思维导图软件mind managemen
2023-10-16 19:10:05 2.55MB Mind Management
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内容概要:MindAR一款js实现的前端ar库,支持图片跟踪和人脸跟踪,微信里可运行。 适合人群:访问github困难的同学。 搬运自:https://github.com/hiukim/mind-ar-js 注意事项:调用摄像头得用localhost或者https。
2023-04-05 15:38:35 26.51MB 前端 javascript ar 开发语言
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NHibernate操作文档及demo NHibernate操作文档及demo
2023-03-07 11:22:21 5.23MB NHiber nate 操作 Mind
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Rat 是一个思维导图工具,用 C++/Qt 开发。
2023-01-01 21:04:42 6.91MB 开源软件
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上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都是攻击。上下左右键控制决心移动,任何物品都
2022-12-23 13:22:47 16.8MB Mind+
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谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。 谁说用图形化编程的一定是垃圾?只要用得好,做出好作品不是吹。 不喜勿喷。 一个简单的倒计时程序。
2022-12-22 16:23:50 313KB Mind+
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mysql的mind分叉图
2022-12-12 09:17:46 676KB 萌芽
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jsMind jsMind是一个显示/编辑思维导图的纯的javascript类库,其基于HTML5的帆布进行设计.jsMind以BSD协议开源,在此基础上你可以在你的项目上任意使用。可以你在此浏览 。 jsMind是用于思维导图的纯JavaScript库,它基于html5 canvas。 jsMind是根据BSD许可发布的,如果您遵守许可,则可以将其嵌入到任何项目中。 您可以此处。 jsmind投放发布到npm 链接: 应用程式: : 主页: : 演示: 文件: 维基: 捐赠: 开始使用: < html > < head > < link type =" text/css " rel =" stylesheet " href =" style/jsmind.css " /> < script type =" text/jav
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Scratch素材大龙老师115
2022-10-19 14:08:45 69.86MB scratch mind+
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本文以深度强化学习为基础,设计出一种适用于求解大规模车辆路径问题的模型架 构。采用了预训练模型+基于相对位置的 Transformer网络+A2C强化学习训练框架,为 后续研究大规模车辆路径问题的扩展问题和大规模组合优化问题提供了新的深度强化 学习算法框架。本文中的深度强化学习算法解决了以下问题: (1) 不同规模算例可以共享并继承其他规模训练完的模型,在这种共享模型的机制下, 避免了算例规模相近的模型的重复训练。 (2) 预训练模型能够继承其他规模训练出的模型经验,相对位置节点提高了在大规模 车辆路径问题中特征抓取的精确性,A2C强化学习训练框架环节采用无监督学习, 在无标签训练集中训练中规避经验回溯问题,这三方面针对大规模车辆路径问题 做出的调整,提高了训练效率和收敛效果。 (3) 通过预训练机制解决了大规模车辆路径问题内存溢出的情况,解决了目前已有算 法在大规模算例训练时,内存溢出训练中断等问题。 (4) 与经典的启发式算法和元启发式算法进行比较,在同等求解速度的算法中,本文 算法的求解质量方面全面超越这些算法。并且在当前已有的深度强化学习解决方 案中,本文设计的算法和效
2022-09-02 19:07:15 4.58MB 深度强化学习 VRP
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