[其它] 立体缩放cel动画

说明：立体缩放cel动画
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[其它] 基于徽标匹配和州名字符串分类的车牌状态识别

说明：基于徽标匹配和州名字符串分类的车牌状态识别
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[其它] django-api-example：带有Django，Tastypie，xAuth和Heroku的示例REST API-源码

说明：概述 此示例说明如何使用 ， 和的变体创建安全的私有RESTful API，并将其部署到。 该API有两个资源，即Users和Tasks ，它们与简单的TODO项目相似。 动机 我想为移动客户端创建一个简单的REST后端。 我还希望该API是私有的，这意味着只有我指定的客户端才能访问它。 最后，我希望它易于部署或与“ Heroku兼容”。 我做了很多研究，得出的结论是OAuth是进行身份验证和授权的方式。 但是，完整的三足OAuth工作流程似乎过于复杂。 然后我想起了Twitter的 * ，
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[其它] 制造型企业ERP项目需求分析

说明：企业为什么要上ERP，陈启申说：应用ERP的关键在于能否解决企业的实际问题，企业不能为了上ERP而上ERP，企业必须明确自身面临的信息化需求，根据企业经营现状来有选择地实施ERP系统，而不是盲目地根据厂商提供的“ERP一二三”的方法来构建企业的信息化管理系统。所谓的“ERP一二三”，是用友在2006年针对制造企业的信息化建设提出的概念，“ERP一”是指财务和进销存模块，“ERP二”是在“ERP一”的基础上增加物料清单、生产计划等模块，“ERP三”是在“ERP二”的基础上增加车间管理、成本管理、管
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[其它] 流数据流上动态连续查询的并行处理

说明：越来越多的实时应用程序需要处理高密度流数据上的动态连续查询。 传统的数据和查询索引方法通常不会在维护或空间上花费过多的成本。 针对这些问题，本研究首先提出了一种通过将自适应单元和KDB树融合的新索引结构，即CKDB树。 在支持动态连续的CKDB树的基础上开发了一种单元树索引方法查询。 该方法显着降低了空间成本，并随着数据量的增加而很好地扩展。 力求提供一个过滤大量蒸汽数据的可扩展解决方案，本研究探索了利用现代通用方法的可行性在图形处理器（GPGPU）上进行计算。 基于CKDB树的方法已扩展为可操
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[其它] G-Hadoop：跨分布式数据中心的MapReduce，用于数据密集型计算

说明：G-Hadoop：跨分布式数据中心的MapReduce，用于数据密集型计算
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[其它] nodejs-connect-rest-sample：[已存档]使用Microsoft Graph从Node.js Web应用程序中访问用户的Microsoft帐户数据。 此示例将REST调用直接发送到Microsoft Graph终结点，

说明：[已存档]适用于Node.js的Microsoft Graph Connect示例 重要的 该项目正在归档中，并替换为的。 作为归档过程的一部分，我们将关闭所有未解决的问题并提出请求。 您可以继续“按原样”使用此示例，但不会继续保持下去。 很抱歉给您带来不便。 目录 介绍 此示例显示如何使用Microsoft Graph API将Node.js应用程序连接到Microsoft工作或学校（Azure Active Directory）或个人（Microsoft）帐户，以发送电子邮件。 此外，该示
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[其它] PWP3D：PWP3D，实时分割和跟踪3D对象-源码

说明：PWP3D 这是PWP3D的cmake版本。 原始VS版本可在以下位置获得： 有关本文的更多信息，请参见： 请参阅以下文章的原始文章：PWP3D：3D对象的实时分割和跟踪Victor Adrian Prisacariu，伊恩·里德（Ian Reid）
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[其它] 快速且可扩展的海量神经数据多路分析

说明：随着神经科学研究和实践的发展，具有多种模式和高密度的神经数据分析近来已成为一种趋势。 迫切需要一种在不损失或破坏空间，时间和频率的模式之间（通常是交互作用）的情况下准确，唯一地捕获特征的方法。 此外，该方法必须能够在数十个甚至数百个通道中快速分析规模和大小呈指数增长的神经数据，以便可以及时做出结论和决策。 并行数据分析（PARAFAC）是多向数据分析的重要方法，它在脑电图（EEG）分解中表现出了有效性。 但是，传统的PARAFAC由于具有很高的复杂度而仅适用于脱机数据分析，随着数据量的增加，其计
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[其它] spin-kub-demo：大三角帆代码以生产Kubernetes的演示-源码

说明：Spinnaker Codelab的示例Web服务器 生产Kubernetes Spinnaker工件代码的源代码在这里进行。 关键是要提供一个简单的Web服务器，可以在演示或教程中快速调整其颜色/内容。
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[其它] 嵌入误分类代价和拒识代价的极限学习机基因表达数据分类

说明：嵌入误分类代价和拒识代价的极限学习机基因表达数据分类
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[其它] 自适应智能体模型对复杂疏散场景的并行仿真

说明：疏散场景的仿真研究近年来引起了极大的关注。 在这个方向上仍存在两个主要的研究挑战：（1）如何在疏散程序中描述个体在各种情况下的适应行为的影响；（2）由于超高水平，如何在个体水平上模拟涉及大量人群的复杂疏散方案这些方案的复杂性。 在这项研究中，已经开发了用于一般疏散方案的模拟框架。 场景中的每个人都被建模为由基于权重的决策机制驱动的适应性自治代理。 该模拟旨在表征个体的适应行为，个体之间，小群个体之间以及个体与环境之间的相互作用。 为了应对第二个挑战，本研究采用GPGPU来维持疏散方案的大规模并行
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