[其它] 学习元平台的设计及其应用场景分析

说明：I普适计算技术推动下的泛在学习已成为下一代e-Learning的重要发展方向,泛在学习环境的构建是泛在学习成功实施的基础和保障。传统的e-Learning资源仍然是当前大多数泛在学习原型系统的核心,但忽视了适合泛在学习自身特性和需求的学习资源的设计与建设。针对此问题,本研究在联通主义学习理论、知识建构理论和生态学习理论的指导下,以泛在学习资源组织模型"学习元"为核心设计开发了一种新型的泛在学习系统——学习元平台(Learning Cell System,LCS)。该系统采用基于本体的资源组织方式
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[其它] 法官.js：学校辩论队内部管理比赛的一种简便方法-源码

说明：JS法官 学校管理锦标赛的一种简便方法。 文献资料 API结构 GET /tournaments =>返回锦标赛列表，用于“锦标赛”页面 POST /tournaments =>创建一个比赛，与“创建”页面一起使用
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[其它] 随之而来：Laravel框架的其他验证器功能-源码

说明：确保验证 Ensue Validation是Laravel自己的验证系统的扩展库。 该软件包添加了一些规则来验证IBAN，BIC，ISBN，信用卡号等数据。 从https://github.com/Intervention/validation获得灵感 安装 您可以使用Composer轻松快速地安装此软件包。 通过Composer要求软件包： $ composer require ensue/validation Laravel集成（可选） 验证库被构建为与Laravel框架（>
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[其它] platform_manifest-源码

说明：为仓库二进制文件制作目录 $ mkdir ~/bin 将回购二进制文件的目录添加到其路径 $ PATH=~/bin:$PATH 下载回购二进制文件并将其放置在正确的目录中 $ curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~/bin/repo 给回购二进制文件适当的权限 $ chmod a+x ~/bin/repo 要使用ColtOS树初始化本地存储库，请使用如下命令： re
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[其它] 图片应用-源码

说明：图片应用 关于 图像应用程序是一种以网格格式显示缩略图的应用程序。 它包括分页处理，还允许用户单击图像以查看更多详细信息。 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn serve 编译并最小化生产 yarn build 整理和修复文件 yarn lint 自定义配置 请参阅。
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[其它] nlw4节点：NLJ节点中的继续节点-源码

说明：nlw4节点 NLW继续前进
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[其它] 在线系统中提取信息骨干

说明：信息超载是现代社会中的一个严重问题，已经提出了许多解决方案，例如推荐系统，以过滤掉不相关的信息。 在文献中，研究人员主要致力于提高算法的推荐性能（准确性和多样性），而忽略了在线用户-对象双向网络拓扑的影响。 在本文中，我们发现双向网络提供的某些信息不仅多余，而且还会引起误解。 通过这种“少可以多”的功能，我们设计了一些算法，通过消除原始网络中的某些链接来提高推荐性能。 此外，我们提出了一种混合方法，将时间感知和拓扑感知的链接删除算法结合在一起，以提取包含推荐系统基本信息的主干。 从实践的角度来看
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[其它] TournamentArcSim：基于UE4-RTS教程[在youtube上]-源码

说明：比赛ArcSim 基于虚幻引擎4的虚幻引擎4开发-RTS教程 --------------------------------------------。FBX ---- ----------------------------------------由Z. Parker（两个神经元）创建-这些材料可在CC-BY-NC-SA下使用 您可以非商业性地编辑或构建这两个文件（不能从中获利），只要您相信创建者（我）并使用相同的许可证即可。 文件：tree.fbx rock.fbx Z. Parker（
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[其它] AdaptiveAUTOSAR和智能网联汽车

说明：随着时代的进步，智能化、网联化变成了当前汽车发展的大趋势。ClassicAutoSAR是基于强实时性的嵌入式OS上开发出来的软件架构，能满足传统汽车定制化的功能需求，且能很好胜任；但是一旦要汽车接入网络，网络很可能有延迟、干扰，很可能无法满足强实时性。这种情况下ClassicAutoSAR就*为力了，所以就需要一套能够满足非实时性的架构系统软件，在这样的背景下，AdaptiveAUTOSAR就诞生了。其将在较长一段时间内与ClassicAutoSAR共存。由于AdaptiveAUTOSAR安全
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[其它] 一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法

说明：该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚类网络对该特征矢量集进行聚类,从而达到图像分割的目的.由于新方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息及其模糊信息,构造出三维特征空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,增加了聚类分割的精确度.理论分析
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[其它] holbertonschool-web_front_end-源码

说明：专业-Web Stack编程―前端
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[其它] 体重指数计算器-源码

说明：体重指数计算器
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