[其它] Middleman-HTML5BP-HAML：一个将HTML5 Boilerplate转换为HAML的中间人项目模板，包括Sprockets，SUSY等-源码

说明：Middleman 3.0.x项目模板：HTML5 Boilerplate HAML，Normalize，Susy，Sprockets包括 HTML5 Boilerplate HAML是适用于HAML 项目模板，具有响应网格，可以使用 ，由 ，Coffeescr ipt，Sprockets等。 强烈建议使用和 。 特征： 使用转换为Middleman / HAML工作流程。 响应式网格已准备就绪。 样式表组织 ：默认情况下启用通用的“ ”命令 标题和描述的智能网站/页面处理（通过M
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[其它] kracklegames.github.io-源码

说明：kracklegames.github.io
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[其它] MySQL性能优化

说明：在笔试面试中，尤其是像百度，淘宝这些数据量非常大，而且用LAMP架构的公司，数据库优化方面就显得特别重要了。此外，除了数据库索引之外，在LAMP结果如此流行的今天，数据库（尤其是MySQL）性能优化也是海量数据处理的一个热点。下面就结合自己的经验，聊一聊MySQL数据库优化的几个方面。首先，在数据库设计的时候，要能够充分的利用索引带来的性能提升，至于如何建立索引，建立什么样的索引，在哪些字段上建立索引，上面已经讲的很清楚了，这里不在赘述。另外就是设计数据库的原则就是尽可能少的进行数据库写操作（插
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[其它] CarVer项目-源码

说明：CarVer项目
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[其它] React_Basic_Syntax_Assignment-源码

说明：该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 更新到新版本 Create React App分为两个包： create-react-app是用于创建新项目的全局命令行实用程序。 react-scr ipts是所生成项目（包括此项目）中的开发依赖项。 您几乎不需要更新create-react-app本身：它将所有设置委托给react-scr ipts 。 当您运行create-react-app ，它将始终使用最新版本的rea
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[其它] desafiodasemana1-源码

说明：desafiodasemana1
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[其它] dsc-k-means-clustering-seattle-ds-102819-源码

说明：K均值聚类 介绍 在本课程中，我们将学习最流行和广泛使用的聚类算法K-means聚类。 目标 你将能够： 比较集群网络的不同方法 解释K-means聚类算法背后的步骤 在scikit-learn中执行k-means聚类 说明如何评估集群 定义一个“肘图”及其解释方法 聚类 聚类技术是最流行的无监督机器学习算法之一。 群集背后的主要思想是，您希望通过以下方式将对象分组到相似的类中： 组内相似度很高（同一组成员之间的相似度很高） 组间相似度低（不同组的相似度低） 相似性是什么意思？ 您应该从
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[其它] 社交网络演示-源码

说明：该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行该应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！
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[其它] angular-js：AngularJS与PubNub AngularJS SDK v1集成的示例-源码

说明：请直接将所有支持问题和疑虑发送至 Angular-JS和PubNub示例应用程序 欢迎！ 我们是来帮助您开始使用AngularJS和PubNub的。 注意：PubNub AngularJS库的权威来源已。 如果您使用的是Bower，请使用以下命令进行检查： bower install pubnub-angular 。 如果您对该示例应用程序的工作方式感兴趣，请查看此示例应用程序的。 如果您有任何疑问，意见或建议，请留言！
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[其它] 通过最小化广义重投影误差实现多视图立体和轮廓融合

说明：从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。 现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。 为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。 为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投
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[其它] GFS架构分析

说明：Google文件系统（GoogleFileSystem，GFS）是构建在廉价的服务器之上的大型分布式系统。它将服务器故障视为正常现象，通过软件的方式自动容错，在保证系统可靠性和可用性的同时，大大减少了系统的成本。GFS是Google云存储的基石，其它存储系统，如GoogleBigtable，GoogleMegastore，GooglePercolator均直接或者间接地构建在GFS之上。另外，Google大规模批处理系统MapReduce也需要利用GFS作为海量数据的输入输出。GFS将整个系统的
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[其它] NEIWalk：基于动态内容的网络中的社区发现

说明：最近，发现动态社区已变得越来越重要。 已经提出了许多算法，其中大多数仅使用链接结构。 但是，丰富的信息被编码在社交网络的内容中，例如节点内容和边缘内容，这对于发现具有局部意义的社区至关重要。 因此，要检测结构上和局部上有意义的社区，应集成链接结构，节点内容和边缘内容。 主要挑战在于如何无缝地动态集成它们。 本文提出了一种基于内容的网络到节点边缘交互（NEI）网络的新型转换方法，其中链接结构，节点内容和边缘内容被无缝嵌入。 提出了一种基于差异活动的方法，以随着基于内容的网络的发展而逐步维护NEI网
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