两端简单支撑静态梁方程的正解 (2004年)

本文在非线性项f增长不受限制的前提下,讨论带导数项的两端简单支撑静态梁方程Y(4)=f (x,y,y,Y",y),y(0)=Y(1)=Y(0)=y"(1)＝0的可解性。

一套加速器模板UI源码-易语言

内容是根据另外一套UI魔改过来的，使用Ex_DirectUI模块，这模块做UI确实好用。源码对接了E盾的验证，有e盾的可以直接配置，没有的把验证代码改改自己写也能用。我已经把验证账号部分全部注释，需要的取消注释就行。

百度地图毕业设计源码-Mask-R-CNN-Translation:Mask-R-CNN-翻译

百度地图毕业设计源码 实例分割 - 基于 Mask R-CNN 和 TensorFlow 今年11月，我们开源了我们对 。自那以后，我们的项目被fork了1400次，同时被应用在多个项目中，并且有许多的开发者对项目源码作出了改进。同时，我们也收到了许多关于我们项目的问题，所以在这篇文章中，我将阐述一下我们对 Mask R-CNN 的实现细节并展示它在实际项目中的应用。 本篇文章将覆盖以下两个内容： Mask R-CNN 的概述。 如何从零开始训练一个数据模型并搭建一个图片颜色渲染滤镜。 代码提示: 这是本篇文章展示项目的，包括我创建的数据集和训练后的模型。 什么是实例分割? 实例分割的任务就是，以像素为单位，识别图片中物体的轮廓。实力分割属于计算机视觉中最难实现的功能之一。以下是图像识别中和实例分割相关的几个任务，和他们处理后出来的结果： 图像分类 (Classification): 图片中有气球。 语义分割 (Semantic Segmentation): 这些是图片中组成所有气球的像素。 目标检测 (Object Detection): 这里是图片中7个气球的位置。我们需要识别被遮

基于概率密度函数的低复杂度盲均衡算法* (2008年)

为降低基于Parzen窗随机盲均衡（SQD）算法在传输信号采用高频带利用率QAM信号时的计算复杂度，提出一种低复杂度SQD算法（LCSQD）。将判决区域从整个星座修改为一个以均衡器输出为圆心，半径为可调的圆，计算量较少，并且不会随QAM阶数的增加而增加。采用16QAM和64QAM调制信号测试了不同判决半径时LCSQD算法的性能。结果表明，两种算法的稳态剩余ISI相接近时，LCSQD算法的收敛速度快于SQD算法。

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java版商城源码下载zcash-经验分析 这是研究论文中使用的源代码： Zcash 中匿名性的实证分析George Kappos、Haaroon Yousaf、Mary Maller、Sarah Meiklejohn，2018 年第 27 届 USENIX 安全研讨会， 所有作者均得到 EUH2020 TITANIUM 项目的支持，资助协议编号为 740558。 在尝试分析之前，请README.md阅读此README.md 。 代码由 Claire Ye 和 Chinedu Ojukwu 更新以在 AWS Ubuntu 18.04+ 上运行。 先决条件 码头工人 至少 3 倍当前区块链的存储空间 至少 10 倍当前区块链的存储空间 安装 克隆这个仓库 cd 进入这个仓库的根目录zcash-empirical-analysis 配置 配置文件 数据存储目录的容器目录必须等于research/config.py文件中的值存储。 这是最重要的，因为在分析期间使用此配置 如果您想增加执行此分析的块高度，您可以通过更改research/docker/config.py blockheight

java版斗地主源码-xing:星聚

java版斗地主源码 Github星聚弃疗榜(Github星爆沙雕榜) Github星聚弃疗榜, 让吃瓜群众也能享受Github带来的乐趣~ Github StarsAndClown, Let the people who eat me can enjoy the fun of Github~ Github有哪些沙雕库? 有哪些吃瓜群众也能玩的嗨的库? 在这里,你将找到满意的答案[手动滑稽] 项目地址: 在线阅读: 上图出处是桐姥爷在释放星爆气流斩,被我魔改了一下, 就成了项目的宣传图~ 最近更新(2019年7月12日) :sun: | :sun: | :sun: | :sun: | :sun: | :sun: | :sun: | :sun: | 弃疗榜(你在github见过哪些沙雕库?) 介绍 stars link 星聚榜(这是我见过最好的库!) 介绍 stars link 看板娘一词源自日语“看板娘(かんばんむすめ)”。其中的“看板”指的是店面招牌，或者是为了宣传、打广告而制作的宣传牌。“看板娘”也就是店面的招牌姑娘，亦即能够提升店面人气和顾客流量的女服务生、女店员等。也就是说，看板娘本身就是一块“活看板”，其本身的魅力就能够起

java8看不到源码-mltrons-auto-data-prep:mltrons-自动数据准备

java8 看不到源码mltrons dptron：输入脏数据，清除数据！ 介绍 数据是数据分析中最重要的元素。 现实世界的数据是不干净的，有很多拼写错误、缺失值、格式问题、偏斜、没有编码或聚合，这使得它成为分析师和科学家最耗时和最繁琐的任务。 由于大多数科学家花费了大约 80% 的时间来清理和准备数据，因此我们引入了 dptron 以使该过程变得非常简单和快捷！ Dptron 是一个内存平台，专为分布式和可扩展的数据清理和准备而构建。 DPtron 是用 Python 编写的，基于 PySpark 构建，可以无缝处理大量数据。 它使用机器学习和深度学习算法的实现来自动执行重要的数据清理和准备步骤。 Dptron 是可扩展的，因此开发人员、分析师和科学家可以简化数据清理和准备过程，以便在提高生产力的同时做出更好的决策。 如果数据是干净的，则决策会更好更容易，否则就是垃圾输入和垃圾输出。 重要功能 支持连接 AWS S3 支持高达 10TB 的数据大小 处理 URL 中的拼写错误和其他不一致问题 检测和处理数据的偏度 时间变量的特征工程 使用深度学习处理和填充 NULL 值（下一次迭代）

java8集合源码-java.sonar.rules:java声纳规则

java8集合源码java.sonar.rules java声纳规则 1. 评论密度不足 system_tags：空，优先级：2； plugin_rule_key : InsufficientCommentDensity 一旦该文件的评论密度覆盖率低于所需阈值，就会在该文件上创建一个问题。 它给出了为达到所需阈值而要写入的注释行数。 2. 重复块 system_tags：空，优先级：2； plugin_rule_key : DuplicatedBlocks 只要此文件上存在重复代码块，就会在该文件上创建问题。 它给出了文件中的块数。 3. 跳过单元测试 system_tags：空，优先级：2； plugin_rule_key ：SkippedUnitTests 跳过的单元测试被视为死代码。 要么再次激活（并更新）它们，要么将它们删除。 4. 单元测试的行覆盖不足 system_tags：空，优先级：2； plugin_rule_key : InsufficientLineCoverage 只要该文件的行覆盖率低于所需阈值，就会在该文件上创建问题。 它给出了要覆盖的行数，以达到所需的阈值

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