科西嘉安装 git clone npm install -g nodemon mongod & nodemon server.js API文档使用以 api 为前缀的标准休息约定。使用的路线： 返回所有文档 GET /api/waitlists 返回特定文档（如果存在） GET /api/waitlists/:id 更新文档，包括是否可以订阅课程 waitlist.locked 更新订阅者顺序 PUT /api/waitlists/:id 添加用户的电子邮件订阅
rule_70072 0 zip 1.81MB 2024-09-11
改变云数据中心虚拟机选择与放置的相互关系可提高云数据中心的整体性能。为此，提出基于任务映射的虚拟机选择策略。重点考虑任务粒度、虚拟机尺寸、物理主机计算能力等指标，将虚拟机选择与放置两个过程相互结合，分别设计Simple、MulTIple（k）、M（u）和RelaTIon算法，以此构建任务映射虚拟机选择的数学模型。基于Cloudsim模拟器的实验结果表明，通过该策略优化虚拟机选择与放置过程，可减少云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数，节省云服务提供商的成本。
qq_90709 0 pdf 1.19MB 2024-09-11
当今世界恐怖袭击事件频繁发生，通过对嫌疑人进行预测分析，有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击，以减少人员和财产损失。为此，使用机器学习方法，提取恐怖袭击事件的多方面特征，对个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优，将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测，以准确率、召回率、精度和F值作为指标评价算法性能。实验结果表明，当预测结果仅输出一个嫌疑人时，基于树的算法预测结果普遍较好，其中Bagging算法的预测精度最高为0.911，而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果，其预测精度为0.8778。
紫玉叶 0 pdf 915.91KB 2024-09-11
为解决活动轮廓模型在分割灰度不均匀的图像时存在的对初始轮廓位置敏感、参数选取繁琐及迭代次数多等问题，构建一种基于局部熵拟合能量与全局信息的改进活动轮廓模型。选取灰度图像的中心作为水平集初始轮廓的中心点，改变轮廓半径的大小以确定初始轮廓的位置。使用局部熵项来增强图像边缘处的响应，将局部熵图像拟合能量项与RSF模型共同构成局部能量项，并引入图像的全局信息来避免陷入局部极小值。在此基础上修正正则项中的长度项，以提高图像分割的效率。在灰度不均匀的合成图像及真实医疗图像上的实验结果表明与CV模型、RSF模型相比，该模型在进行图像分割时迭代次数较少，精度较高。
mystrjiang 0 pdf 2.32MB 2024-09-10
SIGA项目是综合行政管理系统- SIGA的开源版本(GPL)，由里约热内卢司法部门- SJRJ开发。项目使用jdk 6编译。尝试用jdk 7编译项目时发现了一些错误。Windows用户：运行lib/configure.bat以在本地maven存储库上安装其他依赖项。Linux/Mac用户：运行lib/configure.sh以将其他依赖项安装到本地maven存储库中。编译：使用mvn clean install命令。运行应用程序所需的战争将从target/目录中创建。
mastery19442 0 zip 251.46MB 2024-09-10
MyJsUtilities一些有用的javascript函数和东西，从各种来源拼凑在一起。MyJsUtilities包含日志记录：带有调试模式切换的安全console.log包装器。继承：面向对象的“宏”，用于类定义 (Define) 和继承 (Inherits)。模板：简单的模板助手。jQuery插件： $each : 修复 .each 使得 this （和参数）是jQuery对象，而不是DOM元素。createNestedDom：用于构建多级DOM项的实用程序。getSelector：构建DOM元素列表，包含标签、id、类。getTextSize：计算元素中文本的宽度或高度，适用于输入框尺寸调整。
qqoptimistic82112 0 zip 19.81KB 2024-09-10
基石UX.smartTabs是一个jQuery插件，用于控制标签/手风琴功能，主要用于响应式网站。smartTabs可以向站点添加选项卡式、手风琴式和/或响应式内容部分。与其他附加组件不同，smartTabs可以通过添加样式表在任何站点上使用，内容部分的数量没有限制。smartTabs基于HTML结构的定义列表构建，提供了基本格式。所有主要工作都由插件负责，构建并提供必要的导航和选项卡结构。
ninth6613 0 zip 7KB 2024-09-10
基石UX.touchTips是一个响应式和移动友好的jQuery工具提示插件。什么？ touchTips是一个jQuery插件，您可以使用它向您的站点添加响应式和移动友好的工具提示。它是架构中的一个构建块。与其他框架和架构的附加组件不同，touchTips可以通过添加随下载提供的样式表在任何站点上使用。您可以在页面上调用的工具提示数量没有限制。为什么？ 在寻找向响应式站点添加工具提示的好解决方案时，我遇到了一些关于此类主题的文章。虽然这些方法可以完成我需要的一切，但我并不喜欢所使用的自动调用方法。我采用了他的概念并将其扩展为允许以多种方式将内容发送到工具提示并显示，以及实现了最大宽度的灵活性。插件选项 属性：默认描述最大宽度为360，这是工具提示在较大屏幕上占据的最大宽度。小费为空值时，将显示默认内容。如果没有传递任何值，工具提示将保持空白。
reminder_22071 0 zip 5.4KB 2024-09-10
传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程，它们通常从低级语义字符或笔画检测开始，然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本行验证。复杂场景中文字的造型、尺度、排版以及周围环境的剧烈变化，导致人的视觉系统是在不同的视觉粒度下完成文本检测任务的，而这些自底向上的传统方法的性能很大程度上依赖于低级特征的检测，难以鲁棒地适应不同粒度下的文本特征。近年来，深度学习方法被应用于文本检测中来保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在对网络中各层特征提取的过程中没有明确重点特征信息，在各层之间的特征映射中会有信息丢失，造成一些非文本目标被误判，使得检测过程不仅耗时，而且会产生大量误检和漏检。为此，提出一种基于注意力机制的复杂场景文本检测方法，该方法的主要贡献是在VGG16中引入了视觉注意层，在细粒度下利用注意力机制增强网络内全局信息中的显著信息。实验表明，在载有GPU的Ubuntu环境下，该方法在复杂场景文本图片的检测中能保证文本区域的完整性，减少检测区域的碎片化，同时能获得高达87%的查全率和89%的查准率。
呵呵到天亮 0 pdf 3.47MB 2024-09-10
【BusMad:巴士到达和通知】项目是一款基于JavaScript的应用程序，为乘客提供实时的巴士到达和通知服务。该项目由Thomas Wiegand、Richard Jackson和Ian McDonald三位开发者合作完成，利用专业技能构建了方便实用的公交信息系统。BusMad系统的关键功能包括：数据获取、用户界面、事件监听与处理、本地存储、通知系统、移动优化、错误处理与调试、性能优化、模块化与可维护性以及测试。这些功能展示了JavaScript在构建实时、交互式Web应用中的强大能力，尤其在处理动态数据、用户交互和跨平台兼容性方面。
earn_41934 0 zip 1.08MB 2024-09-10