添加了对一个很好的 matlab 绘图的支持，其中一个最多几个子图堆叠在一起，适合科学论文。 该库有很好的文档记录，可以广泛使用。 图形可以导出为 PNG、PDF 或带有嵌入字体的 PDF。 主要目标是直接在带有单个公共 x 轴的 matlab 中为漂亮的绘图提供支持（在我的领域中，这通常是时间）。 有许多绘图选项和功能。 只需查看文档！

音频推特 使用React，Apollo，MongoDB，Material-UI，Wavesurfer制作的Twitter克隆 这是Twitter的完整版本，带有音频而不是文本消息。 它仅用于教育目的，与Twitter无关。 产品特点 一般功能 录制语音，预览示波器，重做录制，预览录制，取消录制，预览录制的波形 将音频文件存储到服务器 使用波形预览播放/暂停/停止音频消息 自动播放现有消息，自动播放传入消息 将自动播放时间限制为5、10、15或20秒 以下用户的消息的时间轴提要 通知供稿，未看到的通知计数 个人资料页面，其中包含用户的消息供稿，关注者和关注者列表 社交网络功能：关注/取消关注用户，喜欢/不喜欢消息，转发/取消转发消息 使用Apollo缓存进行本地状态管理，不使用Redux 编辑头像，封面，姓名和个人简介 认证方式 http和websocket链接上的JWT身份验证 使用电子邮件/密码注册，登录 用户/管理员角色 具有HOC的受保护路线 设计 Material-UI响应式设计 在4种不同的绿色/橙色浅色/深色主题之间进行选择 在本地存储中保留主题 标签导航 带用户卡的弹出

java 1.6 源码

一个简单的优先级队列，设计用于 1xN matlab 向量，其中可以在构造过程中定义比较器列。 即使队列较大（100,000 个元素），使用 minheap 也能确保快速操作。 当前实现了以下方法：插入、删除、查看、大小、清除、包含、元素。 插入允许 1xN 向量，其中对 N 的唯一要求是它必须大于或等于初始化期间定义的比较器列。 Remove 将移除并返回队列的第一个元素，或者任何匹配的向量（如果给定了输入向量）。 Peek 返回队列的第一个元素而不删除。 如果在队列中找到指定的向量，则包含返回 1，否则返回 0。 Elements 返回完整的队列元胞数组。

带有python中的tkinter GUI的RSA-Calculator RSA是现代计算机用来加密和解密消息的算法。 它是一种非对称密码算法。 非对称意味着有两个不同的密钥。 这也称为公共密钥密码术，因为可以将其中之一提供给所有人。 另一个密钥必须保密。 它基于这样一个事实，即找到整数的因数很难（因数分解问题）。 RSA代表Ron Rivest，Adi Shamir和Leonard Adleman，他们于1978年首次公开描述它。RSA的用户创建并随后发布两个大质数的乘积以及一个辅助值作为其公钥。 主要因素必须保密。 任何人都可以使用公共密钥对消息进行加密，但是使用当前发布的方法，如果公共密钥足够大，则只有了解素数因素的人才能对消息进行解码。

当我们想要找到多项式 (x1 + x2 + ... + xl)^n 其中 l>=1 的展开幂以及系数时。 该功能赋予权力以可能的结果。 例如(a+b+c)^3=a^3+b^3+c^3+3*a^2*b+3*a^2*c+3*b^2*a+3*b^ 2*c+3*c^2*a+3*c^2*b+6*a*b*c 使用该函数，我们输入标准尺寸=3； normPower=3; [powI coefI]=multiNomial(normPower,normSize);

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

上面的代码执行以下操作:从Excel文件加载数据并将其保存在变量data中。分别使用平均值、中位数、std和var函数计算数据的平均值、中位数、标准偏差和方差。使用直方图函数绘制数据的直方图，该函数显示数据的分布。使用偏度和峰度函数计算数据的偏度和峰度。这两个值描述了数据分布的形状。使用disp函数将结果打印到命令窗口。对各部分结果的解释如下:均值:这是数据的平均值。它表示数据的集中趋势。中位数:当数据按升序或降序排序时，数据的中间值。它是集中趋势的稳健度量，不受异常值的影响。标准偏差:这是对数据分布的衡量。它表示数据值与平均值之间的距离。标准差越小，数据就越紧密地聚集在平均值附近。方差:这是标准偏差的平方。它给出了数据值与平均值之差的平方的平均值。偏度:这是对数据分布的不对称性的度量。正偏度表示分布尾部在正侧较长，而负偏度表示分布尾部在负侧较长。峰度:这是数据分布峰度的度量。峰度高的分布具有较多的峰值。

certificate_generator_with_auto-mailing_system #alter .csv文件添加数据，或者您可以创建另一个.csv文件并添加数据1.只需安装所需的python库-> opencv-python，枕头，smtplib，pyrebase Commnad line:pip install "name-of-python-library" 2.根据自己的apiKeys更改firebase的配置 config = { "apiKey": "****", "authDomain": "****", "databaseURL": "***", "projectId": "**", "storageBucket": "***", "messagingSenderId": "***", "appId": "***", "measurementId": "**

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