Advertisement

Awesome-Deno：精选的与Deno有关的精彩内容列表

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Awesome-Deno 是一个精心策划的资源集合，为开发者提供一系列关于 Deno 的实用教程、文章和项目示例。它是探索 Deno 生态系统及功能的强大入口。 awesome-deno：与Deno相关的精选内容列表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Awesome-Deno：精选的与Deno有关的精彩内容列表
    优质
    Awesome-Deno 是一个精心策划的资源集合，为开发者提供一系列关于 Deno 的实用教程、文章和项目示例。它是探索 Deno 生态系统及功能的强大入口。 awesome-deno：与Deno相关的精选内容列表。
     
  • MATLAB自相关代码-awesome-var：精选的向量自回归资源列表
    优质
    awesome-var是针对向量自回归模型的MATLAB自相关代码集合，提供一系列优质资源和工具，助力于VAR模型的研究与应用。 MATLAB中的自相关代码在处理向量自回归（VAR）模型方面表现出色。以下是精选的资源列表： 1. MATLAB工具箱：提供了多种用于执行向量自回归分析的例程。 2. 向量自回归模型：由Ambrogio Cesa-Bianchi整理，收集了用于进行VAR分析的MATLAB程序。 3. 经验宏工具箱（F.Ferroni和F.Canova）：为宏观经济建模提供了实用工具。 4. 宏观经济建模工具箱：包含贝叶斯估计、分析及回归功能。 5. 贝叶斯估计，分析和回归工具箱（BEAR）：专注于全局VAR模型的构建与评估。 6. 全球VAR建模收集代码：涵盖了各种计量经济学方法的应用。 此外，还有以下资源： - 计量经济学中的贝叶斯方法 - 用于金融及宏观经济学的方法 - TVP和SV相关研究（例如BVAR、LP以及BLP） - RCRAN上的VAR模型构建工具包 具体功能包括： 1. 符号限制的向量自回归模型实现。 2. 数据驱动识别SVAR模型技术。 3. 含有随机波动率与时变参数的贝叶斯分析方法。 4. 提供了用于矢量自回归模型进行贝叶斯推断的功能函数。 5. 分层贝叶斯向量自回归的应用研究 6. 混合贝叶斯VAR模型的研究进展 7. 向量自回归过程中的岭估计技术 8. 结构贝叶斯矢量自回归模型的探索性分析 9. 面板向量自回归建模方法的研究 10. 贝叶斯全局矢量自回归的应用案例研究 这些资源为用户提供了广泛的VAR相关工具，从基础到高级应用均有涵盖。
     
  • 有关Python列表排序的内容
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python对列表进行各种排序操作，包括基本的升序和降序排列以及自定义排序规则的方法。 Python列表排序可以通过`sort()`方法或`sorted()`函数实现。 使用`sort()`方法可以对列表进行正向排序，默认情况下会直接在原地修改原列表，并不会生成新的对象，即它的ID不变。 ```python a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] a.sort() print(a) #[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 如果你想保留原列表不变，同时得到一个排序后的新的列表，则可以使用`sorted()`函数。 ```python a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] b = sorted(a) print(b) #[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 或者直接对原列表进行赋值： ```python a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] a = sorted(a) print(a) #[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 两种方法都能满足不同的需求。
     
  • 学生的Flash作业，有关圣诞和元旦的内容非常精彩
    优质
    这是一份由学生制作的精美的Flash作品集，聚焦于庆祝圣诞节和新年的欢乐时刻，展示了丰富的创意与技术技巧。 学生制作了一项关于圣诞和元旦的精彩Flash作业，欢迎提出宝贵建议。
     
  • Hitomi: 适用于 Deno 的 Hitomi.la API 封装包
    优质
    Hitomi 是一个专为 Deno 设计的库，用于简化对 Hitomi.la 图片和漫画API的调用。它提供了一套易于使用的接口来访问丰富的图片与漫画资源。 hitomi - 用于 Deno 的 hitomi.la API 包装器 该模块是项目的一部分。 最新稳定版本位于： 演示： 只需运行： ``` deno run -A https://deno.land/x/hitomi/example/test.ts ``` 结果将是： ``` Kyaru-chan to Densetsu no Maken! | 캬루와 전설의 마검!(1806299) Author: yuizaki kazuya (cocoa holic) Characters: kyaru thumbnail saved at .examplehentai.webp has 26 images ```
     
