仓库非标准答案，只是作者在阅读操作系统导论时的解答，以及对部分README的翻译 本人翻译水平有限，见谅。欢迎指出错误 部分章节课后习题的英文翻译书上是没有的，但在原版上存在： 英文原版： : 书籍翻译： ： 代码无法运行 本书代码测试环境为Intel x64 / Ubuntu gcc版本为： gcc version 9.3.0 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) Python2版本： Python 2.7.18 Python3版本： Python 3.8.5 第三方Python3库： pip3 install matplotlib numpy 遇到无法运行的代码请检查是否为版本问题

本例子是基于Andriod平台的一个仿百度阅读导入气泡的源码，完全实现了百度阅读导入按钮的效果，点击按钮能够产生水波纹以及按钮旋转效果，动态上推menu效果。透明背景渐变效果以及背景点击效果。 特别说明:此代码为作者花费了大量时间精心查阅资料和个人研究实现的精美动态上推menu效果功能,此代码在以后的项目开发中可以直接复用. 希望大家能够在这条路上一起进步 (由于此处描述不支持图片功能,压缩包中包含效果图) 注：效果图在解压目录下的image文件夹下.

视频 项目的前端源代码。 整改计划 家庭迁移 登录注册页面迁移 查询页迁移 详情页迁移 播放页面迁移 留言与评论模块迁移 分享模块迁移 后台管理迁移 页面整改美化（持续） 文件上传插件更换-使用el-upload 错误页面完善 项目优化 后台管理添加日志监控，添加到数据管理页当中 后台管理系统退出登录后，首页的用户登录信息还在 后台管理的目录管理，可以细分为分类管理，年份管理，区域管理，等级管理 影片详情页面UI美化 影片信息修改/添加页面，更新接口没有调用关联接口，需优化 项目结构 . ├── README.md ├── dist // 打包构建后的文件夹 │   ├── build.js │   └── build.js.map ├── index.html ├── package.json ├── src │   ├── App.vue │   ├── assets │   │  

通过框架现场学习进行多边形建筑物分割 我们将帧场输出添加到图像分割神经网络，以提高分割质量，并为后续的多边形化步骤提供结构信息。 图1：在测试图像上输出的其他帧场的特写镜头。 图2：给定俯视图像，模型将输出建筑物的边缘蒙版，内部蒙版和框架字段。 总损耗包括使蒙版和帧场与地面真实数据对齐的项，以及使帧场的平滑度和输出之间的一致性得到增强的正则化项。 图3：给定分类图和框架字段作为输入，我们使用主动骨架模型（ASM）优化骨架折线以使其与框架字段对齐，并使用框架字段检测角点，从而简化了非角顶点。 该存储库包含该论文的官方代码： 通过框架现场学习进行多边形建筑物分割（ ，（ ，（ ，（ 预印[，] 其简短版本已发布为： 通过框架现场学习进行正规的建筑物分割（ ，德米特里·斯米尔诺夫（ Dmitriy Smirnov） ，贾斯汀·所罗门（ Justin Solomon） ，

ADM 2017 这是本文中的代码存储库，该文章结合了用于STEM / Non-STEM作业预测的增强型深度知识跟踪模型所学习的功能。 抽象的 旨在使用纵向研究的数据来预测教育数据挖掘研究社区以前从未研究过的学生的崭新成果。 具体来说，它有助于研究开发预测模型的方法，这些模型可以预测大学毕业学生的第一份工作是否属于STEM（科学，技术，工程和数学的缩写）领域。 这是基于学生上的学习历史，其形式是在中学期间收集了广泛的点击流数据。 为了应对这一挑战，我们首先使用深度知识跟踪（DKT）模型和增强的DKT（DKT +）模型来估计学生针对不同数学技能的预期知识状态。 然后，我们将与DKT / DKT +预期知识状态相对应的特征与直接从数据集中的学生资料中提取的其他特征相结合，以训练用于STEM /非STEM职位预测的几种机器学习模型。 我们的实验表明，使用组合特征训练的模型通常比仅使用学生个人资

工程简介 商城项目 项目结构 mall-coupon 优惠卷模块 mall-member 会员模块 mall-order 订单模块 mall-product 商品模块 mall-ware 仓储模块 延伸阅读

fpga-ml-促进剂 该存储库托管用于卷积神经网络的基于FPGA的加速器的代码，有关整个设计和设计原理的非常详细的说明， 。 该存储库以前位于

EMNLP2019-NRMS 论文“具有多头自我注意的神经新闻推荐”的源代码。

确定性不确定性量化（DUQ） 此存储库包含进行的代码，该代码已在ICML 2020上接受发布。 如果代码或论文对您的研究有用，请在我们的工作中添加引用： @article{van2020uncertainty, title={Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network}, author={van Amersfoort, Joost and Smith, Lewis and Teh, Yee Whye and Gal, Yarin}, booktitle={International Conference on Machine Learning}, year={2020} } 依存关系 该代码基于PyTorch并需要一些其他依赖项，列在。 该代码已使用环境文件中指定的版本

该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复