[其它] 正义收益IOSAPP-源码

说明：正义收益IOSAPP
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[其它] 捆绑启动器盖茨比博客v2-源码

说明：Strapi初学者盖茨比博客v2 Gatsby入门者，他与Strapi建立了一个很棒的博客。 该入门程序使您可以通过一个简单博客的示例尝试使用Strats with Gatsby。 它是完全可定制的，并且由于它是开源的事实，因此完全可以捐款。 不要犹豫添加新功能等... 部署后端 要部署Strapi实例，您需要： 免费 用于免费 创建这些帐户后，您可以通过单击此按钮来部署实例 部署前端 在Vercel上 要部署Gatsby博客，您需要： 免费 等待您的heroku实例启动并运行，然后再部
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[其它] lineargo：LinearGo（用于LIBLINEAR的Go包装器）：大型线性分类的库-源码

说明：LinearGo：LIBLINEAR for Go 这是 （ ）的Golang包装器。 请注意，由于Go约定，此程序包的接口可能与liblinear C接口略有不同。 但是，我将尝试将函数名称和功能与liblinear C库对齐。 GoDoc ：。 LIBLINEAR简介 LIBLINEAR是用于具有数百万个实例和功能的数据的线性分类器。 它支持 L2正规分类器 L2损失线性SVM，L1损失线性SVM和逻辑回归（LR） L1正规分类器（1.4版之后） L2损失线性SVM和逻辑回归（LR
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[其它] fatec_ipi_paoo_20202_angular_diretivas-源码

说明：FatecIpiPaooDiretivas 该项目是使用版本10.0.4生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。
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[其它] hapi-rbac：用于hapijs的RBAC（基于规则的访问控制）-源码

说明：幽门螺杆菌 基于规则的访问控制模块。 这是受政策启发的。 版本号 3.0.0 -添加Hapi17支持 2.3.0能够使用RegExp匹配目标值。 能够将字段匹配到字段。 （将更新为3.0.0 ） 2.2.0定制的错误响应 2.1.0使用用户定义的数据检索进行目标匹配。 目标键上的嵌套属性。 2.0.0简化目标（将更新为2.0.0 ） 1.3.0使用更多数据进行目标匹配 1.2.0现在可以进行全局默认配置 1.1.0新增了动态检索路由策略的功能 1.0.0从此版本开始，仅支持节点^4.0
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[其它] XZMTabbarExtension：tabBar工具条框架（适应各种APP风格，集成只需几行代码，没有重叠度）-源码

说明：XZMTabbarExtension tabBar工具条框架（适应各种APP风格，集成只需几行代码，没有转换度） ##动态工具条 /* * 创建自定义tabbar */ XZMTabbarExtension *tabBar = [[XZMTabbarExtension alloc ] init ]; tabBar.backgroundColor = [UIColor whiteColor ]; tabBar.frame = self.tabBar.bounds; /* * 传递模型数组 */
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[其它] 专案2-源码

说明：外表 看看里面，发现您的度假目的地！ Looksie是一款允许用户搜索新的度假胜地和当地景点的应用程序。 用户还可以为将来的旅行创建休假目的地心愿单。 从教师演示应用程序借来的lego-tracker模板。 部署的应用程序
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[其它] Forecast.io：Forecast.io API的包装器-源码

说明：预报 很棒的Dark Sky API的简单包装： ： 如何使用它： 需要Darksky var DarkSky = require('forecast.io'); 实例化Forecast实例。 您需要提供指定Darksky API密钥的选项。 您也可以添加timeout选项，如果未提供，则默认为2500。 var options = { APIKey: process.env.DARKSKY_API_KEY, timeout: 1000 }, darksky = new Da
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[其它] DesignPatterns：具有随机动物类别的Design Pattern练习-源码

说明：DesignPatterns：具有随机动物类别的Design Pattern练习
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[其它] GoStack-ReactNative-01：Desafio 1 GoStack 13-源码

说明：GoStack-ReactNative-01：Desafio 1 GoStack 13
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[其它] lukaszkostrzewa.github.io-源码

说明：lukaszkostrzewa.github.io
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[其它] 机器学习-强化学习-汤普森采样-源码

说明：机器学习-强化学习-汤普森采样 强化学习： 汤普森采样： 我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。 与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。 该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。 与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。 我将使用与UCB算法相同的数据集。 与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。 该算法的工作原理如下： 在第n轮中，我们为每个
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