Eclipse编写 sqlist做了个排行榜 可能有点小bug 主要运用 面向对象 继承 多态 抽象 条件语句 循环 监听 线程 单人坦克大战，3关，没有写自定义面板（懒癌犯了，项目时间快到了就没做） 初学者写的坦克大战，没有用线程锁有点卡顿奥，有兴趣的可以优化一下 写的不是很好，仅供参考

matlab跳过代码直接运行Vicario Lab Spike排序和数据预处理（Efe的设置） 多单元，单单元检测并转换为.npz数据，以便在Python中灵活高效地进行分析。 大纲 单个单元检测：尖峰分类。 使用matlab脚本vicario_lab_spikesorting.m ，它要求完全无监督的尖峰排序。 多单元检测：阈值MUA。 使用秒杀2脚本STD_Threshold2Matlab.s2s 。 将存储的.smr文件的MUA和SUA数据导出为.mat格式。 使用spike2脚本Spike2Matlab_AllChannel_Batch_v0.1.s2s或在STD_Threshold2Matlab.s2s使用导出功能。 根据文件名组合来自主计算机和从计算机的数据。 使用matlab脚本combine_efe_left_right.m 。 对于每个实验条件（记录会话，对应于来自主计算机和从计算机的一对.smr文件），组合来自不同鸟类的数据并以.npz格式存储数据。 使用mdlab.py函数。 在基于mdlab.py Python中分析数据。 程序 一，原始数据组织 从主计算机和从

该程序为寻找周期函数的拉普拉斯变换而准备。 因此，您需要替换周期的值、周期中的子区间数以及子区间的左端和右端值。

matlab代码循环运行 Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 训练 git clone https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation.git; cd training 下载，解压后test2014,test2015,train2014,val2014放入(mkdir创建)dataset/COCO/images/ ,两个json文件放入(mkdir创建） dataset/COCO/annotations/, git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git , 放入（mkdir创建）dataset/COCO/coco/中。 安装matlab ，在终端输入matlab启动matlab。 在matlab软件中运行getANNO.m 文件，把标注文件格式由json 转换成.mat 格式，会存在dataset/COCO/mat/。 在matlab中运行genCOCOMask.m ，获得未标注的人的图像的mask， 可以把程序

添加视频和图片的保存路径后可直接运行，注释清晰，简单易懂。可修改截图间隔，命名以及保存位置。

matlab有些代码不运行深度学习sndbx python（BigGANx2048），MATLAB（wavenet，arss GUI）和WLNET（VAE，WGAN等） 什么是 一些深度学习的代码或者是从某个地方获取的，或者是我为以下目的编写的：Python，MATLAB和Mathematica。 结构体 Matlab的 arss_gui：的（未完成）mlapp GUI。 wavenet：的（未经测试的）MATLAB mlx实现。 Python BigGANx2048-Tensorflow：的2048x2048架构。 wlnet（我在mathematica 12.1实施GAN训练功能之前就使用了这些工具。它们仍然可能对某人有用。） GenerativeAdversarialNetworks.nb ：（我是从某个地方将它从GitHUB上拉下来的，但现在找不到了）。 MIDInet_GAN.nb：在此笔记本中钉了一些东西。 MNIST_GAN.wb ：（我从取了本笔记本） VAE.nb ：（我想我是从这个笔记本中抢到的。无论如何，SiyiGuo的Monet VAE效果很好）。 WGAN.n

代码可运行 直接输入图片转成自己想要的输出如IMG和对应的XML。 遇到BUG可联系本人进行调试，最重要的是要修改自己的路径就可以完成任务，若果想大量增加数据 则在运行时把循环次数进行修改。原博客https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805

无极调速VS2012、matlab源代码，可运行，注释详细，C++代码可直接应用于工业控制！

zuul-2.1\zuul-sample\src\main\java\com\netflix\zuul\sample 下 Bootstrap中的main方法可运行 官网源码基础上修改

基于Django框架实现信息管理Web系统，并使用Paddle提供的THUCNews数据集完成中文新闻标题分类与可视化。 1、技术栈：Django、Bootstrap、MySQL、Sklearn（朴素贝叶斯）、Echarts。 2、主要功能：用户登录注册、数据库增删改查、文件上传、统计数据可视化、新闻标题文本分类。