客客出品专业威客系统KPPW（简称KPPW）是武汉客客团队自主研发的开源系统项目，主要应用于威客模式的在线服务交易平台搭建。KPPW客客出品的专业威客系统，是keke produced professional w
2021-09-24 22:08:30
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基于众包的反思性学习模式设计与实践--面向深度学习的课堂教学结构化变革研究之三.pdf
2021-08-18 22:06:11
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哈米亚斯
Hamilton Ideas 众包宣传平台。
该存储库包含 3 阶段 Hamilton Ideas 平台的当前开发进度。
配置明智我建议本地开发环境（XAMPP）。
MYSQL 配置 - 用户名 - 根（我知道我们是坏人，但现在都是本地的所以关闭） pw - 数据库 - hamideas
创建当前数据库配置的 SQL - CREATE TABLE ideas （ id int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT， email varchar(100) DEFAULT NULL， idea varchar(10000) NOT NULL， votes int(11) DEFAULT NULL， visible int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY ( id ) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7
2021-07-05 18:05:11
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维维网
VeriWeb 是一个基于 Web 的验证 IDE，它将编写可验证的规范的任务分解为可管理的子问题。
VeriWeb 用户编写规范，这些规范使用的验证。
出版物
VeriWeb 接口在 OOPSLA 2012 会议上发表的论文描述。
研究结果可以在上找到。 这些最终将被移动到这个存储库。
笔记
VeriWeb 未在积极开发中。 该存储库包含来自我们本地存储库的 VeriWeb 开发源代码的最新快照。 因此，代码在某些地方可能与出版物中的描述不同。 已知的区别是：
Mechanical Turk 在此版本的代码中不起作用。
对象不变推理和处理
运行 VeriWeb
如果您想尝试构建和运行 VeriWeb，请与我联系。 基本指令是：
部署并运行验证服务器
通过部署 VeriWeb
在实践中，服务器需要一个非常具体的目录结构，我还没有开始记录。
转换用于 VeriWeb
2021-06-11 11:06:00
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Groundhog 是一个众包搜索引擎。 想想谷歌的reddit。 每个搜索查询都会成为讨论。 其他像你一样想知道同样事情的人可以贡献他们的发现、他们的见解和他们的React。 特定于您的搜索。
结果按 Google 自己的网页排名和用户投票的组合进行排名。 结果有评论，可以投赞成票和反对票。
搜索可以有评论。
PageRank 在算法上很酷。 但它很冷，没有人情味。 我们正在将人为因素添加回它。
特征：
通过相关的搜索结果与其他人一起挖掘，而不必对所有废话进行分类。
直接在您的搜索下进行讨论，以了解该页面的帮助程度。
探索与特定主题最相关的查询和网站。
与谷歌搜索引擎无缝对接
下载
最新提交
2021-06-09 13:04:05
205KB
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批注工具源代码
在这里，您将找到用于在服务器上安装LabelMe批注工具的源代码。 LabelMe是用Javascript编写的用于在线图像标记的注释工具。 与传统的图像批注工具相比，优点是您可以从任何地方访问该工具，并且人们可以帮助您对图像进行批注，而不必将大型数据集安装或复制到他们的计算机上。
引文：
BC Russell，A。Torralba，KP Murphy，WT Freeman。 LabelMe：用于图像注释的基于数据库和基于Web的工具。 国际计算机视觉杂志，77（1-3）：157-173，2008年。
下载：
您可以直接下载的。
另外，您可以按如下所示从GitHub克隆它：
$ git clone https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool.git
内容：
图片-这是您的图片所在。
注释-这是收集注释
2021-05-26 18:03:01
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所有CK组件都可以在和！
该项目由托管。
这是一个稳定的集体知识存储库，可在志愿者（例如移动设备/ IoT，数据中心和超级计算机）提供的各种基于Linux，Windows，MacOS和Android的平台上进行可自定义的实验众包。
我们有几种公共实验场景，包括通用，可定制，多维，多目标和。
在查看不断汇总的公共结果结果和意外行为！
另外，请查看我们相关的Android应用程序，让您使用备用的Android手机，桌子和其他设备参与我们的实验众包：
可以在 ，开放研究挑战Wiki和ACM / IEEE会议上由CK驱动的可重现AI / SW / HW合作设计竞赛中获得更多详细信息。
描述
该存储库基于基于CK机器学习的自动调整。 它在许多机器上众包实验（使用通过CK公开的优化旋钮，如OpenCL，编译器标志，CUDA等），同时构建了一个现实的，大型的和有代表性的训练集。
这是格
2021-05-23 17:03:46
856KB
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