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  1. 数据结构(李云清、杨庆红、揭安全)第2版课件-源码

  2. 数据结构(李云清、杨庆红、揭安全)第2版课件-源码,内部资源,绝对完整,如假包换。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-12-03
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:vivii88
  1. C#编写--斗地主源码.rar

  2. C#编写--斗地主源码 斗地主出牌算法 根据斗地主出牌规则.对玩家出的牌进行检验.判断是否符合出牌规则. (关于斗地主的出牌规则网上有很多) 思路:将玩家的牌按升序排序.然后将牌进行拆分,分存在4个数组中.拆分规则如下: 假设有牌:333\444\555\789 则拆分后数组中的数据如下 arr[0]:345789 arr[1]:345 arr[2]:345 arr[3]:null 可以看出拆分规则是:如果遇到相同数字的牌则存到下一个数组的末尾. 拆分完后可以根据各数组的存储情况判定玩家出牌的
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2011-07-13
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:hbyswl0124
  1. IT培训中心信息管理系统源码

  2. IT培训中心信息管理系统源码 项目描述: 自己在培训机构做的小项目 包括学生、教师、课程、班级等相关模块 多用户,简单的权限控制,可上传相片到数据库 多文档窗体结构,支持数据导出 采用三层架构编写,自创 功能描述: 1、实现各模块的增删改查,搜索,导出数据到Excle(未做输入验证) 2、专业选择时,班级、教师 相应变动,保证实体完整性 3、简单的实现权限管理,根据用户类型,屏蔽掉相应的菜单、控件 4、实现假删除,管理员能够恢复删除和真删除 5、实现用户切换,切换成功后状态栏、菜单相应改变 6
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2011-08-02
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:ss_geng
  1. 斗地主(求爱版)源码

  2. 斗地主(求爱版)源码 斗地主出牌算法 根据斗地主出牌规则.对玩家出的牌进行检验.判断是否符合出牌规则. (关于斗地主的出牌规则网上有很多) 思路:将玩家的牌按升序排序.然后将牌进行拆分,分存在4个数组中.拆分规则如下: 假设有牌:333\444\555\789 则拆分后数组中的数据如下 arr[0]:345789 arr[1]:345 arr[2]:345 arr[3]:null 可以看出拆分规则是:如果遇到相同数字的牌则存到下一个数组的末尾. 拆分完后可以根据各数组的存储情况判定玩家出牌的类
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2011-08-03
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:ss_geng
  1. 斗地主(求爱版)源码

  2. 斗地主(求爱版)源码 斗地主出牌算法 根据斗地主出牌规则.对玩家出的牌进行检验.判断是否符合出牌规则. (关于斗地主的出牌规则网上有很多) 思路:将玩家的牌按升序排序.然后将牌进行拆分,分存在4个数组中.拆分规则如下: 假设有牌:333\444\555\789 则拆分后数组中的数据如下 arr[0]:345789 arr[1]:345 arr[2]:345 arr[3]:null 可以看出拆分规则是:如果遇到相同数字的牌则存到下一个数组的末尾. 拆分完后可以根据各数组的存储情况判定玩家出牌的类
  3. 所属分类:C#

  1. Fake-News-Classifier:将新闻分类为假或真-源码

  2. 假新闻分类器 从真实的真实新闻中识别出虚假新闻非常重要。 该问题已通过自然语言处理工具解决并得到了解决,该工具可帮助我们根据历史数据识别假新闻或真实新闻。
  3. 所属分类:其它

  1. s3rver:用NodeJs编写的假S3服务器-源码

  2. S3rver S3rver是一种轻量级服务器,可响应响应的某些相同调用。 对于在沙盒环境中测试S3而不实际致电Amazon而言,这非常有用。 S3rver的目标是最大程度地减少运行时依赖性,并更多地用作测试代码中的S3调用的开发工具,而不是寻求复制S3功能的生产服务器。 支持的方法 水桶 创建存储桶 删除存储桶 列出桶 列出存储桶的内容(前缀,定界符,标记和最大键,公共前缀) 对象 放置对象(对元数据的支持,包括ContentEncoding(压缩文件) 发布对象(多部分) 删除对象 获
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:221kb
    • 提供者:weixin_42117037
  1. fake_contacts:创建虚假电话联系人以进行数据中毒-源码

