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  1. 我记录　内容管理系统 CMS源码

  2. CMS源码 framework 总特点： 1、简洁轻快。整个框架，除了jquery，没有依赖其他第三方类库； 2、绝不过度设计。简单、易学、易上手是这套框架对自己的定位。 3、从实战出发，提供了 cms/sns/forum 等大型系统的示例，经过了全面的实战检验；不像其他一些框架只提供一个 blog 的粗糙 demo。 wojilu framework 希望自己是一个真正从实战中来，到实战中去的框架。 4、从整体上考虑各子框架的设计，比如前端 ajax 部分和 mvc 框架的结合；比如IOC依

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-04
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：ss_geng

  1. 深入浅析knockout源码分析之订阅

  2. Knockout是一款很优秀的Javascr ipt库，它可以帮助你仅使用一个清晰整洁的底层数据模型（data model）即可创建一个富文本且具有良好的显示和编辑功能的用户界面。这篇文章主要介绍了knockout源码分析之订阅的相关资料,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_38514620

  1. activerecord-associations-intro-online-web-sp-000-源码

  2. 活动记录协会简介：播放列表 目标 了解Active Record如何以及为什么实现模型之间的关联。 使用Active Record迁移和方法来构建域模型，该域模型通过has-many / belongs-to和many-to-many（或has-man-through）关系来关联类。 什么是活动记录协会？ 我们已经知道我们可以构建我们的类，使它们彼此关联。我们也知道，这样做需要很多代码。 Active Record关联使我们能够关联模型及其类似的数据库表，而无需编写大量代码。 此外，Active

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. JHU-Data-Science-Capstone--源码

  2. JHU数据科学顶点项目 描述项目 该项目的目标是获取提供的数据集并创建能够预测后续单词的NLP（自然语言处理）模型。 博客，Twitter和新闻是用于训练模型的数据集。 SwiftKey是一家与约翰·霍普金斯大学教授合作的公司，以准备该项目，目的是构建一种预测模型，使人们可以在其移动设备上打字。 除了清理和设置数据外，N-Grams的标记化技术还用于组合要在预测算法上使用的单词。 最后的项目以一个Shiny应用程序和一个使用R-Presentation的Pitch结束。 该项目 该项目涉及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：971kb
    • 提供者：weixin_42151599

  1. 2D-block-texture-pack:在Minecraft GUI中将3D模型替换为平面纹理-源码

  2. 2D方块物品 展平您的Minecraft方块 用绘制的纹理替换所有这些3D库存预览！ 使您的库存保持一致！ 或仅使用外观整洁的背包。 特征 主要是高质量的纹理！ 第三维的死亡*！ 在其他相同的块之间进行区分，例如打蜡的铜制物品上有光泽！ 整洁的动画！ 更具凝聚力的视觉风格！ *仅在GUI和您的手中可用的第三维维度的死亡。 预览 YouTuber TheDerpyWhale制作了。 这是实际操作的一些镜头（它们可能不是完全最新的）： 另外，这是包装中每件物品的很长的清单： 安装 并在

  3. 所属分类：其它

  1. ML-Text-Mining:与机器学习在线竞赛有关的项目-源码

  2. 文字分析 该存储库包含文本分析机器学习内容。 用例 下一个单词的预测 情绪分析-分析社交媒体影响者 分类 主题建模-识别文本的主题类别 语言翻译 可视化 预处理 案例标准化 标记化-字符，单词，n-gram，句子 删除停用词 茎和茎 词嵌入5.1）跳过语法5.2）CBOW 5.3）GloVE 5.4）FastText 位置编码 传统方法 言语包 TF IDF 基于机器学习-朴素贝叶斯，逻辑回归 深度学习模型 RNN 格鲁 LSTM 双向LSTM 注意力 变压器5.1）Bert 5.2）

  3. 所属分类：其它

  1. radix_themockup:这是我的个人博客-源码

  2. 样机博客 这是我的个人博客，您可以在找到它。 如果要自定义您的distill博客-可以使用自己的自定义CSS。 您可以更改CSS组件位于。 我所有职位的表格如下： 标题 描述 高效，节省空间和有用的条形图替代方案。 HTML基本上是一种超能力。 试验和各种策略的磨难。 节省时间和精力来制作漂亮的桌子 使人们实际上想要阅读的表。 这不只是一时的流行。 我喜欢简单。 安迪（Andy），汤姆（Tom）和ggplot2走进酒吧... R Markdown所有事物的元集合。 因为共享数据很重要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：314mb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. tidySEM:这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 tidySEM —简洁的结构方程建模。 主页-源码

