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acl-master
acl_cpp 是基于 acl 库的 C++ 库，包括 MIIME 解析、Handlersocket 客户端库、数据库连接池（支持mysql/sqlite）、WEB 编程、数据库编程、阻塞/非阻塞数据流等内容。(acl_cpp is based acl library of C++ libraries, main elements: common features acl C library, MIIME parsing, Memcached client library, Handlersocket client library, connection pool (support mysql/sqlite), WEB programming, programming, blocking/non-blocking streams and other content.)
- 2015-01-14 18:16:56下载
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sisbase
unix下的内存数据库引擎实现，带索引、碎片回收等(unix-memory database engine to achieve)
- 2013-04-17 09:08:00下载
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ContentEncodingList
ContentEncodingList extends SIPHeaderList.
- 2014-01-08 10:56:38下载
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CPSO
用CPSO算法求解带约束的函数优化问题。目标函数为f=(x(3)+2)*x(2)*x(1)^2，求其最小值；约束为g(1)=1-x(2)^3*x(3)/(71785*x(1)^4)
g(2)=(4*x(2)^2-x(1)*x(2))/(12566*(x(2)*x(1)^3-x(1)^4))+1/(5108*x(1)^2)-1
g(3)=1-140.45*x(1)/(x(2)^2*x(3))
g(4)=(x(1)+x(2))/1.5-1
决策变量取值范围：x1-[0.05,2],x2-[0.25,1.3],x3-[2,15](With CPSO algorithm for solving constrained function optimization problems. The objective function f = (x (3)+2)* x (2)* x (1) ^ 2, find the minimum value constraint g (1) = 1-x (2) ^ 3* x (3)/(71785* x (1) ^ 4) g (2) = (4* x (2) ^ 2-x (1)* x (2))/(12566* (x (2)* x (1 ) ^ 3-x (1) ^ 4))+1/(5108* x (1) ^ 2)-1 g (3) = 1-140.45* x (1)/(x (2) ^ 2* x (3)) g (4) = (x (1)+x (2))/1.5-1 decision variable ranges: x1-[0.05,2], x2-[0.25,1.3], x3-[ 2,15])
- 2013-06-03 10:10:55下载
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黑夜变白ToDayGAN-master
能然黑夜的图片变成白天，效果很逼真，很牛(If the picture of night turns into day, the effect is very vivid and cattle.)
- 2020-12-19 21:29:10下载
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BPF
BPF回归与分类程序，希望能为各位提供点方便(BPF regression and classification procedures, which seeks to provide you with convenient point)
- 2007-06-08 17:47:55下载
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talk_WSAAsyncSelect_code
用了Windows下的WSAAsyncselect模型编写的服务端.(With the model under Windows WSAAsyncselect written server.)
- 2011-09-29 17:21:12下载
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网络入侵检测系统
网络入侵检测系统-Network Intrusion Detection system
- 2022-04-24 11:03:47下载
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1101
模块_http访问代码，应用程序编程源码，很好的参考资料。(Module _http access code, application programming source code, a good reference.)
- 2014-02-16 18:46:29下载
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基于易语言实现BP神经网络搭建与图像的识别
BP神经网络可以说成是“万恶之源”，它的存在为广大的神经网络、机器学习的先行者们解决异或问题提供了一种可能，也为神经网络以至于后来的深度学习的学科的兴起奠定了坚实的基础，也提供了一种全新的解决问题的思路。这个年代还并没有出现大量的使用易语言完成相关神经网络开发的趋势，这里借助易语言的模块（部分模块已经放在了压缩包中）为验证码的识别提供了一种新的思路，也是使用经典的BP神经网络不断地优化权值，从而在学习的过程中不断增强了系统的学习能力，所以最后的验证码（字母+数字）的识别正确率已经超过百分之90
- 2022-06-27 21:48:05下载
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