Groupy 是一款杀手级应用程序，可让您将 Microsoft Office 程序、Adobe Creative Suite 应用程序、文件资源管理器窗口等内容放入选项卡式组中。 就像现代网络浏览器将他们的网站组合在一起一样，您现在可以使用桌面上的所有 Windows 应用程序来实现这一点，从而获得更清洁、更高效的体验。
2022-08-11 19:01:01
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在学习古月居课程《基于深度学习的机器人平面抓取》的过程中，针对GGCNN抓取网络，训练GGCNN需要两个文件：.mat格式的标签文件和.tiff格式的深度图，因为文件体积太大，我分成两个文件来发。
本资源是根据pcd****label.txt文件生成的pcd****grasp.mat文件
2022-08-09 15:05:45
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HTML5是移动端开发最常用的技术，熟悉HTML5新标签和Api以及CSS3的新的Api，可以使你的网页更加的绚丽多彩，并且开发出你意想不到的网页效果。学完此课程，你编写的代码就可以移动设备上完美兼容啦。
2022-08-08 00:51:08
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GMT 0035.4-2014 射频识别系统密码应用技术要求 第4部分：电子标签与读写器通信密码应用技术要求.PDF
2022-08-07 22:47:45
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Azure DevOps到GitHub存储库迁移器
将Git Repo从Azure DevOps迁移到GitHub的实用程序。
这将迁移所有你在你的资料库，包括所有分支，所有的标签和提交的完整历史。
视频
如果要查看有关如何从Azure DevOps Repos迁移到GitHub的深入说明，请在YouTube上查看以下视频：
用法
进行迁移的主要方法有3种：
剧本
手动或自动
详细或沉默
查看以获取更多信息
Docker容器
在Docker Hub上使用“官方”映像： ，或
创建自己的图像
查看以获取更多信息
Azure容器实例
使用的脚本将其部署到Azure ACI
查看以获取更多信息
迁移步骤
迁移程序将分四个步骤执行迁移：
确保您拥有所有“旧仓库”，分支机构和标签的本地副本
创建一个新文件夹（名称格式为“ AZUREDEVOPSREPONAME -Migration”）
2022-08-05 16:34:40
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在许多实际的数据挖掘应用程序中，例如文本分类，可以轻松获得未加标签的训练示例，但获得加标签的训练示例则相当昂贵。 因此，半监督学习算法引起了数据挖掘和机器学习领域的极大兴趣。 近年来，基于图的半监督学习已成为半监督学习社区中最活跃的研究领域之一。 本文提出了一种基于线性邻域模型的新颖的基于图的半监督学习方法，该方法假设每个数据点都可以从其邻域进行线性重构。 我们的算法称为线性邻域传播（LNP），可以使用这些线性邻域以足够的平滑度将标签从标记点传播到整个数据集。 本文对LNP的性质进行了理论分析。 此外，我们还导出了一种简单的方法来将LNP扩展到样本外数据。 对于合成数据，数字和文本分类任务，提出了有希望的实验结果。
2022-08-01 16:46:33
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