实现了CEF的动态编译，使CEF可以加入MD代码生成方式的工程中！

我构建了这个包装器以方便在任意数据集中执行模态分析时的处理。 包装器接受一个 ND 输入矩阵 (Big_X)，它的第一个维度是时间，其他维度可以是应用程序需要的任何维度。 在进行这些计算时，包装器（希望如此）减少了进入障碍，因为从头开始构建自己的 DMD 函数非常耗时。 尽管在 Matlab Exchange 上确实有其他类似的功能，但我经常发现缺乏易于使用的输出有时会阻碍我的进步。 所以希望你也会发现这很有用！ 附上用法样本和脱落圆柱体的少量数据集以测试用法。 感谢佛罗里达州立大学的 Louis Cattafesta 教授激励我制作这个。 如果您有任何要求，请告诉我。

IOS应用源码之【类库与框架】Core Text Objective-C Wrapper.rar

【类库与框架】-Core Text Objective-C Wrapper.7z

uniswap-python 的非官方 Python 客户端。 文档可在 功能 一个简单易用的 Python 包装器，适用于所有可用的合约函数和变量 获取价格和代币元数据的基本 CLI 简单解析 Uniswap 合约返回的数据 支持 Uniswap v3（从 v0.5.0 开始） Uniswap v2（从 v0.4.0 开始） Uniswap v1（已弃用） 各种叉子（未经测试，但应该可以工作） Honeyswap (xDai) 煎饼交换（BSC） Sushiswap（主网） 入门 请参阅文档中的入门指南。 测试 单元测试正在使用 pytest 框架进行开发。 欢迎投稿！ 使用 ganache-cli 在主网的一个分支上运行测试。 在运行测试之前，您需要使用npm install -g ganache-cli安装它。 要运行完整的测试套件，请在项目目录中将PROVI

ZYNQ 7010/7020 开发板 原理图 包含多种接口 ZYNQ 7010/7020 开发板 原理图 包含多种接口 ZYNQ 7010/7020 开发板 原理图 包含多种接口

蚁群算法matlab源码Jx-WFST：包装功能选择工具箱 “迈向人才科学家：共享和学习” --- 介绍 该工具箱提供了40多种包装功能选择方法 A_Main文件提供了有关如何在基准数据集上应用这些方法的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和书面文件编写的 该工具箱的主要目标是： 包装器功能选择方面的知识共享 协助其他人进行数据挖掘项目 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将'pso'更改为 如果您希望使用粒子群优化（请参见示例1），则可以编写 FS = jfs('pso',feat,label,opts); 如果要使用粘液模制算法（请参见示例2），则可以编写 FS = jfs('sma',feat,label,opts); 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x Feature） label ：标签矩阵（实例x 1） opts ：参数设置 N ：解决方案数量/人口规模（所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k ：K -值在K -nearest邻居 输出 Acc ：验证模型的准确性 FS ：特征选择模型（包含多个结果） sf ：所选sf索引 ff ：所选功能 nf

bwapi-nim-test：探索使用Nim与BWAPI交互

wrapper.h头文件都在里面了，我的操作系统实验作业源码是需要这里的头文件才可以运行，当然这个头文件只是相当于万能头文件，你也可以按自己的经验添加部分头文件即可运行我的源码。（最后拜托审核员大大不要修改我设置的积分：0，真的不要改，跪谢）

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的