[其它] 港湾-源码

说明：港湾
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[其它] 片段-源码

说明：片段 这个小项目的主要目标是提供一个有用的包CSS开发。 通过为CSS中常见的代码结构提供许多快捷方式（例如注释，文档的初始重置，创建具有predefinity属性的类等），此软件包将为您节省大量时间。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 确保已安装。 正在下载 如果只需要使用代码片段，则只需克隆存储库即可。 然后您将找到2个文件： 包含所有css片段的JSON文件： snippetsCss.code-snippets一个BAT文件，可帮
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[其它] react-memo-avoid：避免React-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 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。 yarn 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。 yarn 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
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[其它] 能源效率驱动的移动图形处理器的可编程和可自重配置架构

说明：能源效率驱动的移动图形处理器的可编程和可自重配置架构
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[其它] sitega：使用遗传算法通过判别分析选择一组局部定位的二核苷酸的新的基序识别工具，用于ChIP-seq数据分析-源码

说明：SiteGA-结合位点的遗传算法识别。 描述 当前的SiteGA版本（Levitsky等人，正在准备中）代表了的算法 在ChIP-seq数据集中用于从头进行基序搜索。 SiteGA是一种随机算法，可在输入序列中搜索相互依赖的局部定位的二核苷酸（LPD）的模式，该模式可模拟转录因子结合位点内核苷酸环境的近距离和远距离吸引。 因此，SiteGA方法与传统的位置权重矩阵（PWM）完全不同，传统的位置权重矩阵（PWM）根据来自各个位点位置的核苷酸频率的累加影响来搜索最保守的基序。 要求 SiteGA源代
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[其它] EEJava基础-源码

说明：EEJava基础 此存储库适用于www.lxisoft.com的 我们将这些存储库专用于高级java开发人员社区-我们的各个项目的开放源代码存储库，这些库需要各个堆栈上的各种专业知识，以供您学习，转换和贡献。 在这里学习，改造和编写未来脚本。
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[其它] imdb_sentiment_analysis：IMDB情绪分析项目-机器学习工程师Nanodegree-源码

说明：SageMaker部署项目 一旦完成，此处提供的笔记本和Python文件将产生一个简单的Web应用程序，该应用程序可与部署的递归神经网络进行交互，对电影评论进行情感分析。 该项目假定您对SageMaker有所了解，这个微型项目“使用XGBoost进行情感分析”应该提供足够的背景知识。 请参阅根目录中的文件，以获取有关设置SageMaker笔记本和下载项目文件（以及其他笔记本）的说明。
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[其它] Defender-docs：保护开放经济的安全管理-源码

说明：OpenZeppelin Defender文档 OpenZeppelin Defender文档的来源。 托管在 。 关于后卫 借助OpenZeppelin Defender的安全性，可以更快地发货。 使您的以太坊运营自动化，以更快地交付高质量产品，同时降低用户风险。 创作内容 要在本地预览npm run docs:watch 。 文档以AsciiDoc编写。 如果需要，请查阅《 。
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[其它] 项目集和项目估算-RDP-GJB5000A

说明：相信很多人对项目管理已经有相对比较深入的理解，且实际运用到日常科研创新项目的管理中；但提起项目集管理，估计大部分就会有点茫然了，什么是项目集？如何有效管理？其实，什么是项目集，业界相对通俗易懂的解释如下：项目集常有多个相关联（注：这是要点）的项目组合而成，最容易让我们联想起的首推美国太空总署的“阿波罗探月计划”，它组合多个阿波罗太空任务，让人类登上月球。从今天PMI项目集的定义来说，阿波罗探月计划应该称为“阿波罗探月项目集”。项目集与项目的最大差异是“项目集”必须透过一些相关的项目交付物提交项目
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[其它] work_git：Lua游戏-源码

说明：work_git：Lua游戏
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[其它] holbertonschool-higher_level_programming-源码

说明：高级编程 欢迎 感谢您访问我的编程项目。 大部分代码是用Python3编写的，还有一些项目是用bash编写的。 目录 关于 该存储库包含用于高级编程的入门项目。 要求 Ubuntu 14.04 LTS Python 3.4 pip3 1.5 pep8 1.7 专案 学分 作品归 （ ）拥有和维护。
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[其它] Pyspark的波士顿住房价格：Pyspark线性回归的波士顿住房价格-源码

说明：波士顿房屋价格与Pyspark 使用PySpark和MLlib建立波士顿房价预测的线性回归 Apache Spark已成为机器学习和数据科学中最常用和受支持的开源工具之一。 该项目是使用Apache Spark的spark.ml线性回归预测波士顿房价的温和介绍。 目标是提出一个模型来预测该地区给定房屋的中位数。 数据源 我们的数据来自Kaggle竞赛：波士顿郊区的房屋价值。 链接： ：
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