欢迎使用junit 5示例,一个示例应用程序和扩展的集合
2022-06-19 12:43:34 619KB 开源项目
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Behavior designer的一些示例工程
2022-05-23 14:06:53 224.97MB Unity3D BehaviorTree
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Unity多人联机框架 - MLAPI【Netcode】框架扩展 最新扩展模块,包含ClientNetTransform脚本和一些实用工具
2022-05-21 18:05:49 36KB unity 游戏引擎
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用于学习微软驱动开发实例
2022-05-11 21:00:59 141.6MB windows microsoft 源码软件
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Sceneform Samples for Android Copyright (c) 2018 Google LLC Sceneform is a 3D framework, with a physically based renderer, that's optimized for mobile, and that makes it easy for Java developers to build augmented reality apps. These samples demonstrate how to use Sceneform beyond the reference samples that accompany the SDK. Getting Started The Lighting sample demonstrates how to add lights to your scene and experiment with position, color, and intensity. The Drawing sample demonstrates how to
2022-04-27 16:13:29 18.15MB Android代码
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最近在搞flex,发现在flex与java进行通信是需要fds(lcds),下载大小比较大,而且仅仅需要里面的war包,非常麻烦,在网上找war包的下载也杳无音信,觉得应该做些事情为大家,免去冗余的下载,即见即得,反正都是open的!无所谓啦!免积分,只求个评价 附件内容包含了flex.war,blazeds.war,samples.war,flex-admin.war
2022-04-14 22:59:05 28.66MB flex.war blazeds.war samples.war flex-admin.war
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总览 Qt示例应用程序的ArcGIS Runtime SDK 100.10。 该回购包含可在Qt Creator IDE中运行的每个示例的项目。 先决条件 Qt SDK 5.15.1或更高版本(开源或商业版) Qt创作者 是必需的,因为某些示例使用工具箱组件。 有关更多信息,请访问页面。 分叉仓库 如果还没有,请分叉。 克隆仓库 命令行Git 打开您的终端,导航到您的工作目录,使用git clone获取存储库的副本。 # Clone your fork of the repository into the current directory in terminal $ git clone
2022-04-08 17:33:22 134.81MB qt qml native-development qt-samples
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fabric文件
2022-04-06 03:15:10 90.56MB fabric
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AvalonEdit示例 实现示例项目以演示带有扩展名的控件(另请参见 )。 示范项目 00 MVVMDemo 项目提供了一个简单的MVVM / WPF演示应用程序,该应用程序实现了一些简单的功能,例如: 文字载入 编辑(复制,粘贴,剪切,撤消,重做)和 突出显示。 该演示项目是该存储库和所有其他示例项目的基础项目。 10比例字体演示 项目显示了如何使用交互方式调用显示字体,例如 触摸板上的放大/缩小(两根手指)手势,或者 控制键和鼠标滚轮可放大或缩小文本大小。 14比例字体演示 项目实现了项目,并从项目添加了自定义缩放控件。 使用MainWindow左/下角的UnitComboBox可以根据以下内容更改FontSize: 点或 百分比量表。 17 Switch演示 项目是一个小型原型应用程序,它检查如果我们使用2个不同的Document绑定并在需要时在它们之间切换,Avalon
2022-04-04 09:43:58 3.58MB C#
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琥珀酰化是蛋白质翻译后修饰(PTM)的一种广泛类型,在调节蛋白质构象,功能和理化性质方面起着重要作用。 与劳动密集和费时的实验方法相比,琥珀酰化位点的计算预测由于其方便快捷的速度而非常可取。 当前,已经开发了许多计算模型以通过各种类型的两类机器学习算法来识别PTM站点。 这些方法需要正样本和负样本进行训练。 但是,很难指定PTM的负样本,如果不能正确完成,会极大地影响计算模型的性能。 因此,在这项工作中,我们将正样本仅学习(PSoL)算法首次应用于琥珀酰化位点预测问题,这是一类特殊的半监督机器学习,它使用正样本和未标记样本来训练模型。 同时,我们通过使用多种特征编码方案,提出了一种新颖的琥珀酰位点计算预测子,称为SucPred(琥珀酰位点预测子)。 通过使用SucPred预测变量,在训练数据集上进行5倍交叉验证并在独立测试数据集上进行了5倍交叉验证,其准确性为88.65%,这表明此处介绍的仅用于学习算法的阳性样本特别有用用于鉴定蛋白质琥珀酰化位点。 此外,仅用于正样本的学习算法可以轻松地为其他类型的PTM网站建立预测器。 开发了用于预测琥珀酰化位点的Web服务器,该服务器可从http:
2022-03-29 21:37:59 514KB Succinylated proteins; Positive samples
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