  • Incremental-Learning-Awesome: 精彩的增量学习-源码
    优质
    Incremental-Learning-Awesome 是一个汇集了各种优秀的增量学习项目的GitHub代码库。这里提供了丰富的资源和案例供开发者参考，帮助他们更好地理解和实现增量学习算法。 很棒的增量学习/终身学习民意调查图像分类中的在线连续学习：一项实证调查（arXiv 2020） 自然语言处理中的持续终身学习：一项调查（COLING 2020） 班级增量学习：调查和绩效评估（arXiv 2020） 视觉任务的类增量学习算法的综合研究（神经网络） 持续学习调查：在分类任务中避免遗忘（TPAMI 2021） 神经网络的持续终身学习：回顾（神经网络） 区分性和生成性持续学习的有效特征转换（CVPR，2021年） 少量增量式学习借助不断发展的分类器（CVPR，2021年） 基于矫正的持续学习知识保留（CVPR，2021年） DER：用于班级增量学习的动态可扩展表示形式（CVPR 2021） 彩虹记忆：通过多种样本记忆进行持续学习
     
  • 精选列车时刻表
    优质
    《精选列车时刻表》汇集了全国各地主要城市的火车运行时间信息，为旅客提供便捷、准确的出行参考。 [极品时刻表]是一款查询全国列车时刻表的单机版软件，无需网络支持，并具备以下特点： - 最新的数据：更新频率极高。 - 极快的速度：执行效率无与伦比。 - 专业的设计：专注且专业。 - 用户友好的交互界面：确保操作简便快捷。 - 紧凑的体积：仅需半张软盘的空间，携带方便。 - 绿色软件：不修改注册表，无需安装即可直接运行。
     
  • 关于列表与元组的内容
    优质
    本内容详细介绍Python编程语言中的列表和元组数据结构，包括它们的特点、用途及操作方法，帮助初学者掌握这两种重要的序列类型。 一、序列 1. 序列的概述 序列是Python中最基本的数据结构之一。在序列中，每个元素都被分配了一个数字，这个数字表示该元素的位置或索引。
     
  • 推荐：精选的MDX资源列表
    优质
    这份推荐清单汇集了精心挑选的MDX（Multidimensional Expressions）相关资源，旨在为开发者和数据分析人员提供学习与实践的支持，涵盖教程、工具及社区讨论等多个方面。 精选的MDX资源列表：这份列表汇集了高质量的MDX学习和使用资源。
     
  • awesome-implicit-representations: 隐式神经表示精选资源清单
    优质
    Awesome-Implicit-Representations是一个全面收集隐式神经表示相关资源的项目。它为研究者和开发者提供了一个方便的入口，涵盖了论文、代码库及教程等内容，助力于这一领域的学习与创新。 很棒的隐式神经表示精选资源清单给了我很多启发。这份清单并不旨在面面俱到，因为隐式神经表示是一个快速发展的研究领域，已有数百篇相关论文问世。相反，该列表意在展示介绍跨应用领域的关键概念与基础理论的重要文献。如果您想涉足这一领域，这将是一份不错的阅读推荐！对于大多数文章，我会简要概述它们的主要贡献。 我也是以下论文的作者之一：《什么是隐式神经表示？》 隐式神经表示（有时也称为基于坐标的表示）是一种新颖的方法来参数化各种信号。传统上，信号通常以离散形式存在——例如图像由像素网格构成、音频信号是振幅样本序列、3D形状则常通过体素或点云等结构进行描述。然而，隐式神经表示将这些信号视为连续函数的输出结果，该函数接受坐标作为输入（如图像是基于其每个像素的位置）并返回相应的值（例如RGB颜色）。尽管如此，这类函数通常在数学处理上较为复杂且难以直接解析。