[其它] 复制-源码

说明：复制副本 一个类似于Figma的微型多人图形编辑器。 建有 ， ，，并。 通过实时运行。
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[其它] NB-IoT综合项目实战开发背景及平台

说明：如今物联网技术在行业应用的比例逐年提高，渗透生产制造、交通物流、健康医疗、消费电子、零售、汽车等应用行业。万物互联的时代正以极其迅速的脚步走进我们的生活。物联网有很多无线通信技术，主要分为两类：一类是Zigbee、WiFi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术；另一类是LPWAN（low-powerWide-AreaNetwork，低功耗广域网），即广域网通信技术。LPWA又可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通
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[其它] 非线性判别分析的动态参数估计模糊监督学习方法

说明：在本文中，我们基于动态参数估计开发了一种新颖的模糊监督学习算法。 首先，提出了一种用于训练样本的改进监督模糊LDA算法（RF-LDA）。 与传统的模糊LDA算法相比，该算法从每个训练样本中计算与隶属度相关的判别向量，在理论上有效地克服了来自不精确样本的分类限制。 其次，当需要一种新颖的模糊LDA模型以对特征提取和分类做出某些决定时，模糊LDA模型的动力学参数估计方法应在测量数据可用时对其进行递归处理。 按照先前的观点，我们通过考虑称为HRF-LDA的Hopfield神经网络（HNN）的公式来解决
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[其它] SCP固件：系统控制处理器（SCP）固件-源码

说明：SCP固件-版本2.7 Arm Limited版权所有（c）2011-2020。 版权所有。 参考 [1]电源控制系统架构-DEN0050C（请直接联系Arm以获取本文档的副本） [2] [3]功率策略单元-DEN0051C（请直接联系Arm以获取本文档的副本） [4] 介绍 在行业中，存在一种强烈的趋势，即在系统中提供微控制器以从应用处理器（AP）提取各种电源或其他系统管理任务。 功率控制系统架构（PCSA）[1]描述了如何按照这种方法构建系统。 PCSA定义了系统控制处理器（SCP
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[其它] A01653004.github.io-源码

说明：A01653004.github.io
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[其它] 示例应用-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] 不完备信息系统中测试代价敏感的可变精度分类粗糙集

说明： 在不完备信息系统中， 可变精度分类关系是限制容差关系的改进形式， 但其并未考虑数据集中属性的测试代价。为解决这一问题， 提出了基于测试代价敏感的可变精度分类粗糙集模型。进一步地，</span
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[其它] 看完这篇HTTP，跟面试官扯皮就没问题了

说明：首先你听的最多的应该就是HTTP是一种超文本传输协议(HypertextTransferProtocol)，这你一定能说出来，但是这样还不够，假如你是大厂面试官，这不可能是他想要的最终结果，我们在面试的时候往往把自己知道的尽可能多的说出来，才有和面试官谈价钱的资本。那么什么是超文本传输协议？超文本传输协议可以进行文字分割：超文本（Hypertext）、传输（Transfer）、协议（Protocol），它们之间的关系如下按照范围的大小协议>传输>超文本。下面就分别对这三个名次做一个解
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[其它] Akismet.Net：适用于.NET的完整和功能齐全的Akismet客户端-源码

说明：Akismet.Net NET的完整和功能齐全的Akismet客户端 现有的库不允许使用Akismet API中所有可用的选项，并且源代码不是公开的。 该库旨在解决该问题。 它还具有多个目标，以支持尽可能多的应用程序。
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[其它] dev-says：共享代码的最佳场所-源码

说明：dev-says：共享代码的最佳场所
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[其它] 测试成本敏感的多粒度粗糙集：模型和最小成本选择

说明： 多粒度粗糙集是使用多个颗粒结构对经典粗糙集的扩展。 目前，已经提出了三个重要的多粒度粗糙集，它们是乐观，悲观和b多重粒度方法。 但是，这三个多粒度粗糙集没有考虑测试成本，这是数据挖掘和机器学习中的重要问题。 为解决这一问题，本文提出了一种测试成本敏感的多粒度粗糙集模型。 我们表明，测试成本敏感的多粒度粗糙集是乐观，悲观和b多重粒度粗糙集的推广。 此外，发现传统的启发式算法不适合用于测试成本较低的粒度结构选择，然后提出一种回溯算法，以最小的测试成本进行粒度结构选择。 该算法在十个UCI（
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[其它] Aws_lambdas：Funciones对所有API的休息，无服务器hecha con nodejs-源码

说明：Aws_lambdas
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