ArchitectUI Bootstrap 4 jQuery / HTML主题免费 DashboardPack.com用爱制造 PRO版本可通过以下 安装在所需的文件夹位置下载并解压缩主题包档案。 从nodejs.org/en/download/下载并安装Node.js。 安装最新版本的npm。 当运行所有构建命令时,这将很有用。 在IDE的“终端”窗口或Windows命令提示符下的命令行中运行以下命令。 npm install --global npm@latest 通过在已解压缩主题包归档文件的文件夹根目录内的命令行中运行以下命令来安装应用程序依赖项。 npm install 在npm从package.json完成模块安装之后,您可以继续并启动应用程序。 为此,请运行以下命令。 您也可以使用yarn来安装依赖项而不是npm。 npm run start 命令完成后,您应该会看到编译成功! 终端窗口中显示的消息。 另外,还将启动Web服务器服务,以便您可以在浏览器中查看您的应用程序: 要创建生产优化的版本,请运行以下命令: npm run build 这将在项目的
2024-10-09 11:56:46 1.65MB bootstrap admin admin-dashboard bootstrap4
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智慧创造者 常问问题 支持哪些书本格式? MOBI AZW3 我需要什么操作系统来运行该工具? Windows,Linux或Mac OS(但对于Mac OS,您需要遵循“脚本”段落中所述的使用方式) 我使用了此工具,但是在我的设备上没有出现“明智的选择”,该怎么办? 描述您做了什么,然后将您的书发送给我 如何使用 您可以使用以下方法为Amazon Kindle创建启用了单词操作的书籍 或 (运行速度更快) 要启用字词功能,您的.mobi文件的lang meta数据应设置为eng 。 您可以使用ebook-meta example.mobi -l eng更改元数据。 独立的 您需要在设备上拥有。 转到并下载适用于您的操作系统的wisecreator版本( wisecreator.exe于Windows的wisecreator , wisecreator于Linux的wisecreat
2022-12-07 00:00:56 2.47MB Python
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随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中,随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作,删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是:现在,randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo(关于哪些是连续特征,一个分类特征包含多少类别的信息)作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时,分类特征包含多少个类别。
2022-06-04 03:47:54 1.02MB Scala
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Bonferroni-Holm(又名 Holm-Bonferroni)确定一系列假设是否仍然显着控制家庭错误率 (FWE) 并随后控制错误发现率 (FDR) Bonferroni-Holm 方法校正多重比较(假设检验) . 它不如 Bonferroni 校正保守,但更强大(因此 p 值更有可能保持显着)。 此函数接受来自 1 个或多个假设的原始 p 值,并输出 FWE 调整后的 p 值,以及指示在校正 FWE 后哪些 p 值在 alpha = 0.05 或其他 alpha 时仍然显着的逻辑数组。 有关说明,请参见功能代码。
2021-12-31 17:23:46 2KB matlab
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明智充电器SPX-936D,PC端联机软件。附带说明书。 明智充电器SPX-936D,PC端联机软件。附带说明书。
2021-07-24 00:20:40 5.85MB 明智 936D 联机软件 说明书
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pytorch LRP的实现 PyTorch对线性层和卷积层的一些层明智相关性传播(LRP)规则[1、2、3]的实现。 这些模块装饰了torch.nn.Sequential , torch.nn.Linear和torch.nn.Conv2d ,以便能够使用autograd算法来计算说明。 安装 要安装需求,请参阅文件。 如果使用conda ,则可以通过执行以下命令来安装称为torchlrp的环境: > conda env create -f requirements.yml 为了能够如下所示导入lrp ,请确保路径中包含TorchLRP目录。 用法 该代码可以按如下方式使用: import torch import lrp model = Sequential ( lrp . Conv2d ( 1 , 32 , 3 , 1 , 1 ), torch . nn
2021-06-22 11:18:34 58.52MB pytorch explanations xai lrp
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Hacktober2020 由aditya提供 由ishti-01提供 由uttam提供
2021-03-21 13:12:13 18.89MB python c php cpp
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bash明智的:尝试更精巧的Bash默认
2021-01-30 20:09:04 5KB config bash config-bashrc BashShell
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明智智能充电器,串口曲线软件. 2010-5-19 Sunopux 1.5.9 (Build 73) + Sunopux 支持库升级到 2.0 + 重新设计的数据接收机制,向下兼容 + 提供数据同步信号 * 修复帧数统计错误 + 导出数据提供同步信号 + 支持最小化到系统托盘 + 显示更多充电器状态 - 取消通道温度曲线输出 * 调整菜单布局 * 修复时间坐标计算的错误 * 修复帧数统计复位的错误 * 修复其他一些错误
2019-12-21 19:47:30 1.2MB 明智 曲线图 Sunopux
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