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libpsi代码库

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简介：
LibPsi代码库是一个开源的心理学实验软件框架，用于创建和运行心理学研究中的各种实验任务。它支持广泛的实验设计，并提供灵活的数据收集与分析功能。 能获取PSI/SI信息，libpsi的源码可以作为参考。

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  • libpsi代码库
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    LibPsi代码库是一个开源的心理学实验软件框架，用于创建和运行心理学研究中的各种实验任务。它支持广泛的实验设计，并提供灵活的数据收集与分析功能。 能获取PSI/SI信息，libpsi的源码可以作为参考。
     
  • libPSI：用于专门集合交集的仓库
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    libPSI是一款专注于提供特定集合交集操作的软件库，适用于需要高效处理大规模数据集相似性的应用场景。 libPSI 专用集合交集的存储库。编写大多数协议的主要目的是进行基准测试；而（RR17、KKRT 和 Mea86 = ECDH）这些协议可以从命令行运行，并支持文件输入方式。要获取更多详细信息，请直接运行该程序。 以下为介绍的一些主要协议： - 基于简单哈希和OT的恶意安全版本，这是目前最快的实现。 - 使用Bloom过滤器与OT相结合的恶意安全方案。 - 采用公钥加密（ECC）技术来保障恶意环境下的数据安全性。 - 利用杜鹃哈希及OT设计出的安全性协议，在半诚实模型中表现最优速度。 - 基于公钥加密（ECC）的方法以确保在半诚实环境中信息的保密性和完整性。 - 结合布谷鸟哈希、PIR和OT技术，为处理不平衡数据集提供高效解决方案。 我们的库支持跨平台部署，并已经在Windows 和 Linux系统上进行了广泛测试。理论上它也适用于Mac操作系统，但目前尚未进行相关验证工作。 安装过程中需要依赖一些外部库文件，例如Boost和Miracl等。首先请参照libOTe项目的说明文档来进行操作设置。在Windows环境下，请先克隆并构建libOTe项目；注意确保libOTe与本repo位于同一父目录下。随后再进行此存储库的克隆，并按照指示完成后续步骤即可开始使用。
     
  • AlignedReID代码库
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    AlignedReID代码库是一个专为图像中的行人再识别研究设计的资源库，提供了一系列先进的算法和预训练模型，助力研究人员加速相关领域的创新与应用。 AlignedReID是一种用于跨摄像头行人再识别的研究方法和技术。它通过学习不同视角下行人的对齐表示来提高模型的鲁棒性和准确性，在大规模数据集上取得了优异的表现，为实际应用中的行人追踪和身份验证提供了有力支持。
     
  • Audacity代码库
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    Audacity代码库是开源音频编辑软件Audacity的源代码集合地，供开发者协作改进和维护。 附件中包含Audacity的源代码，其中包括增强自相关、傅里叶变换等相关算法的C语言实现。
     
  • Java代码库
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    Java代码库是一站式的Java编程资源集合地，提供丰富的API文档、开源项目示例以及开发教程，旨在帮助开发者高效学习和运用Java语言。 Java代码包通常被称为JAR（Java Archive）文件，在Java编程语言中是一种归档格式，用于集合多个类文件、相关元数据以及资源文件。它主要用于分发和运行Java应用程序或库，并为开发者提供了一种组织代码、实现模块化、减少网络传输量及版本控制的方法。 1. **类库的组织**：在Java开发过程中，编译后的`.class`文件通常被归入特定目录结构中以匹配包名。例如，`com.example.myapp.MyClass.class`表示该类位于名为`myapp`的子包内。将这些`.class`文件打包成JAR格式可以简化代码管理，并允许通过类路径在运行时加载。 2. **压缩与减小程序大小**：采用ZIP压缩技术后，生成的JAR文件能够减少存储空间占用并加速程序下载和传输过程。对于网络分发的应用而言尤为重要，因为它缩短了用户等待时间。 3. **manifest文件**：每个JAR都包含一个名为MANIFEST.MF的信息清单文件，其中记录着关于该包的基本信息如主启动类、版本详情及依赖库等。这对自动化执行与管理程序非常有帮助。 4. **版本控制**：通过发布不同版本的库到单独打包的JAR中，可以避免出现兼容性问题。应用程序可根据需求选择合适的库版本进行集成。 5. **安全性**：JAR支持数字签名验证软件来源和完整性，防止恶意修改。这使得在安全环境中执行已签署的应用程序成为可能，并增加了额外的安全层。 6. **运行Java应用**：使用命令行工具`java -jar myapp.jar`可以直接从包含主类的JAR文件中启动应用程序。 7. **类加载机制**：当需要特定类时，Java虚拟机（JVM）会搜索其所在路径下的对应JAR包，并解析并加载该类。这由专门负责寻找和载入代码资源的类加载器完成。 8. **管理资源文件**：除了`.class`文件外，还可以将图像、音频及配置等其他类型的数据打包进同一个JAR中，便于应用程序统一管理和访问这些内容。 9. **构建工具支持**：有许多IDE（如Eclipse和IntelliJ IDEA）以及自动化构建系统（例如Ant、Maven和Gradle），它们都提供了创建与管理Java代码包的功能。 10. **模块化编程模式**：从Java 9开始引入的模块化系统，使得JAR文件能够作为独立单元使用，并通过`module-info.java`描述彼此间的依赖关系。这有助于优化大型项目的组织结构和依赖项处理方式。 总的来说，掌握如何创建、管理及使用Java代码包对于任何水平的开发者来说都至关重要，无论是初学者还是资深工程师都能从中受益匪浅。
     
