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开发技术下载,其它下载列表 第59211页

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[其它] teampeak-server:用于AWS免费套餐的自动teampeak服务器设置-源码

说明:TeamSpeak服务器 自动安装TeamSpeak 3服务器,该服务器在免费套餐中使用AWS EC2运行。 要求 AWS账户(免费) CircleCI帐户(免费) 这些是免费的,只要您在其配置文件库所限制的范围内即可。 起床并跑步 确保您的CircleCI和AWS账户已链接,然后只需分叉此存储库即可; CircleCI将使用AWS CLI选择存储库并部署cloudformation。
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[其它] SWIFT代码:带跟踪的表面波仪器浮标的数据处理和处理(SWIFT浮标)-源码

说明:SWIFT代码 带跟踪的表面波仪器浮标(SWIFT浮标)的数据处理和处理 主要是matlab脚本和函数,用于处理通过SWIFT浮标收集的海洋数据的实时和后处理,SWIFT浮标是由华盛顿大学应用物理实验室开发的海洋学研究工具。 文件夹是按数据类型和/或物理参数组织的。 有关更多信息和文档,
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[其它] 寿司料理-源码

说明:寿司料理
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[其它] 趋于理性的BOSS——2005BOSS进展回顾

说明:从B/OSS概念的引进到BOSS系统的实施,我们深感国内运营商在IT系统的建设上有很大的发展和提升。整个BOSS市场也正趋向于成熟化。这表现在两个方面:随着电信行业市场竞争的日益加剧,新技术、新产品和新服务不断涌现,客户日益成熟和理性,大环境使得运营商随之对BOSS在其整体策略中的重要性的认识日益深刻,直接的反映就是,目前运营商在IT上的投资已成为仅次于设备投资的第二大投入。同时在系统建设中,运营商认识到支撑系统的建设与完善是一个没有终点的系统工程,只要客户的需求和电信市场在变化,支撑系统就需要
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[其它] ls-3d-premium-plus:Défisdu moi de Moi deFévrier2021 sur le merveilleux servordord Ceux qui Savent Coder Mais Qu'ont Pas

说明:ls-3d-premium-plus:Défisdu moi de Moi deFévrier2021 sur le merveilleux servordord Ceux qui Savent Coder Mais Qu'ont Pas D'Idées。 Basésur扩充游戏引擎
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[其它] solax::sun_with_face:Solax逆变器API包装器-源码

说明:索拉克斯 从Solax太阳能逆变器上的实时API读取能源使用数据。 实时功率,电流和电压 电网电量信息 电池电量 温度和逆变器的健康状况 每日/总能量汇总 用法 pip install solax 然后从您的项目中: import solax import asyncio async def work(): r = await solax.real_time_api('10.0.0.1') return await r.get_data() loop = asyncio.
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[其它] KubraKai:Kubernetes监视的GUI-源码

说明:库布拉凯 用于Kubernetes监控的GUI
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[其它] 自学考试-源码

说明:自学考试
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[其它] 情感发现:用于大规模情感分类的无监督语言建模-源码

说明:**已弃用** 此仓库已被弃用。 请访问以获取我们最新的大规模无监督预训练和微调代码。 如果您仍想使用此代码库,请参阅带有标签的发行版,并安装必需的软件/相关性,这些软件/相关性在该日期公开发布。 PyTorch无监督情绪发现 该代码库包含预训练的二进制情感和多模型情感分类模型,以及用于重现我们一系列大规模预训练+传输NLP论文的结果的代码:并。 这项工作源于对OpenAI的“论文进行复制,分析和缩放的愿望。 该存储库中使用的技术是通用的,我们易于使用的命令行界面可用于在您自己的困难分类数
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[其它] 电影-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 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。 页面在您编辑文件时自动更新。 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。 交
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[其它] QuobileNet:基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器-源码

说明:QuobileNet 正在进行中的基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器。 当前,它修改了一个简单的自制CNN模型,该模型的经典版本使用数据集中的和9在3类分类问题上达到了99.60%的准确性。 我们用一个量子当量替换了4个卷积层之一:“量子卷积”层。 有关如何运行的更多信息和说明,请参见下文。 介绍 该项目旨在创建流行的物体检测网络的混合模型。 的主要重点是与 (以及可能 )的特征提取主链。 目标是引入量子层并测量各种性能统计数据,例如平均平均精度(mAP)和达到可比的损耗值所
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[其它] sistemabk03-源码

说明:sistemabk03
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