适合初学者使用的CAN通信实现文档 代码

图书商城的实现代码pdf格式，包括前台、后台的设计。内容为Javaweb程序设计第11 13 14 15章节的内容

该KBQA系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果, 进而生成对应 SPARQL 查询语句，再通过API请求后台基于TDB知识图谱数据库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到结果。原理及用法：https://www.cnblogs.com/whiterock/p/9522821.html

一个C++源代码文件，包含详细的注释。 实现了广义后缀树的构造，及树状结构输出。 VS2012中运行成功。

主要介绍了利用PyQt5+Matplotlib 绘制静态/动态图的实现代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Matlab中dither的实现代码BBAND 索引和自适应去带滤波器 该存储库包含来自以下论文的 BBAND 索引和自适应去带滤波器的参考 matlab 实现： Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli 和 AC Bovik，“BBAND INDEX：A NO-REFERENCE BANDING ARTIFACT PREDICTOR”，ICASSP 2020 - 2020 IEEE 声学、语音和信号处理国际会议 (ICASSP)，西班牙巴塞罗那，2020 年，第 2712-2716 页，doi：10.1109/ICASSP40776.2020.9053634。 Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli 和 AC Bovik。 “自适应解带滤波器”。 IEEE 信号处理快报，第 27 卷。 运行代码 “third_party/matlabfns”中有第三方例程。 您需要将该目录添加到您的路径中（例如，path(path(), "${PATH_TO_ROOT}/third_party/matlabfns")）。 盲带检测器 (BBAND

Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu

报告中包含源代码以及程序运行所截的图，以及lib库，数据库就一个表，两个字段TID，Items 其中Items是逗号分割的。

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域名是否正常，网站是否可以正常访问是很头痛的问题，怎样简单地监控域名是否可以正常访问呢，这里发布一款域名监控小工具：Domain(IP)Watcher