对解码器网络中的特征图进行信息补充。采用MIT Place数据集作为训练集, UCID数据集作为测试集, 对训练集和测试集分别使用了不同的修复篡改算法。实验结果表明, 与其他图像修复取证算法相比, 所提算法的修复区域定位更精准, 处理速度更快, 且对不同的修复篡改方法具有较好的稳健性和较强的
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