这是一个用引导的项目。 目的 使用NextJS 10。 。 已对其进行扩展以尝试NextJS 10的不同功能。 进行补充和更改 - Minor bug fixes - Styling adjustments - Mapbox support - Worldbank API added using `getServerSideProps`. Click on the country flag in the country detailed view . - Added progress indicators - react-icons instead of material-ui icons - Image Optimization - Image Component - Infinite Scroll for country list - SEO fixes - Context API

概要 该项目探讨了三角形形成关系与图中聚类的影响。 Sgraph.hpp 该文件定义了Graph类，并包含各种函数来创建不同类型的图，将它们保存到文本文件，并在所述图上运行类似于SIR / SIR的实验。 创建图 无效Graph :: createGraph（Vsize numberNodes，int gSize，int avgNodeDegree） 不好的函数名称或函数... 如果组大小为0，则生成随机图 否则，这将创建一个无三角形的图形，该图形又分为几组。 每个组被分为两半，并且在组内以二分方式创建边缘。 为了满足平均节点度，然后将边随机添加到组外的节点 第三个参数应>组大小的一半 void Graph :: TriangleFreeGraph（Vsize numberNodes，int gSize，int inDeg，int avgNodeDegree）{ 与create

图像超分辨率（ISR） 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率（ISR）的各种残差密集网络的Keras实现，以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括： 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络（Zhang et al.2018） 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留（Wang等人，2018） Keras VGG19网络的多输出版本，用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络，基于（SRGANS，Ledig et al.2017）中的描述 阅读完整的文档，为： : 。 和进行培训和预测。 此外，我们提供了一些脚本，以简化AWS和在云上的培训，仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容，并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献，请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时，可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用： RDN：较大的psnr，较小的psnr，取消噪声 RRDN：甘斯 用法示例： model = RRDN(weights=

在Kubernetes上发火花 此回购协议已分解为几个概念证明： （项目报告以法语在Alain April网站上提供： : ） 概念证明 Kubernetes运营（kops） 此概念证明旨在在具有多个ec2实例的Amazon AWS上创建Kubernetes集群。 使用的工具是kops，它允许自动设置和配置ec2实例以形成Kubernetes集群。 详细信息位于 在该目录中，我们具有由kops创建的Kubernetes集群的yaml配置。 理想情况下，我们应该使用该配置创建集群，但是现在，该集群是通过执行bash脚本setup-aws.sh创建的 您可以更改在文件顶部定义的脚本编辑环境变量的配置值。 请注意，kops使用S3备份集群状态。 以下是用于在AWS上创建或删除集群的选项： # Creating the cluster on AWS ./setup-aws.sh --create # Removing the cluster on AWS (including the S3 backup storage) ./setup-aws.sh --delete 以下

该资源为本人博客综合组网实验的源码和拓扑，有不懂的地方可以私信，若拓扑不能正常使用，可根据博客内容做检查和配置

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