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[其它] Algorithim-Tournament：Algorithim-Tournament-源码

说明：算法竞赛算法-锦标赛资料库锦标赛风格的摘要，您可以自己解决学习的算法问题。我列出了追随难度级别的算法问题，或需要相对复杂方法的问题。我已经用Python实现了算法问题，但是没有实现。解决了 KAKAO 2019 Prob1 KAKAO 2019 Prob2 KAKAO 2019 Prob7 卡考2020 Prob1 百川14501 百jo 1463 百村11717 百jo 6603 百柱17144 百jo 11727 百柱16858 百柱11657 进行中百
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[其它] python_operator_airflow-源码

说明：python_operator_airflow 运行文件setting_up.sh创建虚拟环境并安装python3 pip： $ sh setting_up.sh 安装气流并设置本地主机 $ pip install -r required.txt $气流initdb $ airflow网络服务器-p 8080 或运行文件env_airflow.sh来安装气流并设置localhost $ sh env_airflow.sh 创建文件夹dags并将在github上下载的scr ipt.
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[其它] 基于马尔可夫链的学习方法的多标签集体分类

说明：在本文中，我们研究了与实例相关并且与多个类标签相关联的多标签集体分类（MLCC）问题。相互关联的实例之间的类标签的这种相关性存在于各种各样的数据中，例如，一个网页可以属于多个类别，因为它的语义可以通过不同的方式来识别，并且链接的网页与未链接的页面。我们提出了一种有效且新颖的基于马尔可夫链的MLCC问题学习方法。我们的想法是将问题建模为具有在过渡概率图上重新启动的马尔可夫链，并根据实例之间的亲和力将标记实例的排名得分传播到未标记实例。通过显式使用从实例的内容派生的属性特征以及从实例的链接构
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[其它] 使用Java实现内部领域特定语言

说明：火龙果软件工程技术中心简介领域特定语言（DSL）通常被定义为一种特别针对某类特殊问题的计算机语言，它不打算解决其领域外的问题。对于DSL的正式研究已经持续很多年，直到最近，在程序员试图采用最易读并且简炼的方法来解决他们的问题的时候，内部DSL意外地被写入程序中。近来，随着关于Ruby和其他一些动态语言的出现，程序员对DSL的兴趣越来越浓。这些结构松散的语言给DSL提供某种方法，使得DSL允许最少的语法以及对某种特殊语言最直接的表现。但是，放弃编译器和使用类似Eclipse这样最强大的现代集成
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[其它] 基于内容相似度计算的大规模数据个性化推荐方法

说明：基于内容相似度计算的大规模数据个性化推荐方法
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[其它] docker-symfony：这是一个用Symfony2编写的简单REST API应用程序，在Docker Compose上运行-源码

说明：码头工人象征这是一个简单的待办事项列表应用程序，具有用编写的GUI和REST API，可在多个容器上运行。用于编排。之前的版本如果您要查找产品示例而不是待办事项列表，请检查。如果您正在使用Apache寻找多个容器的示例，请检查。如果您要查找具有supervisor和Vagrant的单个容器示例，请检查。多个容器该环境使用3个容器：从Dockerfile构建的具有PHP-FPM的php容器。它基于sskorc/symfony2-mongo映像。您可以在Dockerfi
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[其它] android-project-wo2b：[已弃用] Eclipse版本，查看Android Studio版本的链接->-源码

说明：项目结构图界传说只是基于此框架下的一个很小的应用场景，[wo2b-common-api] + [wo2b-common-wrapper]本身是一套通用的项目框架，能够让你根据此项目快速建造属于你自己的项目框架。 wo2b-project-tu123 --- wo2b-common-wrapper ----- wo2b-common-api ----- wo2b-tp-android-support-v7-appcompat ----- wo2b-tp-android-support-v7-r
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[其它] Subversion(SVN)和TortoiseSVN配置实例

说明：火龙果软件工程技术中心服务器端：下载所需程序Subversion1.3.2http://subversion.tigris.org/downloads/subversion-1.3.2.zipTortoiseSVNhttp://tortoisesvn.sourceforge.net/downloads　安装(路径可以更改)解压subversion-1.3.2.zip并安装到C:\Subversion 按安装一般软件的方法安装TortoiseSVN，成功安装后在任意地方点击右键，弹出的菜单如下
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[其它] ML-TREE：一种基于树结构的多标签学习方法

说明：多标签学习旨在通过从与一组已知标签关联的训练样本中进行学习来预测未见实例的标签。在本文中，我们建议使用分层树模型进行多标签学习，并开发用于查找树结构的ML-Tree算法。 ML-Tree将树视为数据层次结构，并在每个节点上使用针对所有SVM分类器的归纳来构造树，以将数据递归地划分为子节点。对于每个节点，我们定义了一个预测标签向量，以表示树模型中的预测标签传输，以进行多标签预测和标签关系的自动发现。如果两个标签作为叶子节点上的预测标签经常同时出现，则认为这些标签是相关的。预测标签共现的数量
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