font-awesome-4.7.0
2021-12-19 16:01:13 601KB font-awesome-4.7
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Font_awesome使用.zip
2021-12-17 17:05:32 241KB Fontanawesome
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docker-compose-elasticsearch-kibana:用于Elasticsearch和Kibana的Docker Compose
2021-12-13 18:40:22 503KB docker elasticsearch awesome kibana
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QtAwesome, QtAwesome Font Awesome 对Qt应用程序的支持 QtAwesome - 对Qt应用程序的Font Awesome 支持描述QtAwesome是一个简单的库,可以用来将 Font Awesome 图标添加到你的应用程序 。注意:虽然 NAME 是 QtAwesome,但它是基于 F
2021-12-12 11:28:49 123KB 开源
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ThreeJSPro 本工程实现了三维模型加载,热双击鼠标点动态生成,为热点添加描述,热点随模型旋转,热点信息存入数据库等功能。 鼠标控制 鼠标双击添加热点 热点位置待更新 使用方法: 环境:tomcat7.0+ , JDK1.8, Mysql5.1+, Chrome浏览器 src目录下为java后台,需要编译。 在数据库创建一个名为annotation的数据库,运行annotation.sql脚本。 将编译后的java class 文件按照当前目录和前端文件一起放入到Tomcat webapps目录下。 启动tomcat ,访问localhost:8080/项目名/index.html
2021-12-11 12:11:54 160.78MB JavaScript
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很棒的开放集识别列表 与开放集识别,分发外,开放​​集域适应和开放世界识别相关的精选论文和资源清单 注意: 此列表并不详尽。 为了公平起见,表使用字母顺序。 内容 异常检测 开放集域适应 开放世界认可 执照 贡献 讲解 教程与调查 迈向开放集识别,Scheirer WJ,de Rezende Rocha A,Sapkota A等。 ( PAMI,2013年)。 迈向开放世界认可,Bental A,Boult T.( CVPR,2015年)。 终身机器学习,陈志远和刘冰。 ( 2018 )。 开放集识别的最新进展:一项调查,耿C,黄胜,陈胜。( arXiv,2018 )。 公开集识别的最新进展:调查v2 ,耿传兴,黄胜军,陈松灿。 ( arXiv,2019 )。 文件 开放集识别 基于传统机器学习方法 2019年 用于开放集识别的专用支持向量机,Pedro Ribe
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会话中很棒的情感识别 有关与会话中的情感识别(ERC),上下文情感/情感/讽刺分析或语用学的共同分类(如会话中的对话行为)相关的论文的综合阅读清单。 如果列表中缺少任何新的或现有的纸张,请随时发送PR。 什么是ERC? ERC是一项旨在预测对话中每种话语的情感的任务。 以下是一段对话的摘录,其中每种话语都标有相应的情感和情感标签: 概观 ,IEEE情感计算2020交易 ,IEEE Access 2019 资料资源 ,COLING 2020 ,ACL 2020 ,IEEE Access 2020 ,Arxiv 2020 ,LREC 2020 ,ACL 2019 ,ACL 2019 人类行为计算机2019 ,LREC 2018 DailyDialog:手动标记的多回合对话数据集,AFNLP 2017 semaine数据库:人与有限代理之间带有情感色彩的对话的带注释的多
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jQuery插件fontIconPicker配合FontAwesome字体图标库的使用的Demo实例
2021-12-03 10:26:58 1.97MB IconPicker Demo font-awesome
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:party_popper: TJCS-Assignment :ship: 精神 同济。 :Christmas_tree: 贡献 欢迎所有同学的 ! 仓库内容可包括所有专业课程的作业。 仓库内 md 文件中的链接均获得原作者许可。 :face_savoring_food: 集锦 100579_人工智能课程设计 101016_计算机组成原理 101019_数据结构 101020_信息隐藏 101029_算法分析与设计 102109_数字逻辑 :church: 免责 仓库中的资料怎么想都不应该商用吧,商用是禁止的。 仓库中所有资料均为 同济大学计算机与科学技术专业、信息安全专业 学生课后作业,所有链接均获得原作者许可。 仓库中所有文件,若侵,联系确认后立删;著作权只属于原作者;拒绝未经允许的使用、分发、传播;仅用于项目所有人的存储。
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matlab路由协议源码 出色的边缘计算 模拟器 :CloudSim的目标是提供一个通用且可扩展的仿真框架,该框架能够对新兴的云计算基础架构和应用程序服务进行建模,仿真和实验,从而使其用户能够专注于他们想调查的特定系统设计问题,而不必担心与基于云的基础架构和服务有关的低级详细信息。 :CloudSim项目的SDN扩展,可在云数据中心的环境中模拟SDN功能。 CloudSimSDN支持计算主机和交换机的功耗。 例如,可以使用CloudSimSDN评估网络感知的VM放置策略。 :CloudSimPy是一个以数据为中心的任务计划框架。 它基于,它是基于标准Python的基于过程的离散事件模拟框架。 Python语言的科学计算,深度学习和机器学习生态比其他编程语言更完整。 CloudSimPy与具有Python支持的深度学习框架(例如TensorFlow,PyTorch)配合良好,可以帮助研究基于机器学习或深度学习的资源管理方法。 :基于命名数据​​网络()的计算优先网络。 :Cooja Simulator是专门为无线传感器网络设计的网络模拟器。 :Common Open Research E
2021-11-29 14:34:26 15KB 系统开源
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