AllPairs是用Python编写的开源测试组合生成器。 它允许使用“成对组合”方法创建一组测试，从而将变量的组合数量减少为涵盖大多数情况的较小的一组。

使用 Json.NET 强大的 JSON 序列化器序列化和反序列化任何 .NET 对象。 使用 Json.NET 的 JObject、JArray 和 JValue 对象创建、解析、查询和修改 JSON。 使用类似 XPath 的语法查询 JSON。 比 DataContractJsonSerializer 快 50%，比 JavaScriptSerializer 快 250%。 Json.NET 让简单变得简单，也让复杂变得可能。 如果需要，Json.NET 支持在 XML 和 JSON 之间进行转换。 Json.NET 是开源软件，完全免费用于商业用途。 Json.NET 支持 Windows、MacOS、Linux、Mono 和 Xamarin。 Json.NET 的下载量超过 10 亿次，并且是 NuGet 上排名第一的库。 Json.NET 文档是第一个寻求帮助的地方。 它包括 100 多个代码示例。 Json.NET 在 MIT 许可下是开源的，可免费用于商业用途。

matlab中补充模代码2016-ICML-格罗莫夫-沃瑟斯坦 用Matlab代码重现论文的一些结果 加布里埃尔·佩雷（GabrielPeyré），马可·卡图里（Marco Cuturi），贾斯汀·所罗门（Justin Solomon）， ICML 2016。 仅实现形状插值应用程序。 compute_gw_barycenters.m：实现重心的计算。 perform_gw_sinkhorn.m：实现解决GW问题的耦合计算。 test_distmat_interpol.m：用于启动计算的主脚本。 将图形另存为.eps文件。 batch_barycenter_distances.m：以批处理模式启动计算。 data /：包含形状的二进制图像。 mesh2d /：Darren Engwirda惊人的代码，用于对二维域进行网格化。 工具箱/：各种辅助功能。

matlab模糊控制器生成c代码普罗米修斯 用于虚拟化基础架构实验的灵活工具包。 如何引用 请将此项目引用为以下论文（BibTeX 格式）： @ARTICLE{CPE:CPE4400, author = {Cosimo Anglano and Massimo Canonico and Marco Guazzone}, title = {{Prometheus}: a flexible toolkit for the experimentation with virtualized infrastructures}, journal = {Concurrency and Computation: Practice and Experience}, volume = {30}, number = {11}, year = {2018}, issn = {1532-0634}, url = {http://dx.doi.org/10.1002/cpe.4400}, doi = {10.1002/cpe.4400}, pages = {e4400--n/a}, keyword

线性规划的matlab代码 Modularized Dynamical System Simulator 模块化仿真系统 运行库简介 基于子系统的仿真程序，利用C++编程实现模块化仿真功能。自动解析系统给子系统的串并联结构，实现数值求解微分方程。 支持仿真参数和结果的读写。 正在开发中，目前已经实现多模块拓扑分析，规划和计算功能。 目前求解器构架已经完成，并且通过多次测试，与Simulink 的计算结果做到完全吻合。 正在加入测试更多模块，计划实现simulink aerosapce blockset 的全部模块功能。 计划加入 Gaussian Regression 的实现模块，为以后利用机器学习进行QTG系统辨识做基础。 文件目录如下： 文件目录 内容 src 包含所有源代码 verification 包含求解器计算输出和利用Simulink计算的仿真结果的对比验证代码和记录数据读取MATLAB脚本 代码编译： 以下步骤包含工程编译步骤 ：(VS2017） 第一步：克隆工程到文件夹，解决方案为：solver_test.sln。 第二步：下载Eigen库，解压缩后将文件夹重命名为ei

leetcode 刷题全刷SRE 面试 面试将由工程部的一名工程师（英语）进行，持续约 30-45 分钟。 请注意，面试结果可能会受到背景噪音和/或电话线路不良的负面影响。 这次面试的重点是编码。 在面试过程中，你会被问到关于你的技术技能的问题，包括算法、数据结构。 重要提示：除此之外，请为此阶段做好充分的准备 花时间准备：对于任何工程师，即使是高级工程师，复习他们的面试和沟通方法、编码技能和计算机科学基础知识（如数据结构、算法和时间/空间复杂性）都很重要。 面试可能与您的日常工作大不相同，并且可能会带来您不经常遇到的难题和挑战。 考虑到这一点，我们建议通过以下方式进行准备：- 练习回答许多不同的编码问题：最好有非最佳但有效的代码，而不仅仅是一个想法。 一旦你有了一个可行的解决方案，你就可以尝试提高它的效率、代码设计或它的任何其他方面。 在不使用编译器的情况下，练习使用最有效的无错误解决方案来回答编码问题。 在简单的文本编辑器中编写代码：在面试中，您将在类似的环境（如 CoderPad）中编写代码，没有语法高亮或自动完成。 手动编码练习：用白板或笔和纸练习一些问题以帮助准备。 在时间压

迫零算法matlab代码描述 这是Price Weller Pinkel（PWP）海洋混合层模型的Python实现。 该代码基于PWP模型的MATLAB验证，该模型最初由（美国罗德岛州）编写，后来由Byron Kilbourne（华盛顿大学）和Sarah Dewey（华盛顿大学）进行了修改。 有关模型背后理论的详细描述，最好的资料是介绍该模型的原始论文。 ;中提供了对该算法的简短介绍。 谷歌搜索可能会产生更好的来源。 此处提供的代码在功能上与其等效的MATLAB类似（请参见matlab_files / PWP_Byron.m ），但是我对代码的组织和流程进行了重大更改。 一个很大的不同是该代码分为两个文件： PWP.py和PWP_helper.py 。 PWP.py包含PWP模型的核心数值算法，并且主要是原始MATLAB代码的逐行转换。 PWP_helper.py包含帮助程序功能，以促进模型初始化，输出分析和其他杂项任务。 在此实现中引入了许多这些功能。 免责声明：我将python翻译作为个人练习，因此建议您在将其用于个人用途之前彻底检查该代码。 如果遇到任何问题，请随时在下面留下注释

二阶梯度matlab代码UntrimmedNet用于动作识别和检测 我们提供了CVPR论文的代码和模型（）： UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection Limin Wang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, and Luc Van Gool in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 更新 2018年10月16日 释放仅在ActivityNet1.2数据集的训练集中训练的学习模型。 请注意，我们先前发布的ActivityNet模型是在train + val集合上训练的。 2017年9月19日在THUMOS14和ActivityNet1.2数据集上发布学习的模型。 2017年8月20日释放模型原型。 指导 UntrimmedNet的培训包括三个步骤： 步骤1 ：为每个未修剪的视频提取动作建议（或镜头边界）。 我们在ActivityNet（v1.2）上的data/anet

Hammer是C / C ++的构建工具，旨在灵活，可扩展且真正快速。