生成椭圆的matlab代码大规模最优运输算法 这是的课程项目“大规模最佳运输算法”的资料库。 这是由王一飞和朱峰（按字典顺序）进行的一个小组项目。 数值实验 要在我们的报告中重现结果，请运行以下Matlab程序： 3.1.2节中的图1和图2 plot_gmm.m 4.1.3节中的图3 plot_ellipse.m 4.1.4节中的图4 plot_caff.m mosek和gurobi在第4.2.1节中随机生成的数据上的性能 Test_RGD_mb.m 第4.2.2节中mosek和gurobi在DOTmark上的性能 Test_DOTmark_mb.m mosek和gurobi在4.2.3节中的椭圆示例和Caffarelli示例中的性能 Test_ellipse_mb.m Test_caff_mb.m 关于4.3.2节中随机生成的数据的一阶方法的性能 Test_RGD_fo.m 第4.3.3节中关于DOTmark的一阶方法的性能 Test_DOTmark_fo.m 第4.3.4节中的椭圆示例和Caffarelli示例的一阶方法的性能 Test_ellipse_fo.m Test_caff

开源性能测试JMeter的使用官方讲解，非常不错！

调用了 精易模块 支持功能： 线程暂停、恢复、停止（暂停快捷键：Ctrl+Z 第二次恢复 ; 停止快捷键：Ctrl+T） 按次数循环、按条数循环（次数循环就是发送完全部消息算一次，条数就是一条算一次） 支持后台发送 支持文本文档批量拖入和输入 支持多行消息保持格式发送（这个不太准，因为是用换行符代替的，导致最终各个软件的效果不同） 支持删除指定消息 支持指定位置添加消息（仅输入） 支持自定义发送延时 自定义是否添加前缀（前缀就是发送次数） 支持顺序发送和随机发送 功能演示： 记事本效果： QQ效果：

注意！此项目已重建，当前版本为2.0，老版本请查看下载1.0版本 说明 DBM是一个数据源管理系统，包含数据源管理，开放授权两个模块，数据源管理指关系型数据的一键导入，按需筛选，指定转换等功能，开放授权指数据拥有者给用户开放数据的增，删，改，查等操作权限。部署或使用此系统可以给你的前端项目带来数据持久化的功能，而不再是数据模拟。 DBM前端是使用vue-cli脚手架构建的一个SPA应用，主要依赖于与 ，因此要让前一步分离更彻底，前端在开发时将根据与相应商定的接口协议使用Mockjs模拟响应，在转换完成接口编写后使用不同的启动驱动程序转换接口完成整个系统的测试。 如果您也想使用vue.js结合后台语言（nodejs，java等）开发一个带前逐步的完整应用的话，参考DBM前端工程的实现也许能够帮您解决以下问题 如何提高组件的附加性？ 如何使用状态管理中的多模块？ 如何实现页面级，元素级的权限

代码是调用开源SDk的FaceCore关键代码。附件中有详细的接口调用说明 FaceCore人脸识别开放平台 （SERVICE INTERFACE PLATFORM）是基于人脸检测、比对核心业务技术的服务平台。平台可为外部合作伙伴提供基于高精度人脸识别技术为基础的相关服务，例如Api、人脸识别、数据安全等。作为人脸识别的重要开发途径，FaceCore平台将推动各行各业定制、创新、进化，并最终促成新商业文明生态圈的建立。我们的使命是把人脸识别技术、规范等一系列核心技术基础服务，像水、电、煤一样输送给所有需要的合作伙伴、开发者、社区媒体、安全机构和各行各业。帮助社会各界通过使用此平台获得更丰厚的商业价值。 服务器测试接口： /api/hello/ 服务器测试接口，返回服务器当前时间。 人脸比对、识别接口： /api/facecompare/ 根据参数FaceFeature1，FaceFeature2获取两个人脸的相似度。 /api/facedetectcount/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸数量。 /api/facedetect/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 /api/urlfacedetect/ 根据参数Url，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 人脸存储管理接口： /api/personface/similar/ Method：POST；根据参数Feature人脸特征，返回appkey存储的全部人脸相似度。 /api/personface/getall/ Method：GET；返回appkey存储的全部人脸。 /api/personface/{id} Method：GET；返回指定id人脸详细信息。 /api/personface/ Method：POST；添加一个人脸信息。 /api/personface/ Method：PUT；修改一个人脸信息。 /api/personface/{id} Method：DELETE；删除一个人脸信息。

Java项目开源源码，共111个

开源语音识别模型whisper.cpp库的使用demo

详见https://blog.csdn.net/xuzihang_python/article/details/132939469

逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。 要重新运行实验，请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者： 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。 除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /

特点：支持Win7/8/10系统 支持7/7P/8/8P/X机型 自由升级iPad机型 自动升级软件 支持一键解压8/8P/X NAND的WiFi数据 无需移除NAND 7/7P/8/8P/X拆换IC包时支持读写iphone序列号、蓝牙/Wifi码、型号、国家、摄像头等所有syscfg数据，无需拆卸一键进入DFU（开发版） Firmware Upgrade)，即iPhone固件强制解除模式