这个包现在已经过时了。 正在积极开发的新软件包位于 。 由于不再在此 repo 上推送新代码，因此不太可能在此处有效跟踪问题。 因此，应尽快使用新的替代方案，因为所有均值包的问题将在 git.mean.io 上被主动跟踪和修复。 用于 MEAN 应用程序管理的管理模块： 模块列表 Bootswatch 主题支持 应用程序设置 用户管理

平均教程 创建 MEAN 堆栈应用程序的教程 不同之处在于我也在编写测试！

MEAN.JS 是一个全栈 JavaScript 开源解决方案，它为基于 、 、 和的应用程序提供了一个坚实的起点。 这个想法是通过连接这些框架来解决常见问题，构建一个强大的框架来支持日常开发需求，并帮助开发人员在使用流行的 JavaScript 组件时使用更好的实践。 在你开始之前 在开始之前，我们建议您阅读有关组装 MEAN.JS 应用程序的基本构建块的信息： MongoDB - 浏览并继续阅读他们的，这应该可以帮助您更好地了解 NoSQL 和 MongoDB。 Express - 了解 express 的最佳方式是通过其，该有指南，以及一般 Express 主题的指南。 您还可以通过此获取更多资源。 AngularJS - Angular 的是一个很好的起点。 您还可以使用Thinkster 流行指南和Egghead 视频。 Node.js - 首先浏览Node.js 官方

angular-multiStepForm 文档 参考这个项目请切换到MEAN分支，那个是用完整的MEAN栈重构的 演示新： : 演示旧： : 使用 MEAN Stack（MongoDB、Express、Angular.JS、Node.JS）和 Heroku 支持的多步表单 产品逻辑 客户 用户 选择合适的数据库 问题 选项 使用特定选项，转到不同的子问题 重复这个过程，直到特定的选项导致答案 行政 用户管理 数据库管理 服务器 用户从数据库中获取条目 行政 将条目发布到数据库 从数据库中删除条目 要求 工具和库 约曼 Yeoman MEAN 堆栈生成器 咕噜声 鲍尔 Angular.JS jQuery.JS MongoDB 表示 节点JS Angular-UI-路由器 PassportJS 猫鼬 引导程序 字体真棒 去做 添加数据库的树状视图

在这个模拟中，最小均方 (LMS) 和最小均方 (LMF) 算法在非高斯噪声环境中进行了系统识别任务的比较。 众所周知，在非高斯环境中，LMF算法优于LMS算法，在此实现中可以看到相同的结果。 此外，还对附加白均匀噪声的定制功能进行了编程。

计算机视觉Github开源论文 MUTUAL MEAN-TEACHING PSEUDO LABEL REFINERY FOR UNSUPERVISED DO- MAIN ADAPTATION ON PERSON RE-IDENTIFICATION

AlphaTrimMean(A,w,alpha)：对向量应用 Alpha-Trimmed Mean Filter：使用窗口 w 和 alpha 因子过滤向量 A 中的输入信号流。 A 必须是向量，w 必须是奇数，0<alpha<0.5 创建人：Eng。 Osama Talaat Abdel-Hafiz - 博士生埃及 - 2017 年 11 月

投资组合模型的matlab代码实现，包括mean-cvar,mean-variance,mean-lpm等，上海财经大学 信息管理与工程学院 金融信息工程系 SUFE SIME

运动目标的检测与跟踪是视频分析的关键内容，也是计算机视觉研究的一个重要方向，它是智能监控、人机交互、航空航天、国防工业等应用的基础和关键技术，是当前的研究热点内容之一。本文在基于DirectShow的开发环境下，实现了具有检测与跟踪功能的视频系统，并主要针对Mean Shift跟踪算法进行了研究。

此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块： import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): # 类的成员数据(变量前用下划线) self._k = k # 中心点 self._initCent = initCent # 生成初始中心点 self._max_iter = max_ite