  2. 扫描电镜 软件包tidySEM提供了一个“整洁”的工作流程，用于进行，报告和绘制结构方程模型分析。 它不执行模型估计，而是允许用户使用R包lavaan或商业独立程序Mplus （通过MplusAutomation ）以软件不可知的方式估计模型。 tidySEM的目的是提供三个特定功能： 以自上而下，整洁的方式生成模型语法， 以可发布的统一方式将模型输出制成表格， 为SEM模型制作容易定制的图形。 设计这些功能时要考虑到 ，并与中的现有软件包套件进行 。 安装 您可以使用以下tidySE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：617kb
    • 提供者：weixin_42128537

  1. web_resources:计算生物学数据库的目录。 我在浏览器中添加了书签的链接-源码

  2. 计算生物学和数据科学/可视化资源 计算/生物学/数据/杂项目录。 我在浏览器中添加了书签的链接。 绘图 ggtree定制 ggtree导入树 ggtree可复制示例 不同色阶的同心热图 ggridges 带平滑热图 Cedric Sc​​herer的A ggplot2教程，用于在R 进行漂亮的绘图 ggplot缩放 heat_tree函数[link]（ ） 迭代 purrr教程 地图功能 可再生科学 R课程可复制研究数据和项目管理 编程/生物信息学 BBMap功能 AWK用户指南 使用Awk

  3. 所属分类：其它

  1. sptidy-源码

  2. 细腻 一个R包，可为tidymodels模型评估生成整洁的输出！ 介绍 Sptidy为基础R的线性回归和Tidymodel的kmeans聚类实现了tidy和augment功能，从而简化了模型选择和评估任务。 该软件包是对Broom软件包中现有tidy和augment功能的简化重新实现。 Sptidy的整齐函数系列返回一个汇总重要模型信息的数据框，而增强函数扩展原始数据框以通过观察包括其他模型特定信息。 该软件包是对补充， 是一个为整理scikit-learn软件包而创建的Python软件包。 特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_42175971

  1. softRenderer-源码

  2. 正在开发中 努力让代码整洁 3.5重建shader结构，数据传输更简洁，有图形API内味了。 3.7重构renderloop，形成CPU和GPU两个阶段阶段，封装模型render的函数，为shadow做准备。（假GPU Stage，其实都是CPU在执行 3.13最近调MSAA和shadow的代码调的有点心累，导致代码有点乱了，得尽快整理一波 计划 立方体贴图 纹理过大：mipmap 聚丁苯橡胶 阶段总结 [ShadowMap采坑记录]（ ） 目前进度 帧缓冲，读取模型和贴图，矩阵变换，透视

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42106765

  1. Kepler_project-源码

  2. 开普勒计划 特雷弗·圣地亚哥（Trevor Santiago） 用开普勒数据对系外行星进行分类 该项目的目的是了解我们如何预测开普勒感兴趣的物体（KOI）是否被确认为系外行星或假阳性。 我主要关注的是获得尽可能最高的准确性，但同时也关注对数损失以了解模型的可信度。 数据 我使用的数据集来自 ，但最初来自NASA。 目标变量是koi_pdisposition ，其值CONFIRMED和FALSE POSITIVE和相当均衡。 广泛的数据字典可从美国航空航天局。 方法 幸运的是，数据集已经相当整洁。

  3. 所属分类：其它

  1. Phase-2-Project:使用回归模型预测房屋价格-源码

  2. 国王郡房屋定价回归分析 （技术演示文稿位于Final Notebook.ipynb 介绍 该项目使用线性回归模型来最好地预测华盛顿州西雅图市的房价。 资料总览 提供的数据集代表在华盛顿州金斯县出售的17,290处物业。 对于每个属性，我们都得到了有关平方英尺，房屋状况，房间数和浴室数量，位置，出售日期等其他详细信息。 探索性数据分析 提供的数据干净整洁，没有任何空值，因此为我们的EDA准备的大多数数据都与处理离群值有关。 在浏览我们的数据时，很清楚地理位置与房价之间的关联性。 您可以在下面的

