[其它] git-notify：通过git commit消息向团队传达重要更新-源码

说明：git通知 通过git commit消息与团队交流重要更新。 什么是git-notify？ 有时您需要将更改传达给项目中的其他开发人员。 在小型团队中，Slack消息行之有效，但是在大型团队和分布式组织（例如开源项目）中，与所有人接触可能会很痛苦。 git-notify允许您将公告嵌入到git commit消息中： git commit -m ' git-notify: NEW DEVELOPMENT ENVIRONMENT ... ' 并将它们显示给远方机器上的另一位开发人员： 就那
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[其它] SIMATIC_STEP_7_Professional_V14_SP1_Upd10.exe

说明：博图软件
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[其它] 2015版App推广全攻略（完整版）

说明：导读：APP运营推广战略基本定调为：线上导流量、线下做扩展、新媒体做品牌。各大手机厂商市场、第三方应用商店、大平台、PC下载站、手机WAP站、收录站、移动互联网应用推荐媒体等等基本可以覆盖Android版本发布渠道：推广的第一步是要上线，这是最基础的。无需砸钱，只需最大范围的覆盖。笔者多年以来一直认同铺的越广产品推的越好这个死理。1）渠道：百度、腾讯、360、阿里系、华为、小米、联想、酷派、OPPO、VIVO、金立、魅族、GooglePlay、其他互联网手机品牌、豌豆荚、机锋、安智、PP助手、刷
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[其它] springcloud-frame：我自己的springcloud框架-源码

说明：springcloud-frame：我自己的springcloud框架
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[其它] github-slideshow：由机器人提供动力的培训资料库-源码

说明：您的GitHub学习实验室存储库，用于介绍GitHub 欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。 在我将指导您完成的各种活动中将使用该存储库。 看到一个你不懂的单词？ 我们包含了一个表情符号 :open_book: 在一些关键术语旁边。 单击它以查看其定义。 哦！ 我还没有自我介绍... 我是GitHub Learning Lab机器人，在这里可以帮助您指导学习和掌握本课程所涉及的各种主题。 我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您进行交流。 实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
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[其它] 公牛合同：BSwap算法做市-源码

说明：BullFarm.org 部署合同 BullToken-0xC027df92684407b5aB3ab768c46F352323e94c5b MoonToken-0x1aF8caA3b8b2926952c8AaF43c0d41855B474E8F BullFarm（已删除迁移者）-0x8aCbE5C660A5F1ED338B3E659B583aaA10253E9B 定时锁-0x17EF6196B927a44b286161caCf34D9bAb235cFd7 BSwap（不建议使用） 部署合
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[其它] goit-markup-hw-07：https：anastasia199129.github.iogoit-markup-hw-07-源码

说明：goit-markup-hw-06
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[其它] node-blockchain：使用Node和TypeScript实现的区块链加密货币-源码

说明：Node.js中的区块链 一个简单的区块链和加密货币钱包，在Node.js和Typescr ipt中实现（出于学习目的）。 观看的视频。 用法 git clone npm install npm start
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[其它] 双向DFT对称补偿测相法

说明：为提高给定数据长度下的相位估计精度,该文提出双向DFT对称补偿测相法。该方法对样本做前向和后向两次DFT变换,再从前、后DFT谱的对称峰值谱位置做谱综合而提取出中心样点的精确相位信息。基于此,推导出了相位估计方差的闭合理论表达式,仿真实验验证了该表达式的正确性,并且证明了该文方法的相位估计方差处于全相位FFT(apFFT)估计法和两参数克拉美罗限(CRLB)之间。该文方法测相精度高,具有广泛应用前景。
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[其它] server-components-mdx-demo：React服务器组件+ MDX-源码

说明：服务器组件-mdx-演示 建造 克隆此存储库，将其安装到cd ，确保您使用的是Node 12+，然后执行以下操作： npm i --legacy-peer-deps npm run build 跑 然后在build/启动一个HTTP服务器。 npx serve build/ 执照 麻省理工学院
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[其它] 去噪变压器自动编码器-源码

说明：降噪变压器自动编码器 此回购保存了我对Kaggle竞赛解决方案中的降噪自动编码器部分。 我的大部分工作都花在了训练降噪自动编码器网络上，以捕获输入之间的关系，并将学习到的表示形式用于下游监督模型。 复制单个模型 获取代码并移至代码目录。 按照指定安装python软件包。 下载比赛数据并修改的路径。 在单个GPU机器上运行python train.py并等待大约20个小时。 通过岭回归，其交叉验证的RMSE得分应为0.8412。 关于网络 该网络是一个AutoEncoder网络，中间层是
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[其它] BotA3-源码

说明：github测试
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