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一个基于DHT的简单P2P文件系统

这是一个基于tensorflow的简单的卷及神经网络，使用MNIST数据集进行手写数字识别。网络为FCN，即全卷积神经网络，总共有四层。前两层same padding，最大池化，后两层进行1x1的卷积。使用softmax输出结果，误差为交叉熵。最终在测试集上准确率在99%左右

我们到了！ 主要思想是我们如何从 EEG 记录数据库构建功能性大脑网络，然后可视化大脑网络中的一些网络特征。 所以让我们明星吧！ （自v。R2015b起）。 带有步骤的网页版本可在以下网址获得： http : //complexity.es/school/neuroscience 使用图论和复杂系统进行功能连接（单击图像中的 PDF 副本）。 本大脑复杂网络教程由 Johann H. Martínez 编写。 使用 EEG 的原始时间序列、频带分解、建立基于相关性的大脑网络（不同类型的相关性）、可视化图形的矩阵表示、使用矩阵重新布线和阈值方法。 在这里，我们使用 Sporns 等人的 Brain Connectivity Toolbox (BCT)，麻省理工学院的 Matlab 网络分析工具。 感谢 David Legland 的函数“double2rgb.m”。 数据集是从 Chen

项目旨在生成一个 LGPL 下的便携式 ICE（交互式连接建立）库。 库将独立于诸如 SIP 之类的信令协议。

简单的 Paxos 算法模拟 该项目在 Go 中实现了 Paxos 算法的基本版本。 代码根本没有优化，但理解协议本身可能很有用。 该项目是基于以下项目的“概念验证”工作： :

Simple 360 NAND Flasher By Swizzy v1.4b (BETA) ********************************************** Xbox 360 (JTAG/RGH or similar) v1.4b (BETA) - Fixed: It'll now properly show you when it detected a bad block that could not be recovered - Fixed: Some output on screen wasn't saved to the log ....

使用有限体积法 (FVM) 和 SIMPLE 算法求解平行板之间层流的速度、压力和温度的 MATLAB 代码。 所实现的方程的详细信息包含在所附的 pdf 文件中。 入口条件是均匀的流量和温度。 顶壁的边界条件可以是固定温度或固定热通量。 底壁的边界条件是对称的（板之间的中间）。 除压力外的所有梯度在出口处均为零。

简单的过滤器混合器 Simple Filter Mixer 是 Windows Phone 的示例应用程序，演示了 Imaging SDK API 的使用，将多个过滤器组合在一起并演示了 SDK 中的每个可用过滤器。 此示例还演示了使用反射按需创建过滤器。 此示例应用程序托管在 GitHub 中： : 使用 Microsoft Visual Studio 2013 开发。兼容 Windows Phone 8.1 和 Windows 8.1。 但是，用户界面仅针对手机进行了优化，并且仅对手机版本进行了全面测试。 经测试适用于：诺基亚 Lumia 930、诺基亚 Lumia 1020 和诺基亚 Lumia 1520。 指示 确保您安装了以下内容： 视窗 8.1 适用于 Windows 的 Visual Studio Express 2013 Nuget 2.7 或更高版本 在模拟