山东大学《数据科学导论》实验三:基于 Twitter 的网络结构和社会群体演化实验源码 完成了崔老师要求的内容和扩展内容
2021-03-05 20:02:53 10KB 山东大学 数据科学导论 桑基图
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react-local:我对编译器的实验
2021-03-02 21:06:08 51KB JavaScript
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彩虹:浏览器中的视听实验
2021-03-01 18:06:46 1.8MB C
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React CSS助手 项目结构 使用简单的create-react-app创建的项目 App.js是项目的根源 Components文件夹src/components/*包含所有组件 所有组件都有一个index.js,从中可以导出默认函数 根组件文件夹具有index.js文件,该文件导出各种组件的所有公共成员 执行npm start以启动项目 运行项目git clone项目 运行npm i 位开发设置 请遵循bt.dev官方链接上的位开发设置指南 跟踪src/components内部的所有组件 在组件中进行新更改时,将其推送到位回购中 还安装了位存储库以演示SampleComponent2中的css样式功能 您可以通过以下方式测试SampleComponent和SampleComponent2的样式差异:首先查看ButtonStyled css文件中的更改,然后查看它在Samplecom
2021-02-27 16:08:56 408KB JavaScript
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1.协议分析和网络嗅探 2.ARP攻击的设计与实现 3.研究一种新的网络攻击手段,给出防范 手段与措施
2021-02-26 10:30:46 7.9MB sniffe ARP攻击 C++ QT写界面
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这是一个用引导的项目。 目的 使用NextJS 10。 。 已对其进行扩展以尝试NextJS 10的不同功能。 进行补充和更改 - Minor bug fixes - Styling adjustments - Mapbox support - Worldbank API added using `getServerSideProps`. Click on the country flag in the country detailed view . - Added progress indicators - react-icons instead of material-ui icons - Image Optimization - Image Component - Infinite Scroll for country list - SEO fixes - Context API
2021-02-09 18:05:43 101KB JavaScript
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概要 该项目探讨了三角形形成关系与图中聚类的影响。 Sgraph.hpp 该文件定义了Graph类,并包含各种函数来创建不同类型的图,将它们保存到文本文件,并在所述图上运行类似于SIR / SIR的实验。 创建图 无效Graph :: createGraph(Vsize numberNodes,int gSize,int avgNodeDegree) 不好的函数名称或函数... 如果组大小为0,则生成随机图 否则,这将创建一个无三角形的图形,该图形又分为几组。 每个组被分为两半,并且在组内以二分方式创建边缘。 为了满足平均节点度,然后将边随机添加到组外的节点 第三个参数应>组大小的一半 void Graph :: TriangleFreeGraph(Vsize numberNodes,int gSize,int inDeg,int avgNodeDegree){ 与create
2021-02-08 19:07:11 3.76MB C++
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图像超分辨率(ISR) 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率(ISR)的各种残差密集网络的Keras实现,以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括: 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络(Zhang et al.2018) 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留(Wang等人,2018) Keras VGG19网络的多输出版本,用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络,基于(SRGANS,Ledig et al.2017)中的描述 阅读完整的文档,为: : 。 和进行培训和预测。 此外,我们提供了一些脚本,以简化AWS和在云上的培训,仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容,并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献,请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时,可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用: RDN:较大的psnr,较小的psnr,取消噪声 RRDN:甘斯 用法示例: model = RRDN(weights=
2021-02-01 19:08:45 10.97MB docker aws machine-learning computer-vision
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在Kubernetes上发火花 此回购协议已分解为几个概念证明: (项目报告以法语在Alain April网站上提供: : ) 概念证明 Kubernetes运营(kops) 此概念证明旨在在具有多个ec2实例的Amazon AWS上创建Kubernetes集群。 使用的工具是kops,它允许自动设置和配置ec2实例以形成Kubernetes集群。 详细信息位于 在该目录中,我们具有由kops创建的Kubernetes集群的yaml配置。 理想情况下,我们应该使用该配置创建集群,但是现在,该集群是通过执行bash脚本setup-aws.sh创建的 您可以更改在文件顶部定义的脚本编辑环境变量的配置值。 请注意,kops使用S3备份集群状态。 以下是用于在AWS上创建或删除集群的选项: # Creating the cluster on AWS ./setup-aws.sh --create # Removing the cluster on AWS (including the S3 backup storage) ./setup-aws.sh --delete 以下
2021-01-29 20:10:07 47.79MB kubernetes spark spring-boot azure
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