搜索资源列表
mason
- MASON代表多主体邻里或网络仿真(Multi-Agent Simulator of Neighborhoods or Networks)。它是乔治梅森大学用Java开发的离散事件多主体仿真核心库，具有快速、灵活和便携的特点。它本身支持轻量级的模拟需求，自含模型可以嵌入到其他Java应用当中，还可以选择2D和3D图形显示。-represent more or main Neighborhood Network Simulation (Multi-Agent Simulat or of Neigh
ptypes.tar
- ptyes，轻量级的stl，C++初学者的很好的参考资料，也可以在实际中使用-ptyes, lightweight stl, C++ for a good reference for beginners as well as in the actual use of
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- ISite信息分类系统是一套轻量级的分类网站系统，系统采用模板化界面，可自由定制页面内容分布，自由设定广告形式和内容，支持强力垃圾信息过滤。 程序特点: 1.模板化界面，可自由定制。 2.广告链管理模式，自由设定链接广告 3.强力垃圾信息过滤功能，不断加强系统安全 4.支持伪静态-ISite Information Classification System is a lightweight Web site classification system, the system
sphider-1.3.5
- Sphider是一个轻量级，采用PHP开发的web spider和搜索引擎，使用mysql来存储数据。可以利用它来为自己的网站添加搜索功能。Sphider非常小,易于安装和修改，已经有数千网站在使用它。 安装说明： 1，设置settings\database.php文件的数据库连接 2，运行admin/install.php执行安装 3，访问您的Sphider吧-Sphider is a lightweight, using PHP development web spi
xmlDecode_src
- 基于轻量级高效XML编解码，将树形数据结构用于最小化DOM模型XML编解码器的开发。在解析XML文本时,基于Expat解释器将XML字符串构造成树状结构 编码时构造DOM树结构,采用非递归深度优先法遍历树,将其串行化成XML串。本编解码器解决了国际化语言关键问题,是一个通用、高效的工业级XML应用支撑模块-Lightweight and efficient XML-based codec, the tree data structure used to minimize the DOM mode
neuroph-2.6
- Neuroph是轻量级的Java神经网络的框架，可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念，它非常容易学习。它也有一个不错的GUI应用程序。 -Neuroph simplifies the development of neural networks by providing Java neural network library and GUI tool that supports creating, training and saving neural netwo
scz_compress
- 这是一个轻量级的压缩/解压源代码，占用空间极小，压缩比一般达到3:1,适合用在小内存环境，全C代码几乎不需要移植，有兴趣的朋友可以看看。-This is a lightweight compression/decompression source code, a very small space, generally achieve a 3:1 compression ratio, suitable for use in small memory environments, pure C sou
webedit
- 轻量级的基于浏览器的所见即所得编辑器，支持目前流行的各种浏览器，采用Javascr ipt/ECMAscr ipt开发，主要特性包括主题/模板支持，多语言支持(包括简体中文)，支持通过插件的方式进行扩展。功能配置灵活简单（两行代码就可以将编辑器嵌入网页中），支持AJAX。另一特点是加载速度非常快，如果你的服务器采用的脚本语言是 PHP，那还可以进一步优化。最重要的是，TinyMCE是一个根据LGPL license发布的自由软件，你可以把它用于商业应用。-news edit
fastBSpline
- fastBSpline - 一个快速，轻量级的类，它实现 任意阶非均匀B样条曲线 Matlab的样条函数都很一般。这种通用性来自于 速度的代价。对于大规模的应用，包括模型 其中，模型的某些组件中的术语定义嵌合 样条曲线，如广义相加模型，更快的解决方案是 可取的。 该fastBSpline类实现一个轻量级的一套B样条 功能，
data_compression
- 一种轻量级的数据压缩算法的设计，初始版本-a design for data compression in lightweight
DeepLearningTutorials-python
- 深度神经网络轻量级工具包，Python简单实现，内含各种模型的代码以及模型的简单理解说明，适合初学者阅读使用。-Deep Neural Networks lightweight toolkit, Python simple implementation, containing simple to understand explanation of each model and the model code, suitable for beginners read.
jisuanqi
- 一款轻量级的计算器，是本人自己开发的，很简单的一个程序，借鉴给大家查看-A lightweight calculator is the first time I made out of program development, drawing to you
IKAnalyzer
- IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 -IKAnalyzer is an open source, lightweight java-based de
trove-3.0.3
- trove是轻量级实现java.util Collections API的第三方开源项目 官网: http://trove.starlight-systems.com/overview trove相比jdk原生的集合类有三个优势: 1、更高的性能 2、更底的内存消耗 3、除了实现原生Collections API并额外提供更强大的功能 集合是java编程最常用的API之一，把项目的集合对象改用trove替换就能获得性能提升和内存的节省。 这是对一个项目底成本的优化方案。 -high perfor
ECharts(jb51.net)
- echarts-3.0.2，ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。-Echarts-3.0.2, ECharts (Charts Enterprise commercial product
2017melp1200
- 轻量级,分析数据的分布特征和变化规律,高效压缩和解压-a very useful code
Matlab-code-for-Deeplearning
- LightNet是一个轻量级、多功能、纯粹的基于MATLAB的深度学习代码，附论文和代码，已运行跑通。(LightNet is a lightweight, multi-functional, pure MATLAB based deep learning code, with paper and code, running run.)
LightGBM-MATLAB
- 很好用的LightGBM，需要set和mex(Good LightGBM, set and mex)
MATLAB图像采集
- 能够通过蓝牙模块接受摄像头图像信息将其使用MATLAB进行处理，程序中接口已经写好，可在相应部分更改图像分辨率、蓝牙名称，就可用于机器人，智能车等的轻量级摄像头图像处理开发(The camera image information can be received by Bluetooth module and processed by MATLAB. The interface in the program has been written. The image resolution and B
MaCA-master
- 中国电子科技集团公司认知与智能技术重点实验室发布的MaCA（Multi-agent Combat Arena）环境，是国内首个可模拟军事作战的轻量级多智能体对抗与训练平台，是多智能体对抗算法研究、训练、测试和评估的绝佳环境，可支持作战场景和规模自定义，智能体数量和种类自定义，智能体特征和属性自定义，支持智能体行为回报规则和回报值自定义等。(MaCA (multi agent combat) issued by the Key Laboratory of cognitive and intelli