匹配并行 基于图匹配的超图匹配并行实现

基于PHP+Mysql新闻系统的设计与实现源码，新闻类别管理、 新闻发布管理、新闻查询、网友评论和用户管理等模块(包括数据库创建源码)

DAC-张量流 深度自适应图像聚类的Tensorflow实现 原始ICCV论文： ://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Chang_Deep_Adaptive_Image_ICCV_2017_paper.pdf Keras中的作者实现： : 代码已在Tensorflow 1.8上进行了测试。 MNIST上的结果 NMI：0.9414，ARI：0.9416，ACC：0.9731

相对属性 用于图像分类和零镜头学习的视觉相对属性的Python实现 描述 此实现引用论文“ Relative Attributes, D. Parikh and K. Grauman, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 。 作者给出的原始代码在matlab中。 此仓库包含用于从头开始使用牛顿优化来学习相对排名功能的python代码。 使用高斯混合模型的零射击学习也是在python中实现的。 实施细节 包含使用牛顿方法的rank svm的实现。 和 分别是用于零击学习的训练和测试文件。 此实现中使用了来自'PubFig'数据集的预提取要点特征。 要训​​练新的数据集， 模块和 可用于提取要点特征。 读取学习的排名功能，预处理的数据等，并将其保存在 目录。

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包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等83个数据挖掘算法。禁止商业利益，本资料供大家学习。

k8s-web-terminal 一个k8s网络终端连接工具，java轻量级实现。 细节 集成了Spring Boot，它模仿ssh连接k8s集群。 设定档 src / main / resources / application.yml kubernetes : config : config-path : /root/.kube/config 设置kubernetes配置yaml，连接k8s集群。

沙米尔 沙米尔的秘密分享有以下三种形式： GUI应用程序 标准的Java API 响应式Java API 所有形式都使用有限域算术来防止几何攻击。 使用API​​之前，至少对Shamir的秘密共享有一个粗略的了解是有益的。 建议将作为一个良好的起点。 支持通知：该库现在是稳定的。 它不再处于积极的开发中，但是仍然接受其他人的拉动请求。 GUI应用 GUI应用程序提供了使用Shamir的秘密共享的简单方法。 下载 本机软件包适用于MacOS和Windows，JAR适用于所有其他情况。 最新版本： 每个版本均经过PGP签名以确保安全性，并且可以在找到签名者的公钥。 从源头建造 您还可以从源代码构建发行版，以提高安全性。 首先获取master分支的副本。 您可以从下载它，也可以通过运行以下命令克隆它： git clone -b master https://github.com/

DBSCAN1D dbscan1d是一维实现。 创建它是为了在大型1D阵列上高效地执行聚类。 没有一维的特殊情况，因为在这种情况下计算全距离矩阵是浪费的。 最好简单地对输入数组进行排序并执行有效的二等分以找到最接近的点要好得多。 这是运行软件包附带的简单配置文件脚本的结果。 在每种情况下，DBSCAN1D都比scikit Learn的实现快得多。 安装 只需使用pip安装dbscan1d： pip install dbscan1d 它只需要numpy。 快速开始 dbscan1d设计为在几乎所有情况下都可以与sklearn的实现互换。 唯一的例外是weights参数尚不支持。 from sklearn . datasets import make_blobs from dbscan1d . core import DBSCAN1D # make blobs to test clu

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