VTK.NET Example 是 Visualization Toolkit (VTK - http://www.kitware.com) 的示例集合。 它演示了.NET 2.0 平台和C# 编程语言中的基本可视化算法。

xmpp-hybrid-app-examples-源码.rar

包括了pypeline实现python和anylogic之间连通的范例

advGAN_pytorch 论文“Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks” (advGAN) 的 Pytorch 实现。 训练目标模型 python3 train_target_model.py 训练 advGAN python3 main.py 测试对抗样本 python3 test_adversarial_examples.py 结果 MNIST 测试集中的攻击成功率： 99% 注意：我的实现与论文略有不同，因为我添加了一个剪辑技巧。

使用java对hdf5数据进行增删改除

webassembly-示例 从简单到复杂。 示例的完整集合。 用法 对于1-8： # start node ./ # -path-to-example/index.js # rebuild cd # -path-to-example && wast2js script-name.wat -o script-name.js 对于9+，请参阅自述文件。 示例的有序列表 执照 麻省理工学院，2017+德米特里·茨维采

开源有限元分析框架（OpenSees)TCL命令流演示用例手册。

Matlab Lsqnonlin代码Matlab优化示例 提供用于控制工程问题的高级数学优化方法的简单示例。 目前，该项目允许调整PID控制器的增益，以实现简单的工厂和执行器系统。 您可以使用三个积分错误标准之一： 误差绝对值（ IAE ）的积分， 平方误差（ ISE ）的积分， 时间加权绝对误差（ ITAE ）的积分。 对于优化方法，您可以选择： lsqnonlin （ levenberg -marquardt方法）， fminunc （准牛顿，Broyden，Fletcher，Goldfarb和Shanno方法）， fminsearch （简单搜索方法）， ga （遗传算法）， 粒子热（粒子群优化）， aco （蚁群优化）。 入门 先决条件 该项目是用Matlab 2018a编写的，因此建议使用此版本，因为它可能缺乏Simulink模型的向后兼容性。 不过，由于它们支持.slx格式，因此仍应在2012年之前的版本上运行。 您还需要具备： 要使用的优化工具箱： Lsqnonlin ， fminunc 。 使用的全局优化工具箱： ga 粒子温暖。 正在安装 只需将存储库复制或下载到您的

Vert.x in Action书籍范例 :waving_hand: 欢迎！ 这些是由撰写并由编写的 （ISBN 9781617295621）的工作示例。 如何打开并运行示例？ 本书的读者应该直接从子文件夹打开项目：它们都是独立的。 您将找到每个项目的Gradle和Maven构建描述符，因此可以使用文本编辑器或集成开发环境（例如IntelliJ IDEA，Eclipse IDE或Microsoft Visual Studio Code）加载项目。 例如，如果要使用Gradle构建第1章，请打开终端并运行： $ cd chapter1 $ ./gradlew build 或使用Maven运行： $ cd chapter1 $ mvn package 本书示例在某些Unix环境下运行效果最佳：Linux，macOS或Microsoft提供Linux的Windows子系统。 存储库的结构是什么？ 可以使

maptalks 示例 源代码库。 文件夹 . | - assets/ # assets, CSS/images | - build/examples.json # examples index json file | - dist/ # distribution folder, root for gh-pages branch | - layouts/ # templates | - locales/ # i18n configs | - src/ # examples sources 设置 在根目录 npm install 跑步 gulp 将assets复制到dist/ 在src编译源码，生成 html 文件到dist 在20001端口启