该代码会产生一个TSP问题的实例，并且运用分支界限法解决

socket编程，自定义类QQ应用层协议，达到多用户在线交互，互相通信且知道信息来源和历史消息，具有登录和退出功能，能够很好的理解tcp协议，而进一步了解http或ip协议

函数 [p,atab] = levenes(data,grp) 实施 Levene 的方差齐次检验。 可用于任何适用于 n 向方差分析的数据。 参数： data 和 grp 与传递给的前两个参数相同MatLab 的 anovan 函数。 输入“help anovan”了解详情。 data 应该是带有测量数据（因变量）的向量。 grp 应该是一个 1 x nVar 元胞数组，其中 nVar 是变量（或因素）。 grp 的每个单元格应该是一个相同大小的向量作为用作分组变量的数据（如anovan.m）。 返回值： p 和 atab 与从 anovan 返回的前两个值相同。 p 是不同变量之间方差差异的概率数据矩阵中的单元格大于或等于数据中的单元格。 atab 是来自方差分析的常用信息，例如： '来源''总和' 'df' '单数？ '平均平方' 'F' '概率> F' 'X1'[0.0416]

用 C 编写的多线程数独求解器。 解决方法如下： 创建 1 个线程以检查所有行是否包含 1-9 中的所有数字。 创建 1 个线程以检查所有列是否包含 1-9 的所有数字。 创建 9 个线程来检查棋盘内形成的所有 3x3 正方形是否包含 1-9 的所有数字。 编译说明 请使用以下命令编译源代码（未来版本将包含 Makefile）： gcc -std=c99 main.c -lpthread 提交更改 2014 年 11 月 19 日：初始提交。 求解器能够成功求解文件中“硬编码”的一块板。 未来功能 添加生成文件。 接受用户提供的数独板。 也许通过外部文件，如 XML。

rsync+inotify实现服务器之间文件实时同步，内包含部署所需jar包和配置文件

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MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“hello world”数据集。自 1999 年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为基准分类算法的基础。随着新机器学习技术的出现，MNIST 仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 在本次比赛中，您的目标是从包含数万张手写图像的数据集中正确识别数字。我们策划了一组教程风格的内核，涵盖了从回归到神经网络的所有内容。我们鼓励您尝试不同的算法，以直接了解哪些算法有效以及技术如何比较。 在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。 在本笔记本中，我将介绍以下项目： 数据理解 正常化 显示数据集中的示例 展示 准备输入 数据增加 下载 添加开发集 使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型 有关此内核的更多信息，请在此处查看我的 Kaggle Profile： https://www.kaggle.com/homayoonkhadivi/cnn-for-mnist-digit-datasets 12345678910111213456789111234567891121345678910111223456789111213

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