自我学习的空白空间 从大型JSON文件中获取数据 处理大型JSON文件时，通常可以将JSON作为普通JSON或嵌套JSON进行处理。 此代码功能是使用巨大的JSON文件从JSON文件中提取和清除数据。 此代码功能使我们可以根据需要从JSON文件中获取具有某些特定字段要求的数据。 对于此JSON文件，预期结果将包含以下信息： { "original_title": "Lock, Stock and Two Smoking Barrels", "budget": 1350000, "genres": "Comedy, Crime", "popularity": 7.119, "release_date": "1998-03-05", "revenue": 28356188, "r

轨道预测器 Orbit Predictor是一个Python库，用于使用传播绕地球轨道运行的物体（卫星，ISS，圣诞老人等） 所有的辛苦工作都是由Brandon Rhodes的实现来完成的。 我们可以说，轨道预报器对于SGP4的python实现来说是一种“包装器” 要安装它 您可以从pypi安装orbit-predictor： pip install orbit-predictor 使用例 国际空间站何时会超过阿根廷？ In [1]: from orbit_predictor.sources import EtcTLESource In [2]: from orbit_predictor.locations import ARG In [3]: source = EtcTLESource(filename="examples/iss.tle") In [4]: predictor

Curvature Scale Space，用于角点检测，效果优于Harris，Susan等角点检测算法。

Schleich W.P. Quantum optics in phase space (Wiley, 2001)(400dpi)(K)(T)(713s)_PEo_.djvu

VB Dos游戏 Space Invaders源码分享，一款带背景音乐的单机DOS游戏，学习编写VB游戏的参考范例，编译运行后如图所示。

SVPWM 技术使用 Simulink 库实现，并与 Simscape 库中的 3 电平逆变器和 RL 负载集成。 SVPWM_3L 模块的输入是参考电压和直流链路电压。 中心对齐PWM用于降低THD 参考：德州仪器 SPRABS6，三相三电平逆变器的中心对齐 SVPWM 实现

在考虑公交乘客出行行为的基础上，分4阶段进行公交网络优化。首先针对城市交通拥堵的现状采用绕行策略对公交线路进行优化。然后进行直达率计算，确定优化网络。以换乘最少为目标，用空间P方法对运输网络进行建模分析，通过内置网络拓扑矩阵，利用Floyd算法得到每个两个站点间的最小乘车次数矩阵，利用广度优先算法搜索换乘最少的运输路径。出行时间最短为目标，对同一OD对间的所有总线线路进行优化。算插入明：该方法可以合理，高效地实现区域范围内的公交网络优化。

胆 作者会放一些关于简单的算法的代码以及关于golang的一些知识点的相关代码在这里，然后以录屏的方式放到b站。

希尔伯特曲线 适用于Java的实用程序 将沿N维希尔伯特曲线的距离变换为一个点并返回。 边界框（N维）查询支持（边界框映射到hilbert索引上用于单列查找的多个间隔） 特征 支持多种尺寸 方法链 二维渲染 与基准jmh 状态：部署到Maven的中央 Maven的包括 也见。 背景 甲是首先由大卫·希尔伯特在1891年描述的连续的分形空间填充曲线。 该库支持近似希尔伯特曲线。 H n中是第n个近似希尔伯特曲线，是一个长度为1的2 n -1个直线段的路径。 希尔伯特曲线可用于索引多个维度，并具有有用的局部性。 简而言之， 索引接近索引的点将接近与该索引对应的点。 图1. 2D希尔伯特具有1至6个比特曲线（H 1至H 6） HilbertCurveRenderer . renderToFile(bits, 200 , filename); 图2. 2D Hilbert曲

使用python 3的简单搜索引擎 这个小型项目将使用Vector Space Model实现一个简单的搜索引擎。 数据将从越南每日新闻如被抓取 ，， 和。 工具 如果未安装，请安装和 。 使用pip安装以下软件包： （用于发出HTTP请求）。 （越南NLP工具包）。 （用于解析HTML和XML）。 $ pip install requests underthesea beautifulsoup4 （可选）安装pytest来运行单元测试： $ pip install pytest $ cd /path/to/project $ pytest 安装并将该项目克隆到本地计算机中： $ git clone https://github.com/vancanhuit/simple-search-engine.git $ cd simple-search-engine 注意：如果