本数据为ArcGIS栅格数据，包含美国的主要城市、公路、铁路、航空和人口等，内容齐全，方便练习使用。

许多复杂的系统由通过不同层的耦合网络组成，其中每个层代表许多可能的交互类型之一。 一个基本的问题是如何在多层网络中提取社区。 当前算法要么将多层网络分解为单层网络，要么通过使用共识聚类扩展单层网络的算法。 但是，由于批评这些方法忽略了各层之间的连接，从而导致精度低。 为了解决这个问题，提出了一种定量函数（多层模块密度），用于多层网络中的社区检测。 之后，我们证明了多层模块化密度的迹线优化等效于算法的目标函数，例如内核K均值，非负矩阵分解，频谱聚类和多视图聚类。层网络，为设计社区检测算法提供了理论基础。此外，通过同时分解与多层网络相关的矩阵，开发了一种半监督联合非负矩阵分解算法（S2-jNMF）。 与传统的半监督算法不同，部分监督被集成到S2-jNMF算法的目标中。 最后，通过在人工和现实世界网络上的大量实验，我们证明了所提出的方法优于多层网络中用于社区检测的最新方法。

Dual Wire CAN Physical Layer and Data Link Layer Specification

完全开源 **项目基于:.Net Core 2.2 运行环境：vs2017 .Net Core 2.2 前端： BootStrap 3 、 Layer 、 Jquery 后端： .NetCore 2.2 MVC

SD卡2.0协议最新版（2018年8月29日更新），介绍了SD卡物理层的详细描述。

在layer插件原有属性maxmin基础上添加了两个属性:notmax(不出现最大化),notmin(不出现最小化),后两个属性仅在maxmin属性为true时才生效.

这个spec是 SDXC存储卡 物理层3.0规范. SDXC卡最大可以支持2TB容量. 最大的传输速度是300MBps. SDXC使用Microsoft的exFAT文件系统.

文本相似度计算被信息检索，问答系统，窃检测等广泛使用。 目前，大多数研究只是针对同一种语言的文本相似度，而跨语言文本相似度计算的研究很少，语言之间的差异使得跨语言文本相似度的计算非常困难，针对这种情况，本文提出了一种解决方案。基于WordNet的中文-老挝语跨语言文本相似度计算方法。 首先对医学上的中文文本和老挝文本进行预处理和特征选择，然后使用语义词典WordNet将中文文本和老挝文本转换为中间层语言，最后计算中间层中文和老挝文本之间的相似度。

layer是一款口碑极佳的web弹层组件,她具备全方位的解决方案,致力于服务各个水平段的开发人员,您的页面会轻松地拥有丰富而友好的操作体验。 在中国可视化生态系统中，ECharts 通过提供方便丰富的可视化图表，极大缩短了用户与数据的距离。个人认为是最好用的可用来生成图表的插件。 现在使用Layer和Echarts构建弹出层折线图。 下载好所需要用到的工具包，Echarts下载为echarts.min.js，Layer在layer官网下载之后将layer文件夹放到项目之中。 在HTML文件中引入 [removed]</script

ETG.1000.6: Application Layer protocol specification，EtherCAT协议第六部分：应用层协议规范