[其它] p5-project：这是我的p5项目！-源码

说明：p5-project：这是我的p5项目！
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[其它] imagereader：一个JavaScript RSS feed解析器和阅读器-源码

说明：图片阅读器 具有图像分析和比较功能的简单Feed阅读器。 特征 解析RSS和Atom提要 从提要和HTML来源获取各种图像和媒体URL 分析并过滤掉不相关的图像 比较图像并过滤出重复项 使用代理服务器（ ）处理cors问题和混合的http / s媒体。 强调 所有本机JS，无依赖性。 ES6的广泛使用，包括映射，过滤，缩小和承诺 缩小图像并通过从两个图像缓冲区的均方根比较得出的阈值比较图像是否重复。
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[其它] pelixcool-客户端-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] nTracer_in_Neuroglancer-源码

说明：nTracer_in_Neuroglancer C_Astar.pyx的用法 C_Astar程序位于cython中，因此您必须以不同于常规python代码的方式编译它，如下所示。 python setup_astarC.py build_ext --inplace 像往常一样运行程序 python -i C_Astar.pyx
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[其它] fuga29.github.io-源码

说明：fuga29.github.io
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[其它] Pregel（图计算）技术原理

说明：许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现。许多非图结构的大数据，也常常会被转换为图模型后进行分析。图数据结构很好地表达了数据之间的关联性。关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息。很多传统的图计算算法都存在以下几个典型问题：常常表现出比较差的内存访问局部性针对单个顶点的处理工作过少计算过程中伴随着并行度的改变针对大型图（比如社交网络和网络图）的计算问题，可能的解决方案及其不足之处具体如下：为特定的图应用定制相应的分布式实现基于现有的分布式计算
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[其它] 视频游戏评论分析：视频游戏评论的分类和主题分析，受Steam用户评论训练-源码

说明：视频游戏评论分析 在Steam用户评论中训练的视频游戏评论的分类和主题分析。
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[其它] Interactive_form-源码

说明：Interactive_form 技术学位项目3 描述 这个小项目展示了使用纯Javascr ipt进行表单验证的方式。 关于实时验证用户反馈 该表格显示对标记为必填字段的实时验证。 反馈是由 触发的。 验证成功后，用户反馈将以绿色选中标记图标的形式显示。 验证失败时，用户反馈将以红色边框形式显示，红色为“！”。 图标和条件验证失败消息。 关于条件验证失败消息 如果由于必填字段为空而导致验证失败，则会显示“字段不能为空”消息。 否则，将显示一条定制消息，其中包含有关预期输入的更多详细信息。
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[其它] CPP-STUFF：很多C ++解决了练习-源码

说明：CPP-STUFF：很多C ++解决了练习
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[其它] Captstone：Capstone项目-支持票务系统-源码

说明：t石 Capstone项目-支持票务系统 对于CAPSTONE文件夹： 对于所有非IT用户，一切正常。 非管理员IT支持用户页面正常工作（截至2月23日）。 用户验证工作正常，但将来我会希望不再使用MD5。 现在这只是测试功能的准系统，接下来将使用Bootstrap将其清除。 将在2月24日之前添加IT支持用户并使其正常运行，因此我们可以在课堂上展示功能全面的原型。 对于数据库文件夹： phpMyAdmin（至少对我而言）在导出和导入数据库时​​一直很笨拙。 要解决此问题，我已包
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[其它] ActividadGrupal-D：在Github上的Actividad Grupal Se han conconado grupos，在los cuales cada uno de los integrantes deben crear

说明：激活蛋白 Grupal激活活动，在Github上进行了不完整的集成（没有导入）。 Luego cada uno de los integrantes va a crear en cada uno de los proyectos de suscompañeros（del mismo grupo），un issue，explicando de que存在和错误，或所有功能均由agregar y Luego crear un Pull请求解决问题。 重要提示：不能使用任何程序，不能使用任何重要的产
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[其它] 基于“真”正交脊神经网络的空间不均匀函数逼近

说明：为了逼近具有空间不均匀性的多元函数，本文提出了正交脊神经网络模型。 通过将与“经典”脊波不同的“正常”脊波函数正交的脊波作为隐藏神经元的激活函数，该网络的特征在于可以更有效地表示一组具有线性和曲线奇点的函数。 尽管最初的正脊小波比起脊小波要复杂得多，但可以轻松地以更有效的方式将其应用于函数逼近理论。 此外，我们将ORNN模型扩展到时变情况，并建立时变正交脊神经网络（TV-ORRN）以进行时变函数逼近，并逐步学习了脊波输出层。 给出了理论分析并进行了一些实验，实验结果证明了在平稳和时变环境下，该算
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