:artist_palette:代码的精美图片-从终端内部开始。
目录描述的是一个很棒的工具，它使您可以通过直观的UI生成源代码的精美图像，同时可以自定义字体，主题，窗口控件等方面。
carbon-now-cli为您提供了Carbon的全部功能-只需在终端机内即可轻松获得。
通过运行单个命令，从源文件或源文件的各个部分生成精美的图像。
是否要在生成图像之前自定义所有内容？运行它:high_voltage:互动模式:high_voltage:。
:smiling_face_with_sunglasses:产品特点:framed_picture:下载真实，高质量的图像（没有DOM屏幕截图）:sparkles:自动检测文件类型:card_index_dividers:支持支持所有的文件扩展名和:high_voltage:通过--interactive:school_backpack:：保存并重复使用您喜欢的设置:computer_mouse:通过--start和--end:paperclip:通过--copy（跨OS:f

人脸识别、对比的demo，这个demo中用到的人脸识别不是AndroidSDK中自带的FaceDetector而是使用的Face++提供的人脸识别和人脸探测的API，这个demo不仅实现了人脸探测和人脸对比，而且实现的效果是比较绚丽的,blog地址：http://blog.csdn.net/a296777513/article/details/50036165

COVID-19统计COVID-19统计信息根据用户位置以及全局统计信息显示当前的大流行数据。
如果您厌倦了访问其他网站来检查数据，则现在只需单击即可从浏览器轻松访问它。
下载当前版本可在。
屏幕截图安装gitclonehttps://github.com/ashiishme/covid-stats.gityarninstall安装所有软件包后，yarnstart此扩展可以直接在浏览器上作为普通Web应用程序进行测试。
如果您想将其作为chrome扩展程序进行测试（应该这样做）。
您必须在Chrome浏览器中启用开发人员模式，以便它可以允许您上传解压缩的扩展程序进行测试。
查看以下指南以了解更多信息：现在，一旦您熟悉加载解压缩扩展。
您可以构建该项目并上传构建以进行测试。
yarnbuild有助于分叉此存储库创建自己的分支以进行更改或解决问题将更改推送到您的分叉并创建PR。
给这个项目一个:white_medium_star:，这激励了我:grinning_face_with_smiling_eyes:。
查看有关准则的更多信息

kubectx+kubens：用于kubectl的电动工具该存储库提供了kubectx和kubens工具。
:partying_face::newspaper:新闻：使用v0.9.0，现在可以在Go中重写kubectx和kubens了。
（不用担心，我们仍然提供可爱的bash版本！）请通过从下载它们来测试此新的Go二进制文件kubectx帮助您在集群之间来回切换：kubens可帮助您在Kubernetes命名空间之间平稳切换：kubectx（1）kubectx是一个实用程序，可以在kubectl（1）上下文之间进行管理和切换。
USAGE:kubectx:listthecontextskubectx:switchtocontextkubectx-:switchtothepreviouscontextkubectx-c,--current:showthecur

各位程序猿可以先跑起来看看效果，是不是自己想要的。
这是face++提供的demo,代码跑起来去face++官方注册认证一下就可以集成到自己的项目里了。

[||]Ruby很棒的机器学习Ruby机器学习链接和资源的精选清单是一个领域-通常嵌套在研究下-具有许多实际应用，这是由于所得算法能够在没有明确的程序员指令的情况下系统地实现特定解决方案。
显然，许多算法需要定义以供查看，或者需要很大的数据才能得出解决方案。
此精选列表包括有关使用编程语言进行库，数据源，教程和演示。
清单上的许多有用资源来自的开发，我们的以及我们自己在各种ML应用程序上的日常工作。
:sparkles:欢迎每一个！通过拉取请求添加链接或创建问题以开始讨论。
在关注我们，请使用#RubyMLhash标签来传播这个词！内容:sparkles:讲解请帮助我们填写此部分！:grinning_face_with_big_eyes:[][][][][][][]机器学习图书馆用纯Ruby或用其他编程语言编写的算法，并带有适当的Ruby绑定。
构架-Weka的JRuby绑定，通过Weka实现的不同ML算法。
-Ruby的人工智能。
通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。
[]

php使用face++实现一个简单的人脸识别系统x流程可以分为两部分，一部分是训练，一部分是测试。

C_OperatingSystem_Experiments：操作系统作业。
:winking_face:

快速节点管理器（fnm）:rocket:快速，简单的Node.js版本管理器，内置于Rust产品特点:globe_showing_Americas:跨平台支持（macOS，Windows，Linux）:sparkles:单个文件，易于安装，即时启动:rocket:注重速度打造:thinking_face:适用于.node-version和.nvmrc文件安装使用脚本（macOS/Linux）对于bash，zsh和fishshell，有一个：curl-fsSLhttps://fnm.vercel.app/install|bash升级在macOS上，它与brewupgradefnm一样简单。
在其他操作系统上，升级fnm与安装fnm几乎相同。
为了防止在shell配置文件中重复，请添加--skip-shell以安装命令。
参量--install-dir设置要安装的fnm的自定义目录。
默认值为$HOME/.fnm。
--skip-shell根据$SHELL定义的当前用户shell，跳过将特定于sh

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。