  • BookStore代码库
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    BookStore代码库是一个开源项目，提供图书管理系统的源代码。它采用现代Web技术开发，便于图书信息的录入、查询与维护，适合开发者学习参考和二次开发。 Java Web程序代码采用MVC架构，在Tomcat服务器上运行，并使用MyEclipse作为开发环境。
     
  • Confluence代码库
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    Confluence代码库汇集了开发者的智慧结晶，提供了一系列用于集成、自动化和扩展Atlassian Confluence平台功能的开源代码资源。 Confluence 最新 6.12 版本的源代码包括了 Confluence 的核心源代码。
     
  • ReoGrid代码库
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    ReoGrid代码库是一款开源的电子表格组件，适用于Windows平台，支持多种编程语言，为开发者提供丰富的功能和灵活的定制选项。 ReoGrid源码可以添加引用库以增加插件功能，并且已经经过测试确认无错误。
     
  • Logistic代码库
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    Logistic代码库包含实现逻辑回归算法的各种编程资源，适用于分类问题的解决。包括数据预处理、模型训练及评估等模块，方便用户快速应用和开发。 这段文字描述了一个包含逻辑回归程序的代码示例以及用于测试的数据集。数据集中最右侧一列是分类变量，其余列为预测变量。
     
  • GingkoVG代码库
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    GingkoVG代码库是一款开源项目，专注于提供高效的矢量图形解决方案。它包含了多种实用工具和资源，帮助开发者轻松创建高质量、可扩展的图形应用。 《GingkoVG源码解析：深入理解矢量图形库》 GingkoVG的源代码是一份珍贵的技术遗产，由其原创作者贡献出来供开发者研究与学习。本段落将对这份源码进行深度剖析，揭示其中的设计理念和技术细节，特别是关于矢量图形库的核心原理。 在计算机图形学领域中，矢量图形库如GingkoVG扮演着重要角色。这类库主要负责创建、存储和处理基于数学路径的图像，这些图像可以无限放大而不失真。因此，在UI设计、出版印刷以及Web图形等领域有着广泛的应用价值。GingkoVG的核心优势在于它提供了高效且灵活的2D矢量绘图能力。 首先，了解矢量图形的基础概念是必要的：它们由点、线段和曲线等几何元素构成，并具备各自的坐标与尺寸属性。这使得矢量图像在不同分辨率下仍能保持清晰度不变，区别于像素图像。GingkoVG的源码中将涵盖这些基本要素及其数学表示。 深入研究该库时，我们可以期待发现以下几大关键模块： 1. **图形对象模型**：这是整个库的基础结构，涵盖了各种基础形状（如点、线段和曲线）以及复杂组合形体。这部分代码会包括路径数据的存储与操作机制。 2. **变换及矩阵运算**：为了执行旋转、缩放和平移等操作，GingkoVG利用了矩阵表示法，并涉及到了诸如矩阵乘法和逆矩阵阵计算在内的线性代数知识。 3. **绘图命令解析器**：矢量图形通常通过特定的指令集描述（例如SVG中的路径指令）。因此，GingkoVG需要能够识别并转化为内部对象结构。这部分代码会涉及到字符串分析与指令执行算法的设计。 4. **渲染引擎**：这是库的核心部分之一，负责将矢量图像转换为像素格式以供显示或输出设备使用。这包括了光栅化过程以及抗锯齿、颜色混合等优化技术的应用。 5. **接口设计**：为了便于开发者利用GingkoVG的功能，源码中提供了相应的API设计，其中包括创建、修改和绘制图形的方法定义。这部分内容体现了面向对象编程与良好的接口设计理念的重要性。 6. **性能调优策略**：对于高性能的矢量绘图库来说，优化是必不可少的一环。这可能包括缓存机制、预计算方法以及多线程处理等手段来加速图像生成过程。 通过剖析GingkoVG源代码，读者不仅能掌握2D矢量图形处理的基本理论知识，还能学习到实际开发中的实用技巧与最佳实践策略。同时这也是对原创作者贡献的认可，借由研究和传播这份遗产，我们共同推动了图形技术领域的发展进步。 综上所述，《GingkoVG》的源代码是一份宝贵的教育资源库，全面覆盖矢量图形处理的关键技术和设计理念。无论是新手还是资深开发者都能从中获益匪浅，并提升自身的专业技能水平。在探索其内部机制的过程中，我们将深入了解计算机图形学背后的秘密以及编程的艺术之美。