CMD 域不变表示学习的中心矩差异-ICLR 2017 注意：及其和均可使用 该存储库包含用于重现实验的代码，该论文在Werner Zellinger，Edwin Lughofer和Susanne Saminger-Platz的美国国际学习表示会议（ICLR2017）上发表了报告的实验。 JKU Linz的基于知识的数学系统，以及软件能力Hagenberg的数据分析系统小组的Thomas Grubinger和ThomasNatschläger。 在源代码中，CMD域正则化器用'mmatch'表示。 要求 该实现基于Theano和神经网络库Keras。 要安装Theano和Keras，请按照各自github页面上的安装说明进行操作。 您还需要：numpy，熊猫，seaborn，matplotlib，sklearn和scipy 数据集 我们在论文中报告两个不同基准数据集的结果：Amazo

cloudflare批量添加域名及添加dns解析记录php脚本 原理： 程序会循环读取domain.txt的每一行通过cloudflare接口添加，并将record.txt中的记录循环读取添加到每一个域名中。 接口参考： 目前支持A、CNAME记录批量添加。 配置方法： 1、首先修改run.php中 $header = array( "X-Auth-Email:", "X-Auth-Key:xxx", "Content-Type:application/json" ); X-Auth-Email及X-Auth-Key参数从cloudflare后台中查看。其它部分代码不需修改。 2、domain.txt为待加入的域名列表，一行一个，文件编码为utf-8，格式为windows（cr lf）格式（务必）。推荐用notepad++编辑。 3、record.txt为待加入的解析列表。一行一个。文件编

Domain Modeling Made Functional Tackle Software Complexity with Domain-Driven Design and F# 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

CuRL-针对目标机器人控制的课程强化学习 我的MEng在计算（人工智能）最终项目中的代码档案，报告- 。 该项目的主要成果是CuRL-一种用于培训政策以完成面向目标的机器人任务的方法，而最新的深度强化学习则很难解决这些问题。 通过使用简单任务的课程表，我们逐步指导一项政策，使其能够完成所需的完整任务。 上图有助于说明该方法。 我们的目标是训练机器人在避开墙壁的情况下到达目标球体。 从头开始使用强化学习的最新方法将很难学会克服困难。 在项目报告中对此进行了更详细的说明。 通过课程强化学习，我们最初会移除墙壁，并且机器人可以学习沿红色轨迹移动。 通过顺序添加墙的“部分”（用彩色同心圆表示），我们可以指导策略，以便机器人学习遵循所需的绿色轨迹。 本文介绍的最终方法及其早期版本需要对RL算法的基线实现进行重大更改，尤其是为了支持残余策略培训。 我希望这里提供的代码可以帮助其他从事类似项目

Application Centric Infrastructure ACI LiveLessons

IEEE中2021年八月发表的文章A Blockchain-based Multi-domain Authentication Scheme for Conditional Privacy Preserving in Vehicular Ad-hoc NetWork

资源来自pypi官网。 资源全名：domain-eventbus-0.1.10.tar.gz

资源来自pypi官网。 资源全名：domain_shared_contacts_client-0.1.0.tar.gz

srt是一个小巧但功能强大的Python库，用于解析，修改和组成。 查看，以获取库的基本概述。 还提供了。 想看一些使用它的例子吗？ 看一下的。 该库还被 ， 等项目内部使用。 为什么选择这个图书馆？ 可以解析许多其他SRT库无法处理的损坏的SRT文件，并修复它们 极轻量级，不包括文档字符串） 简单直观的API 使用高质量测试套件 （包括分支机构） 高水平和低水平的文档齐全的API 在典型的工作负载上比pysrt快30％ 全面支持PyPy 标准库之外没有依赖项 忍受现实世界中的SRT文件中发现的许多常见错误 支持亚洲风格的SRT格式（即“全宽” SRT格式） 完全符合Unicode 根据高度宽松的许可证（MIT）发布 经过真实世界测试-在生产中用于每天处理数千个SRT文件 便携式-在Linux，OSX和Windows上运行 包含的工具-包含轻量级工具，用于执行库中的常规

该工具允许使用 SISO 系统的复杂频率响应函数 (FRF) 识别模态参数、特征频率、模态阻尼因子和模态残差。 该算法基于- 使用离散时间 z 模型的线性平方复频率估计器 (LSCF) - 最小二乘频域估计器 (LSFD)。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 然后可以自动解释稳定化图表。 该文件夹包含： - 基于具有低阻尼 (OMG.mat, FRF.mat) 或高阻尼 (OMG.mat, FRF_hd.mat) 的数值 4 自由度系统的文件示例 (file_example.m)。 -函数time2frf.m允许以.txt格式加载时间数据（时间，输入，输出），并返回复数FRF和固有频率矢量。 -函数select_frf.m允许在指定频率范围内选择FRF的一部分。 - 函数 lscf.m 在指定阶次或使用指定阶次范围内的稳定图估计特征频率