  2. 假联络人 Android手机应用程序可创建伪造的联系人,这些联系人将与您的真实联系人一起存储在您的智能手机中。 这会将伪造的数据提供给正在复制我们的私人数据以使用或出售的任何应用程序或公司。 这称为“数据中毒”。 这些虚假联系人不会影响您对手机或真实联系人的正常使用。 该应用程序可通过F-Droid获得。 功能性 用户可以设置虚假联系人的姓氏和名字列表,以及它们的电话号码和电子邮件地址模板。 然后单击按钮以创建或删除具有姓氏和名字的所有组合的伪造联系人。 使用 默认值应该合理。 所有的名字
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:809kb
    • 提供者:weixin_42097819
  1. MBFaker:Objective-C伪数据生成器-源码

  2. MBFaker 该库是Ruby的库的端口,该库可生成假数据。 您可以使用它来获取逼真的测试数据,屏幕截图,并在开发过程中填充数据库。 要解析语言文件,它使用 安装 在您的Podfile中插入以下行: pod 'MBFaker' 语言能力 只需稍作修改,即可使用yaml中的原始语言文件。 默认语言是英语。 您可以使用setLanguage方法更改它 [MBFaker setLanguage:"en"]; 语言名称只是带有它的文件名。 用法 # import // ... NSStrin
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:238kb
    • 提供者:weixin_42101056
  1. phony:微小的命令行伪造数据生成器-源码

  2. 假 微小的命令行程序,它接受模板并输出假数据。 安装 通过gobinaries.com $ curl https://gobinaries.com/yields/phony | sh 通过去得到: $ go get github.com/yields/phony 例子 # publish email to nsq every 1ms. echo ' {"email":"{{email}}", "subject": "welcome!"} ' \ | phony --tick 1ms \
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:17kb
    • 提供者:weixin_42116791
  1. fake_news_detection:MAIS202的交付项1,项目是AI假新闻检测-源码

  2. MAIS202 2020年秋季最终项目:假新闻检测器 抽象的 这是麦吉尔MAIS202的最终项目。 该项目的目标是对任何新闻产生“真实”或“伪造”分类。 提出并实现的算法是经典的朴素贝叶斯算法。 另外,我已经实现了广泛的自然语言预处理,使用了诸如“停用词去除”和“词义化”之类的方法来提高分类的准确性。 通过对多项式算法进行网格搜索并实现最佳参数,测试精度达到了97%。 储存库结构 该存储库包含2个文件夹和2个文件:。 派力宝 可交付成果1 数据选择提案.pdf 交付品2 Deliverab
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:139mb
    • 提供者:weixin_42162171
  1. PyDeduplication:大多数只是重复数据删除-源码

  2. Python重复数据删除 在Windows和Linux上测试 条款 学期 意义 短哈希 文件的第一个和最后一个4Ki的哈希 长哈希 散列文件的完整性 文件容器 某些文件包装在容器中,例如.mkv或.png文件。 如果更改了容器元数据(例如,从图像中删除了EXIF数据),则这些文件可能显示假阴性。 打开文件的基础内容并进行哈希处理可以解决此问题,但是会降低性能。 使用--raw标志启用此扫描模式。 当前仅支持图像。 跳过目录 要跳过目录,请将.skipfolder文件放置在您要忽略的级别。 .
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:22kb
    • 提供者:weixin_42099815
  1. fake_news_TFIDF_analysis:使用TFIDF分析进行假新闻预测-源码