  3. 所属分类：其它

  1. active-record-associations-and-migrations-源码

  2. 活动记录协会简介：播放列表 目标 了解Active Record如何以及为什么实现模型之间的关联。 使用Active Record迁移和方法来构建域模型，该域模型通过has-many / belongs-to和many-to-many（或has-man-through）关系来关联类。 什么是活动记录关联？ 我们已经知道我们可以构建我们的类，使它们彼此关联。 我们也知道，这样做需要很多代码。 Active Record关联使我们能够关联模型及其类似的数据库表，而无需编写大量代码。 此外，Ac

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42109545

  1. ads2020:先进数据科学2020版-源码

  2. 2020年先进数据科学 请在此处实时查看课程网站： 。 实时网站提供有关该课程的最新信息。 假设条件 你知道统计学的中心教条 统计推断的基础（估计，标准误差，基本分布等） 您知道如何拟合和解释统计模型 线性模型 广义线性模型 平滑样条线 基本混合模型 您了解R或Python的基础知识 您可以读取整洁的数据 您可以拟合模型 您可以进行可视化 您知道可重复研究的基础 你知道什么是版本控制 你知道如何使用Github 你知道如何使用R / Rmarkdown 学习目标 您将能够批判数据分析，并将

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：weixin_42122306

  1. NEAT-Spotify:使用增强拓扑的NeuroEvolution（NEAT）预测歌曲的受欢迎程度。 一种使用进化公式构建神经网络的方法-源码

  2. 整洁的 使用增强拓扑的NeuroEvolution（NEAT）预测歌曲的受欢迎程度。 一种使用进化公式构建神经网络的方法。 描述：一种确定ANN（人工神经网络）最有效的结构/拓扑的策略是使ANN构建自身。 这些方法之一是NEAT（增强拓扑的神经进化（4））。 NEAT使用生物学模型将种群中的个体分配给多个物种。 然后，根据它们在数据集中的表现，这些物种/个体将“竞争”成为最适合的物种。 NEAT不是使用常规的前馈权重优化策略（例如反向传播），而是使用个体之间的变异和交叉。 与其他神经进化方法相

  3. 所属分类：其它

  1. Enter-the-pygame-源码

  2. 进入小游戏 这是一项正在进行的工作。 目录 介绍 描述 描述游戏 目标 游戏的目的是演示如何： 用python和pygame编写游戏代码； 通过使用整洁的模块来实现AI模型来解决游戏问题。 视觉效果 添加图像或gif工具：ttygif或Asciinema 安装 要运行python游戏，您需要以下库： pygame 整洁的python 请按照以下说明在终端上安装所需的库： 打开你的终端 cd到文件requirements.txt所在的目录 激活您的虚拟环境。 运行： pip3 ins

  3. 所属分类：其它

  1. useR2020-text-modeling-tutorial-源码

  2. 使用整洁的数据原理对文本进行预测建模 作者：（ ，（ 供我们材料在线教程（2020年7月24日） 本教程由主持。 您是否曾经遇到过文本数据，并且怀疑其中是否包含有用的洞察力，但对如何找到该洞察力感到沮丧？ 您是否熟悉预测建模的基础知识，并准备学习如何将非结构化文本数据用于tidyverse和tidymodels生态系统内的预测？ 您是否需要一个灵活的框架来处理文本数据，从而使您能够构建监督型预测模型？ 文本数据在许多领域中越来越重要，整洁的建模原理可以应用于自然语言处理任务。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：50mb
    • 提供者：weixin_42102358

  1. tidySEM-源码

  2. 扫描电镜 软件包tidySEM提供了一个“整洁”的工作流程，用于进行，报告和绘制结构方程模型分析。 它不执行模型估计，而是允许用户使用R包lavaan或商业独立程序Mplus （通过MplusAutomation ）以软件不可知的方式估计模型。 tidySEM的目的是提供三个特定功能： 以自上而下，整洁的方式生成模型语法， 以可发布的统一方式将模型输出制成表格， 为SEM模型制作容易定制的图形。 设计这些功能时要考虑到 ，并与中的现有软件包套件进行 。 安装 您可以使用以下tidySE

  3. 所属分类：其它

  1. 整洁模型-源码

  2. 整洁模型 整理模型的示例

  3. 所属分类：其它

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