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白板(C#,WCF,WPF)
白板
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白板(C#,WCF,WPF)。 语言C#。 平台-.Net 4.5。
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电子白板:服务器-许多客户端。 服务器-老师板(编辑器)。 客户-学生委员会(听众)。 配置-.config文件或设置窗口。 解决方案: BoardClient-学生应用程序,听老师讲板。 BoardEditor-教师申请,编辑和翻译董事会(WCF服务) BoardControls-通用控件 职能: 文字和图形翻译 可扩展板 顶窗模式 丰富的设置 和更多...
2022-08-23 21:23:42
2.92MB
C#
1
icicle-chart:用于可视化分层数据的分区冰柱
交互式
图表Web组件
冰柱图 冰柱图也称为分区图或火焰图,它可视化分层数据结构,其中树的节点由根据其深度逐渐布置的相邻矩形表示。 节点级别的轴向支持四种定向模式:自上而下,自下而上,从左至右和从右至左。 通过鼠标滚轮事件或单击节点,可以在节点跨轴方向上进行缩放交互,从而可以逐步浏览数据。 单击节点可缩放视图,以便该节点占用可用的全部宽度。 单击图表的背景可将缩放重置为其初始位置。 该图表还通过将每个节点的尺寸动画化到其新位置来响应数据更改。 为了提高性能,将宽度小于给定阈值( minSegmentWidth )的节点从DOM中排除,从而可以在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构,请参见。 又见,和图表。 快速开始 import Icicle from 'icicle-chart'; 或者 const Icicle = require('icicle-chart'); 甚至 <
2022-08-20 20:22:35
98KB
chart
data-visualization
partition
hierarchical-data
1
基于紧凑
交互式
进化算法的协同本体匹配
基于紧凑
交互式
进化算法的协同本体匹配
2022-08-07 15:47:38
952KB
研究论文
1
ParlAI
交互式
问答
ParlAI
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问答,ParlAI是 Facebook 开源的一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架。一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台,支持各种对话任务。 特色: 包含所有主流的对话数据集,从开放域闲聊到可视化问答应有尽有; 一系列现成的模型供你参考使用,从抽取式基线模型到Transformer系列; 无缝集成了亚马逊的Amazon Mechanical Turk平台,用于数据收集、模型训练和人工评估。
2022-08-05 14:05:51
43.47MB
人工智能
问答
交互式问答
1
2022-sota-
交互式
问答
2022-sota-
交互式
问答
2022-08-05 09:07:04
2.42MB
问答
交互式问答
1
JavaScript & jQuery
交互式
Web前端开发.pdf
《JavaScript & jQuery
交互式
Web前端开发.pdf》2015年的书,彩版
2022-07-25 19:26:40
182.65MB
js
jquery
1
Opus 是開源C代碼用於在 Internet 上進行
交互式
語音和音頻傳輸的編解碼器
Opus 是開源C代碼用於在 Internet 上進行
交互式
語音和音頻傳輸的編解碼器。 Opus 可以處理範圍廣泛的
交互式
音頻應用,包括IP 語音、視頻會議、遊戲內聊天,甚至遠程現場音樂表演。它可以從低比特率的窄帶語音擴展到非常高質量的立體聲音樂。 特色: 比特率從 6 kb/s 到 510 kb/s 採樣率從 8 kHz(窄帶)到 48 kHz(全帶) 幀大小從 2.5 ms 到 60 ms 支持恆定比特率 (CBR) 和可變比特率 (VBR) 從窄帶到全帶的音頻帶寬 支持語音和音樂 支持單聲道和立體聲 支持多達 255 個通道(多流幀) 動態可調比特率、音頻帶寬和幀大小 良好的丟包魯棒性和丟包隱藏 (PLC) 浮點和定點實現
2022-07-23 13:05:18
1.16MB
音頻傳輸編碼器
C開源代碼
1
人工智人-家居设计-基于STM32的智能语音
交互式
沙盘控制系统设计与实现.pdf
人工智人-家居设计-基于STM32的智能语音
交互式
沙盘控制系统设计与实现.pdf
2022-07-14 11:03:55
4.58MB
人工智人-家居
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.Net(详细).doc
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.Net(详细).doc
2022-07-13 18:06:37
610KB
技术资料
The-Data-Science-Workshop:一种新型的
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学习数据科学的方法
数据科学研讨会 这是出版的的资料库。 它包含从头到尾完成该课程所必需的所有支持项目文件。 要求和设置 要开始使用项目文件,您需要: 设定 关于数据科学研讨会 为您提供了开始从事各种数据科学项目所需的基本技能。 本书将逐步介绍数据科学项目的基本组成部分,然后将所有部分放在一起以巩固您的知识并在现实世界中应用您的知识。 您将学到什么 探索有监督学习与无监督学习之间的主要区别 使用scikit-learn和pandas库处理和分析数据 了解关键概念,例如回归,分类和聚类 探索先进的技术来提高模型的准确性 了解如何加快添加新功能的过程 简化您的机器学习工作流程以进行生产 相关工作坊 如果您发现此存储库很有用,则可能需要查看我们的其他一些研讨会标题: 应用TensorFlow和Keras研讨会
2022-07-06 18:43:48
160.03MB
python
machine-learning
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regression
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