  2. fake_news_TFIDF_analysis 使用TFIDF分析进行假新闻预测 资料来源:Kaggle资料集 网址: : 目的: 阿拉伯联合酋长国TF-IDF数据处理和相关单词的特征提取 使用新闻数据集来训练MLlib中的不同分类回归模型。 使用训练有素的模型来确定哪些绩效更好。 要求: 安装了Spark 客观的 : 使用TF-IDF数据处理和特征提取来识别文本中更相关的单词 执行步骤以提取特征并标记并提交给分类回归模型。 演示使用MLlib库的不同方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:29mb
    • 提供者:weixin_42169971
  1. 假商店应用-源码

  2. 您采用什么原则? 吻 干燥 React钩 解释所采取的决策及其动机? 我决定使用React Hooks而不是Components,因为我觉得使用函数更加整洁 选择工具的动机? 我选择使用React,因为我对这个工具更加满意,并且拥有更多的经验 但是,给我更多的时间,我相信我可以拿起Vue并实现它 如果时间有限,那么您会花更多时间做什么? 实现了一个FindProductById()函数,该函数将产品ID作为参数(来自用户购物车中的数据),并使用它来拉取商品图片和标题以在网页上显示 实施对用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:189kb
    • 提供者:weixin_42132354
  1. 假新闻分类-源码

  2. 假新闻分类 webapp- 数据集-https:
  3. 所属分类:其它

  1. 造假者:用于结构的Go(Golang)伪数据生成器-源码

  2. 文件 结构数据伪造器 Faker将基于您的Struct生成伪造数据。 指数 支持 您可以提出。 请参阅或中的 入门 下载 go get -u github.com/bxcodec/faker/v3 例 使用Struct的标签: 自定义结构的标签(定义您自己的伪造者数据): 没有结构体的标签: 单个伪数据功能: 演示 基准测试 生成假数据的基准 没有标签 BenchmarkFakerDataNOTTagged-4 500000 3049 n
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:65kb
    • 提供者:weixin_42179184
  1. 假新闻:从最初的构想到模型部署,构建一个假新闻检测器-源码

  2. 机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署,构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列,描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子: :描述项目构想,设置存储库和初始项目工具。 :描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析,以便更好地理解问题。 :描述如何为第一个ML模型(随机森林分类器)获得功能训练/评估管道,包括如何正确测试管道的各个部分。 :描述如何解释通过特征分析(通过诸如类的技术)和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。
  3. 所属分类:其它

  1. Fake_Note_Detection:在Python中使用TensorFlow进行假音检测-源码

  2. 假注检测 在Python中使用TensorFlow进行假音检测 我使用了UCI存储库中的。 探索性数据分析 模型评估
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:21kb
    • 提供者:weixin_42123456
  1. Fakery:Swift假数据生成器-源码

  2. 这是Ruby的库的Swift端口,可生成伪造数据。 您是否仍然对毫无意义的随机字符串感到困扰? 放松一下,把这份工作留给Fakery 。 在需要使用一些虚拟数据进行测试,在开发过程中填充数据库等情况下,此方法很有用。 注意:生成的数据非常真实,支持一定范围的语言环境,但是不能保证返回的值是唯一的。 目录 用法 let faker = Faker ( locale : " nb-NO " ) let firstName = faker. name . firstName () // =>
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-02
    • 文件大小:590kb
    • 提供者:weixin_42134144
  1. BoomFilters:用于处理连续*流的概率数据结构-源码

  2. 动臂过滤器 动臂过滤器是用于 概率数据结构。 这包括稳定的Bloom过滤器,可伸缩的Bloom过滤器, Counting Bloom过滤器, Inverse Bloom过滤器, Cuckoo过滤器,传统Bloom过滤器的几种变体, HyperLogLog , Count-Min Sketch和MinHash 。 经典布隆过滤器通常需要先验数据集才能分配适当大小的位阵列。 这对于脱机处理非常有效,但是联机处理通常涉及无限制的数据流。 有了足够的数据,传统的Bloom过滤器会“填充”,之后它的假
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-02
    • 文件大小:56kb
    • 提供者:weixin_42119989
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