阿斯敏特 一个由小组支持的，用于挖掘基于及其他内容的库。 输入支持的语言： Java Python C / C ++ Java脚本 版本历史 见 关于 Astminer首先在作为管道的一部分实现，然后转换为可重用的工具。 目前，它支持提取： 基于路径的文件表示 方法的基于路径的表示 原始AST 受支持的语言是Java，Python，C / C ++，但其设计使其易于扩展。 有关输出格式，请参见以下部分。 用法 用作CLI 在项目目录中运行./gradlew shadowJar 现在，您可以使用Shell脚本运行cli ./cli.sh optionName parameters ，其中optionName是以下选项之一： 预处理 在C / C ++项目上运行预处理以展开#define指令。 在其他任务中，如果为C / C ++文件提供宏，则它们以及它们在代码中的外观都

日志筛选工具2.3 支持更多编码格式的文本....筛选日志得心应手

假消息应用程序 嗨，这是一个简单的Web应用程序，可以匿名将消息发送到另一个号码。 Discord接口用作前端部分，带有Express.js的Node.js用于后端功能。 合作者 Bhaskar Sengupta-另一个有抱负的Web开发人员。 -） GitHub- Debjit Pramanick-全栈开发人员| LeetCode和Hackerrank上的竞争编码器| GitHub- 特征 发送信息 消息将以匿名方式发送 使用的NPM软件包 不和谐 表示 Nodemon 快速2-SMS 指示 在Discord的输入字段中键入$ generate以查看如何发送消息。 键入@ @ 发送匿名消息。 演示版

代码中提供了文档； 运行matlab命令： 文档 CoSkewness 张量和矩阵形式扩展了 Matlab 函数 skewness(x) 的单变量计算。

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使用户能够计算 8 个图像索引的 GUI： 1）偏差， 2）CC（相关系数）， 3）DIV（方差差） 4）ED（熵差）， 5）埃尔加斯， 6）UIQI， 7) RASE 和8) 均方根误差。 此 GUI 的范围是测量 2 （原始/参考图像、处理/失真图像）或更多图像。 图像质量由各自的8幅图像估计和量化在本地（在邻域中）计算的索引。 用户可以通过设置 FOCAL SIZE 参数指定邻域的大小因此。 用户可以选择计算 2 个或更多的 8 个指数中的任意数量图像（批处理模式）。 所以它可以表征为批量图像索引分析工具。 索引分析结果写在一个Excel文件中， 在同一文件夹中命名为“Focal image analysis.xls”。 每个索引结果写在其同名电子表格中。 如果没有 Microsoft Excel 安装在当前电脑上，写入指标分析结果在 *.CSV 文件中。 如果用户希望研究和可视化每

图像分析：此存储库包含在图像分析模型中使用的所有必要技术。 即特征提取，过滤，掩膜，噪声消除以及更多这些代码是在MATLAB 2015中编写的

优化器可以优化几乎所有内容，例如光线、粒子系统、多重地形、渲染器、NavMesh 代理、脚本组件等等！ 只需将优化器添加到游戏对象中，然后选择要更改质量的组件即可。定义达到特定 LOD 等级时要更改的参数的距离和百分比数量，现在优化器已准备就绪！ 该系统使用 Unity 的 CullingGroups API 和其他智能技术，以最有效的方式保持优化逻辑。 借助易于使用的优化器的自定义检查器窗口，您可以设定细节级别设置，而无需了解很多优化知识。 另一方面，它可以被程序员用作创建自己的优化方法的框架，并可以将优化器用作系统来处理不同 LOD 级别的设置，处理剔除状态逻辑等。 （不要误解！资源包没有为网格生成较低的 LOD 级别，它通过更改组件的参数/禁用/启用以提供更多优化） 通过资源包的自动操作节省大量时间。有很多工具会自动为您或通过按特殊按钮为您做很多事情。当您需要几个 LOD 级别时，所有参数都会自动调整，如果需要更多自定义设置，则可以在此之后进行编辑。 将资源包组件应用于静态或动态对象。

当训练非线性 C-SVM 将二维数据（2 个特征）分类为 2 个或更多类时，此代码旨在帮助可视化学习的分类器。 C = Inf 的情况给出了硬边界分类器，而 C < Inf 给出了 1-范数软边界分类器。 （参见参考文献 [2] 中的命题 6.12 和方程（7.1）） MATLAB 的 quadprog 用于求解对偶变量 a。 求解器设置为使用内点法。 高斯径向基函数 (RBF) 核用于生成非线性边界。 在二进制分类文件 (SVMtrial.m) 中：有 6 个不同的训练集可供使用。 输出是分类器的 3D 网格图和支持向量的数量。 二元分类的数据集： (1) 典型(2) 马鞍(3) 随机(4) 随机，带 1 个异常值的椭圆(5) 螺旋(6) 不平衡 + 重叠 在多类分类文件 (DAGsvm.m) 中：有 5 个不同的训练集可供使用。 输出是 K*(K-1)/2 分类器的 3D 网格