[其它] 假释：AP＆P Web应用程序-源码

说明：假释与缓刑 AP＆P Web应用程序 发展 如果使用的是vscode，请下载此工作空间的建议扩展。 网站 React 将目录更改为react App cd src/ClientApp 使用节点lts获取所有项目依赖项npm install 将src/ClientApp/.env-cmdrc.template.json重命名为src/ClientApp/.env-cmdrc.json并添加正确的值 启动开发服务器npm start 由于反向代理dotnet服务未运行，因此违规功能服务将无法
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[其它] Spark计算引擎之SparkSQL详解

说明：1．SparkSQL概述1.1．SparkSQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些复杂的分析功能，我们发现Hive的MapReduce设计的框架限制了Sha
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[其它] 转塔气动光学效应时空特性

说明：通过对相同马赫数、相近雷诺数、不同转塔口径(400 mm和2000 mm)的绕流流场模拟和气动光学效应进行分析，给出了不同发射方向时气动光学效应导致的光束倾斜角和光束质量因子的时间变化特性、统计特性以及时间相关特性。结果指出：多数场景下气动光学效应中平均流场效应占主要部分，平均流场效应的特征频率由绕流流场的特征频率决定。尺寸效应的研究表明：缩比实验可以有效模拟实际飞行状态下气动光学效应的统计特性，但无法准确模拟其时间相关特性。开展了前向发射时发射方向的优化选择，指出发射方向在中轴线上天顶角约为4
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[其它] 基于压缩特征和核稀疏编码的雷达目标识别

说明：在这项研究中，作者利用雷达目标的稀疏性质，并通过最近开发的压缩感测理论提出了一种通用的，面向目标的“压缩特征”和基于核稀疏编码的雷达目标识别方法。 在视觉注意力机制的启发下，提出了脉冲轮廓波变换以导出面向目标的压缩特征，并由于核技巧可以使特征在更高维度的空间中更加聚类，从而提出了内核稀疏编码分类器。准确，可靠地识别目标。 通过对动，静目标获取与识别公开发布数据库中三种类型的地面车辆进行识别实验，比较了该方案与同类方案的性能，结果证明了该方案的有效性。
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[其它] browser-pcm-stream：将pcm从浏览器的麦克风通过websocket流到节点服务器，然后保存到wav文件-源码

说明：它通过网络套接字将pcm块从浏览器的麦克风流式传输到节点服务器。 这些块将通过管道传递到node-wav FileWriter中。 要开始运行： node app.js 然后转到http://localhost:3700并进行记录。 它应该在项目的文件夹中创建一个wav文件。
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[其它] Python-Project：一系列python项目-源码

说明：Python项目 此仓库中放置的一系列Python小项目，均是我本人亲自敲过的，有的来自书本，有的来自网络搜集，敲这些项目是为了提高自己“世事洞明皆学问，人情练达即文章”，熟能生巧，勤能补拙，加油。 简书： : 1.数据可视化 在这个项目中你将学到： 如何生成数据集以及如何进行进行可视化； 如何使用matplotlib创建简单的图表，以及如何使用散点图来探索随机漫步过程； 如何使用Pygal来创建直方图，以及如何使用直方图来探索同时掷两个面数不同的骰子的结果 2.下载数据 在这个项目中你将学
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[其它] 用于模式识别的半监督低秩表示图

说明：在这项研究中，作者提出了一种用于模式识别的新的半监督低秩表示图。 样本集合由最近开发的低秩表示（LRR）联合编码，它可以更好地捕获数据的全局结构，并从损坏的样本中实现更强大的子空间分割。 通过使用计算出的标记和未标记样本的LRR系数作为图权重，在半监督学习的框架下以无参数的方式建立了低秩表示图。 在基准数据库上进行了一些实验，研究了该方法的性能，结果表明该方法优于其他相关的半监督图。
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[其它] SPbCT_VorobevaME-源码

说明：SPbCT_VorobevaME
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[其它] ClouderaKudu是什么？

说明：kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式列式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似。如果把mr+hdfs作为离线计算标配，storm+hbase作为实时计算标配。spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构。也就是kafka->spark->kudu这种架构，未来此架构是否会风靡，暂且不言论。让我们拭
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[其它] Fisher稀疏性快速预测

说明：Fisher稀疏性快速预测
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[其它] AutoBQP：通用的启发式求解器，用于二进制优化问题！-源码

说明：AutoBQP 基于启发式算法自动设计的通用二元问题黑盒求解器！ 该求解器为无约束二进制二次规划（BQP）实现了一系列启发式策略，并应用了来搜索组件和参数值的最佳组合以解决当前的问题。 维护者： 。 贡献者： 。 如果您有任何困难或想要与我们合作，请给我写信： 。 相关的文献 以下文章详细描述了AutoBQP求解器，并介绍了解决BQP和MaxCut问题的应用程序： Marcelo de Souza，Marcus Ritt。 基于自动语法的无约束二进制二次规划启发式算法设计。 在
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[其它] Kudu:支持快速分析的新型Hadoop存储系统

说明：Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是ApacheHadoop生态圈的新成员之一（incubating），专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题，这种架构称为混合架构(hybridarchitecture)。比如，用户需要利用Hbase的快速插入、快读randomaccess的特性来导入数据，HBase也允许用户对数据进
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