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Fullstack_project 客户和工作场所管理的应用程序开发练习。 特征 登录 查看客户 查看订单 添加客户 添加或删除客户的订单 向客户添加建筑物 跑步 使用说明 测试用户：testi 测试密码：testi 本地： npm install：安装依赖 npm start：运行应用程序 npm run dev：以开发模式运行服务器 npm build：生成用于生产的应用程序 工作时间追踪 功能不完整/进一步的开发思路 测验 发票功能 可以从前端编辑数据 后端安全检查 款式 在首页上使用GoogleMaps 日历 按目的地的时间和地点排列订单 错误修复

matlab多种式拟合优度代码预测日元/美元汇率 队员 张士琪1701213153 浩里湾1701213095 1.背景介绍 使用宏观因素预测汇率的结构模型很容易被随机游走模型击败。 预测变量经常使用时间序列模型，例如ARMA，ARIMA，ARCH，GARCH。 近年来，人工神经网络，支持向量机和混沌理论被广泛应用于预测汇率中。 2.动机 该项目针对外汇汇率的短期波动性，应用SVR方法和深度学习方法ANN预测未来7个期间的汇率。 3.目标 我们的主要目标是使用每日汇率数据预测未来7天（2018.03.30-2018.04.10）的汇率。为此，我们首先使用网格搜索并从3.13-3.30（10个周期）移动窗口，估算最佳参数。 确定预测方法长度的主要方法是chaos theory和lyapunov exponents 。 使用Wolf方法并根据经验选择参数，我们计算出the maximum lyapunov exponents is L=0.1407 （数据= JPY / USD（2016.01.04-2018.04.10），N = 592，m = 10，tau = 60，P = 15）。

特征: unityads Chartboost AdMob 关卡编辑器 视觉教程 广告控制器 100测试水平 跨平台Android和iOS 不同IAP 伟大的视觉和声音效果 五游戏的障碍 许多游戏特色 易锐进 宝石店 生活店 脸谱网“分享”按钮 “Rate us” button

描述本项目的目的、范围和适用性。（项目的目的，范围等，以我们公司自身利益来写，比如，完成XXXX项目，该项目是统推或者个性化项目）

毕业设计 反病毒虚拟机源码 graduation-project 仓库说明： 毕业设计。 markdown分为六章，完整资料包括代码已存网盘。 Ⅰ 题目 Ⅱ 开题：开题答辩内容+初期理论补充 Ⅲ 中期：开题答辩内容+中期理论补充 Ⅳ 结项：结项答辩内容 Ⅴ 实验及结果 Ⅵ 场景设计总结 场景报告 Ⅶ 指导总结 Ⅷ 同学的毕设 Ⅰ 题目：Linux 威胁模拟工具设计与实现---攻击方环境测评系统 Design and Implementation of Linux Red Team Adversary Emulation Tools 在传统的网络攻防演练活动中，攻防演练双方要么在一个「第三方」搭建的仿真演练平台、要么直接在真实网络系统环境中展开一场模拟真实网络攻防活动的演练活动，这种演练方式的优点在于「高仿真性」，缺点在于对于防御方的能力检验「仿真性」程度高低很大程度上取决于攻击方的「攻击能力」高低。ATT&CK 知识库的出现使得对于特定威胁类型和手段的模拟有了标准化描述，这使得对于防御方的能力检验「仿真性」保证从依赖于攻击方「攻击能力水平」转为依赖于标准化威胁模拟方案。只要基于标准化的

性格 基于Web的字符排序器。 允许用户手动完成一组集合中他们喜欢的字符的手动合并。 特征 完全是客户端，不需要后端服务器。 根据基于JSON的过滤器过滤掉字符。 排序器结果的共享链接。 排序器数据的版本控制-您可能希望随着时间的推移添加字符和资源。 版本控制使可共享链接保持有效，即使更改了基本字符数据也是如此。 此仓库中的版本是为游戏系列中的角色而打造的，但可以轻松地编辑分类器以创建所需的任何自定义分类器。 相关分拣机 其他一些人根据其他概念和系列创建了其他分拣机，请！ 创建自己的分拣机 这是您需要为每个文件的排序器更改的内容的列表。 index.html 排序者名称：在starting start button和<title>标记下更改。 起始横幅图片：120px x 180px，在left sort image和right sort image 。 OpenGrap

Udacity Capstone项目狗品种分类器 Udacity Capstone项目狗品种分类器 项目概况 提议的问题是对狗和人的图像进行分类，以估计更接近犬的品种。 给定狗的图像，该算法将识别犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 从初始数据集中，将存储图像的子集以进行测试，以测量估计的质量。 项目说明 该代码是使用AWS Sagemaker的笔记本实例开发的。 一切都旨在与jupyter实验室环境pytorch_p36一起使用，并利用SageMaker培训和端点功能。 数据集 。 它包含133个品种的狗图像。 。 它包含用于训练面部检测器的名人图像。 目录和文件 haarcascades /：文件夹，其中包含opencv进行面部检测所需的xml文件。 images /：测试笔记本的图像。 lambda /：包含带有lambda功能代码的文件的文件夹。

react-native-base-project ReactNative 项目基础框架 基础功能 基础功能包含自定义TabBar、NavigationBar组件，实现基础页面跳转，传递参数，回调，网络层封装（configure.js、request.js文件） 效果图演示