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所有子问题都同样重要吗基于分解的多目标进化算法中的资源分配

所有子问题都同样重要吗? 基于分解的多目标进化算法中的资源分配

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2021-05-22 00:51

性能测试工具WAPT使用

性能测试工具WAPT使用软件测试WAPT(WebApplicationTesting)相对来说就好多了,界面和微软的压力测试软件差不多,也很易用,唯一的缺点就是:是共享软件,单价还不菲。WAPT的功能1、精确地模拟真实用户的行为。在网站需要登录的时候,我们可以设 性能测试工具WAPT使用 软件测试 WAPT (WebApplicationTesting)相对来说就好多了,界面和微软的压力测试软件差不多,也很易用,唯一的缺点就是:是共享软件,单价还不菲。 WAPT 的功能 1、精确地模拟真实用户的行为。 在网站需要登录的时候,我们可以设置登录名和密码,还可以使用不同的IP来进行

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2021-05-19 19:21

永久标签重命名插件Permanent tab renamerплагинcrx插件

重命名选项卡,直到关闭! 该扩展允许您重命名标签。甚至在页面被重新加载并且网站被改变之后,名字仍然保留。在插件中有乌克兰城市名称快速重命名。 支持语言:русский

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2021-05-11 12:50

SDCycleScrollView iPhone源代码

来源: github/SDCycleScrollVie Licence: MIT 作者: GSD_iOS SDCycleScrollView “iOS第一图片轮播器” ,github上最受欢迎的iOS轮播器! 一行代码即可集成: // 网络加载图片的轮播器 SDCycleScrollView *cycleScrollView = [cycleScrollViewWithFrame:frame delegate:delegate placeholderIm

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2021-05-11 00:07

通过有监督的特征学习从视网膜图像中进行Drusen分割

本文提出了一种监督特征学习方法,用于从视网膜图像中学习区分性和紧凑描述子,用于玻璃疣分割。 该方法将矩阵的广义低秩逼近与监督流形正则化相结合,以从图像斑块中学习新特征,并从视网膜图像中进行采样。 学习到的特征与玻璃疣密切相关,并且可能没有信息,这些信息在区分玻璃疣和背景方面是多余的。 然后将学习到的特征表示矢量化,并用于训练支持向量机(SVM)分类器。 最后,使用获得的SVM分类器将测试图像中的像素分类为玻璃疣或非玻璃疣。 该方法的性能在STARE和DRIVE数据库中得到验证,在该数据库中,其平均灵敏度/特异性/准确性分别达到90.03%/ 97.06%/ 96.92%和87.41%/ 94.93%/ 94.81%。 我们还通过实验将提出的方法与几种代表性的玻璃疣分割技术进行了比较,发现它产生了更高的准确性

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2021-05-08 23:33

凌力尔特汽车电子解决方案电路方案

本选择指南涵盖了面向当今汽车众多常用功能的高性能、高可靠性解决方案,包括远程信息处理、信息娱乐系统、车身电子产品、引擎管理、安全系统和GPS 导航系统。

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2021-05-04 19:42

通过原子层沉积法生长的透明防水二氧化铈薄膜

通过原子层沉积法生长的透明防水二氧化铈薄膜

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2021-05-04 19:16

Zendesk Prioritizer crx插件

语言:English (United States) 提供Zendesk票证的更高级分类 一款Chrome扩展程序,可按优先顺序列出视图的票证。 主要功能:*指示哪些票证今天已收到公众响应*轻松为高接触票证加上星号* Zendesk票证的可定制的多属性排序。 默认顺序:1.已加星标/未加星标2.自动化/用户状态更改3.已回答/未回答4.优先级5.自上次公开回复以来的时间更新:* 0.0.4.3 *更好的票证描述处理*对选项页面按钮的小修正* 0.0 .4.2:*可自定义的排序顺序*按自动/用户状态更改进行排序

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2021-05-03 18:45

从不平衡数据中学习以预测软件缺陷的数量

在测试资源有限的情况下,预测软件模块中的缺陷数量可能会更有帮助。 目标变量值(即缺陷数量)的高度不平衡分布会降低用于预测缺陷数量的模型的性能。 作为深入研究的第一步,本文探索了使用重采样技术和集成学习技术从不平衡的缺陷数据中学习以预测缺陷数量的潜力。 我们研究了两种用于回归问题的扩展重采样策略(即SMOTE和RUS)和集成学习技术(即AdaBoost.R2算法)的使用,以处理不平衡的缺陷数据以预测缺陷的数量。 我们将SMOTE和RUS的扩展用于分别将缺陷数预测为SmoteND和RusND。 在具有两种性能指标的6个数据集上的实验结果表明,这些方法对于处理不平衡的缺陷数据是有效的。 为了进一步提高这些方法的性能,我们提出了两种新颖的混合重采样/增强算法,称为SmoteNDBoost和RusNDBoost,它们分别将SmoteND和RusND引入AdaBoost.R2算法。 实验结果表明,SmoteNDBoost和RusNDBoost的性能均优于各自的组件(即SmoteND,RusND和AdaBoost.R2)。

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2021-05-03 05:06

CSGOATSE职业CSGOATSE PRO crx插件

CSGOatse.com的投注工具和机器人。 制作人:https://steamcommunity.com/id/AndreasMolle/源代码:https://github.com/andreas0607/CSGOatse-PRO ----- DESCRIPTION ----- ROULETTE ------- -------------------------------------剧透(告诉您服务器是什么颜色已将其发送给您(您可能无法下注颜色,因为颜色太晚了)-ting(亏损时加倍,赢时恢复基数)-自动投注(每轮下注相同的金额)-绿色+红色/黑色-Mar (每次在绿色上押注相同的金额,但当不是您的颜色时押注加倍。红色或黑色)-自动投注(在绿色和您选择的每一轮颜色押注)-彩虹(每轮在红色和黑色之间切换)-随机-Martingale(以随机颜色下注,亏损加倍)-Autobet(以随机颜色下注)---------------------------- ------------------------------- BLACKJACK-遵循经过数学验证的技巧来尽可能地取胜。 每次下注相同的赌注,具体取决于庄家的牌,您的牌选择击中,站立或加倍。 -------------------------------------------------- ------ TIBIAN DICE-ting(选择下注的方式:1,2,3,4,5,6,低或高。亏损加倍)-Autobet(选择下注的方式:1,2 ,3,4,5,6,低或高。每轮下注相同的金额)------------------------------- ------------------------ JACKPOT-Snipe机器人(自动将输入的内容押在最后一秒之内。)------ ------------------------------------------------- COINFLIP -ting(亏损双打)-自动投注(每回合押注相同的金额)-彩虹(每回合在各个硬币之间切换) 支持语言:English

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2021-05-02 21:27