<<<<<<< 头 项目 此自述文件概述了在此 Ember 应用程序上进行协作的详细信息。 这个应用程序的简短介绍可以很容易地转到这里。 先决条件 您将需要在您的计算机上正确安装以下东西。 （带有 NPM） 安装 git clone 这个仓库 切换到新目录 npm install bower install 运行/开发 ember server 在访问您的应用程序。 代码生成器 使用许多代码生成器，尝试使用ember help generate获取更多详细信息 运行测试 ember test ember test --server 建造 ember build （开发） ember build --environment production （生产） 部署 指定部署应用程序所需的条件。 进一步阅读/有用的链接 余烬-cli 开发浏览器扩展 C

圣甲虫 Scarab是一个基于 CMake 的 C++ 工具，可用于模拟空间中的邻近操作。 特征 要求 要安装此项目，请确保您已安装以下内容（相应网站上提供了安装指南）： C++ 编译器，例如 、 、 （C++ 库的集合） （可选） （可选） （可选） Boost库无法自动下载和安装，下面列出的库可能会这样。 做出这个选择是因为编译时间可能很长。 建议使用例如 Mac OS X 上的Homebrew或 Ubuntu 上的apt-get安装预构建二进制文件。 此外， Scarab依赖于以下库： CATCH （ BUILD_TESTS构建选项所需的单元测试库） 现货（包含空间接近操作工具的库） 如果本地尚未存在这些依赖项，则会自动下载和配置这些依赖项（需要 Internet 连接）。 安装 运行以下命令以下载、构建和安装此项目。 git clone https

中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词 完整的可运行的示例代码 包含simHash 算法，使用IK 对中文文本进行分词处理

行业分类-机械工程-一种根据相对距离计算毁伤的方法.zip

基于MSP430F149控制超声波HY—SRF05模块测距离，用LCD12864液晶显示

一些颜色处理的样例代码，涉及颜色聚类，颜色距离，颜色转换等，并能在图中拾取颜色。

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文件中含有论文和源码，论文20页，详细描述了算法设计原理、可行性、评价以及很多算法设计的思想引入，源码包括B-树结构的头文件和论文中提到三个检索算法的实现。其中高效检索算法在保证结果正确性上较大程度的缩短了语义距离的计算时间，使得在大数据集下的平均检索时间在10s内，最优情况下可以在0.01秒返回检索结果。

此方法对于分类中的特征选择很有用。 它将特征分级在 0 到 1 之间，其中较高的值意味着该特征与分类更相关。 使用截止值可以从输入列表中选择更好的特征。 执行： S=IDE2（数据，类，阈值） [S i]=IDE2（数据，类，阈值）； [S im]=IDE2（数据，类，阈值）； 输入： 数据：特征应该列在列中，样本应该成行分布。 例如具有 4 个特征的数据集并且 20 个样本应作为 20x4 矩阵提供。 类：一个一维矩阵，长度为数据中的样本。 例如对于前面的例子，类矩阵应该是 20x1，每个单元格代表一个相关的数字到班级。 注意：类应该从 1 开始并不断增加。 以三类 Healthy、Fault1 为例和 Fault2，类矩阵应包含 1,2,3 个值。 阈值：阈值表示所需的截止值应介于 0 和 1 之间。索引和选定的输出将根据这个值生成。 输出： 分数：报告每个有界特征的 IDE 分

本文实例讲述了Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题。分享给大家供大家参考，具体如下： Floyd算法和Dijkstra算法，相信大家都不陌生，在最短路径距离的求解中应该算得上是最为基础和经典的两个算法了，今天就用一点时间来重新实现一下，因为本科的时候学习数据结构才开始接触的这个算法，当时唯一会用的就是C语言了，现在的话，C语言几乎已经离我远去了，个人感觉入手机器学习以来python更得我心，因为太通俗易懂了，带给你的体验自然也是非常不错的。 当然网上 有很多的算法讲解教程，我不会在这里累赘Floyd是什么原理，因为相信大家都熟悉，简单地说就是：三角不等式这个核心思想，如果我要求顶