【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

传统的矿体建模是基于结构条件驱动的,在边界属性变化时,所建立的模型难以随之动态变化,为解决这一问题,针对矿体的动态特点,提出了基于属性驱动的矿体动态建模方法。首先利用三维块体属性模型,按任意给定的边界属性条件,在块体模型中对所需单元块体进行动态提取,然后基于特征面求取和曲面光滑算法将矿体属性模型转换成几何结构模型,最后建立给定工业指标条件下的矿体三维几何模型。应用实例表明,该方法实现了在不同边界属性条件下动态提取、生成矿体的属性结构和几何结构,可精确构建光滑矿体模型,提高了矿体动态建模效率。

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法，共同学习，共同进步

科 CI构建状态 主要 jqwik 的替代重点是基于属性的测试。 有关更多详细信息和文档，请参见。

已有的自适应安全 ABE(attribute-based encryption)方案的解密开销随着解密时用到的属性数量呈线性增长。针对该问题，提出了一种快速解密的自适应安全key-policy ABE(FKP-ABE)方案，在合数阶群上构造，支持任意可以表达为线性秘密分享体制(LSSS,linear secret sharing schemes)的单调访问策略，将解密开销降为常数级，并在标准模型下证明该方案是自适应安全的。

AbacSpringSecurity 带有Spring Security的基于属性的访问控制 有关更多详细信息，请参见 所有带有示例数据的REST请求都位于AbacSpringSecurity.postman_collection.json中，您可以将其导入Postman chrome扩展程序中。 如何建造 mvn clean install 样品申请 如何部署和运行 将sample-issue-tracker / target / sample-issue-tracker.war复制到您的tomcat webapps文件夹中 启动tomcat 测试方法 使用POST添加新项目/ sample-issue-tracker / projects / 使用PUT / sample-issue-tracker / projects / {project_id} / pm /将PM分配给项目

基于属性的测试功能概述 基于属性的测试（PBT）框架具有许多不同的功能，但是哪个库支持哪些功能？ 对于PBT新手来说，很难说出来。 为了测试命令式API，一个具有状态机支持的框架将是不错的选择。 集成收缩对于大型开发来说可能是个不错的功能，在这种情况下，编写自定义收缩器可能就不可行了。 ... 此概述是为了帮助自己保持跟踪。 在多年的已被汇编。 随着功能逐渐添加到框架中，不幸的是，表的条目可能会过时。 YMMV。 我很乐意接受PR来更新条目和添加新框架。 框架功能 框架 语 收缩 诠释shr。 状态机 面值英石。 马赫。 埃尔朗 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 埃尔朗 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: 哈斯克尔 :check_mark: 哈斯克尔 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_mark: Scala / JVM

GO-ABE：面向组的基于属性的加密

基于属性的可搜索加密方案

阿根 | | PyTorch实现可控制的人的图像合成。 ，，，，，北京大学和ByteDance人工智能实验室，CVPR 2020（口服）。 组件属性传递 姿势转移 要求 Python3 pytorch（> = 1.0） 火炬视觉 麻木 科学的 scikit图像 枕头 大熊猫 tqdm 支配 入门 您可以直接从下载我们生成的图像（在Deepfashion中）。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/menyifang/ADGAN.git cd ADGAN 数据准备 为了方便起见，我们使用DeepFashion数据集并提供数据集拆分文件，提取的关键点文件和提取的细分文件。 推荐数据集结构为： +—deepfashion | +—fashion_resize | +--train (files in 'train.l