一个Django模板，用于使用Flask作为前端，Django作为后端

MOMS（最大阶最小支持）函数为给定的近似阶 L 提供最少的支持数。支持数的严格要求对于实时信号处理至关重要，这就是为什么 sinc（给出理想重建）在实践中不使用。 基于 B 样条的插值内核通常用于样条插值。 MOMS 函数由 b 样条函数构造。 在这里，我们提供了 O-MOMS（最优 MOMS）的实现，其性能优于相同程度的 b 样条内核。 此实现使用 DTFT 来计算预滤波步骤中的系数 [Thevenaz 2000]。 对于边界条件，我们假设定期，计划在下一个版本中更改为镜像。 支持 0 到 5 的度数。 相关论文： T. 布鲁等人。 具有最佳近似属性的最小支持插值器，ICIP 1998； MOMS：最小支持的最大阶插值，IEEE 图像处理交易卷。 10, No.7, 2001; 菲利普·塞维纳兹等人。 重新审视插值，IEEE Transactions on Medical

AVEVA.PDMS .net二次开发插件，可作为初学者代码参考。

应用access作为数据库的通讯录 有图片功能 能删除 添加修改 联系人 还支持listview排序

一个用SDK所作比较简单的“贪吃蛇”小游戏

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

电子商务操作：Fireworks文字遮罩效果实作.pdf

今天给大家带来一个 Python 的练手项目。用Python的Pygame游戏开发库编写代码写一个植物大战僵尸！

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输入 x [1 1 2 3 4] 输入下限： -1 输入上限： 3 输入 h： [1 3 5 7 9 2 4 6 8] 输入下限： -2 输入上限： 6 x(n) 是： 1 1 2 3 4 z(n) 是： 8 6 4 2 9 7 5 3 1 y(n) 是： 8 14 26 42 69 56 52 57 71 50 31 15 4