适用于Go的AWSX-RaySDK安装到GOPATH适用于Go的AWSX-RaySDK与Go1.9及更高版本兼容。
使用以下命令安装SDK(将安装SDK的非测试依赖项):使用goget检索SDK将其添加到您的GOPATH工作空间:gogetgithub.com/aws/aws-xray-sdk-go要更新SDK,请使用goget-u检索SDK的最新版本。
goget-ugithub.com/aws/aws-xray-sdk-go如果您还想安装SDK的测试依赖项。
可以使用以下方法安装它们:goget-u-tgithub.com/aws/aws-xray-sdk-go/...使用Go模块安装建议使用最新版本的SDK。
如果您使用的是Go1.11及更高版本,则可以使用Go模块(在项目的go.mod中)安装SDK,如下所示:gogetgithub.com/aws/aws-xray-sdk-go要获取其他特定版本的SDK,请在goget命令中使用@。
另外,要获得rc版本,请将该命令与特定版本一起使用。
2015/3/23 2:03:21 224KB go aws aws-xray AmazonWebServicesGo
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RxJ实践课程该存储库包含的代码。
该课程库已更新为Angularv11:安装先决条件请使用节点14(长期支持版本)。
安装AngularCLI使用以下命令,angular-cli将被全局安装在您的计算机中:npminstall-g@angular/cli如何安装此存储库我们可以使用以下命令安装master分支:gitclonehttps://github.com/angular-university/rxjs-course.git该存储库由几个单独的npm模块组成,可以分别安装。
例如,要运行au-input模块,我们可以执行以下操作:cdrxjs-coursenpminstall也可以使用npm照常安装模块:npminstallNPM5或更高版本具有很大的优势,如果您使用它,则将安装与我在计算机中安装的完全相同的依赖项,因而不会遇到语义版本更新引起的问题。
这需要几分钟。
如果有问题,请在课程的“问题”部分中张贴完整的错误消息。
运行开发后端服务器为了提供现实的示例,我们将需要在操场上使用小型RESTAPI后端服务
2015/4/21 15:13:15 173KB angular rxjs rxjs-observables AngularTypeScript
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iTomate自动化您的iTerm布局和会话设置定义您的iTerm布局,以yaml文件方式执行的命令,并运行一个命令使iTerm为您准备好开始工作。
要求iTerm2版本3.3或更高版本Python3.5或更高版本安装确保您正在运行Python3.5或更高版本pipinstallitomate在iTerm首选项中。
itomate--version例布局,窗格,选项卡,标题和命令的数量是可配置的,并在下面进行详细说明。
用法打开iTerm,只需运行以下命令itomate-cconfig.yml如果不提供-c标志,则itomate将在当前目录中查找
2021/10/21 23:19:36 4.28MB terminal iterm2 automate automate-the-boring-stuff
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MIMO-OFDM通信系统,对比4QAM,16QAM以及64QAM对应的误码率+代码操作视频运行留意事项:使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。
运行时留意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022/10/28 18:24:08 396KB 源码软件 MIMO-OFDM 4QAM 16QAM
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将您的Android设备变为wifi热点,并使用WifiDirect与其他设备共享您的互联网连接(数据或wifi)。
将您的Android设备变成wifi热点,并使用WifiDirect与其他设备共享您的互联网连接(数据或wifi)。
为什么选择NetShare?与其他使用程序不同的是,NetShare不使用现在在android6及更高版本中已被阻止的本地热点,而是以新颖而优雅的方式使用WifiDirect,以使您的设备同时使用WiFi充当wifi热点和wifi扩展器直接。
2017/1/17 17:57:53 455KB NetShare Pro
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ClientSideJScriptForgeRock的5.5及更高版本的简单身份验证节点。
此节点...简短说明将.jar文件从../target目录复制到部署AM的../web-container/webapps/openam/WEB-INF/lib目录中。
重新启动Web容器以拾取新节点。
然后,该节点将出现在身份验证树组件面板中。
在这里使用该存储库中的代码具有二进制依赖关系,这些依赖关系存在于ForgeRockMaven存储库中。
通过遵循以下可以将Maven配置为对此存储库进行身份验证。
这里的特殊说明屏幕截图如下所示在法律允许的最大范围内,此处描述的示例代码按“原样”提供,没有任何方式的保证。
ForgeRock不保证或保证开发人员在其开发平台或生产配置中实施示例代码时可能获得的成功。
对于与示例代码有关的任何数据或信息的使用,使用结果,准确性,及时性或
2015/1/25 10:41:32 167KB Java
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ApacheCordovaFacebook插件这是ApacheCordova/PhoneGap中Facebook的官方插件!的Facebook插件允许您在Cordova使用程序中使用与在Web使用程序中使用的相同JavaScript代码。
但是,与浏览器不同,Cordova使用程序将使用本机Facebook使用程序为用户执行“单一登录”。
如果无法做到这一点,则使用基于标准对话框的身份验证,登录将正常降级。
在PhoneGap(Cordova)v3.5.0及更高版本上受支持。
该插件专为iOSFacebook的SDK3.21.1安卓FacebookSDK3.21.1GitHub网址::<<-Cordova登录警告[iOS]直接从CordovaRegistry安装此插件会导致XSD使用损坏的FacebookSDK.framework,这是因
2022/10/22 10:19:18 14.89MB Java
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领队高效的模糊查找器,可帮助快速找到文件,缓冲区,mrus,gtags等。
用Python编写。
支持模糊和正则表达式搜索。
功能齐全。


变更日志请查看以了解发行历史。
维基屏幕截图要求vim7.3或更高版本。
之后仅支持vim7.4.330或更高版本。
Python2.7+或Python3.1+。
要使用弹出模式,需要neovim0.42+或vim8.1.1615+。
安装对于用户:Plug'Yggdroot/LeaderF',{'do':':LeaderfInstallCExtension'}功能LeaderF已经非常快。
如果您想获得更好的功能,请安装模糊匹配算法的C扩展,其速度要快10倍以上。
要安装C扩展,首先,请确保python2和/或python3命令在Linux/Unix/MacOS上可用,并且py-2和/或py-3命令在Windows上可用。
安装C扩展:LeaderfInstallCExtension安装过程中可能会出现一些错误,请在错误消息中搜索以解决它。
例如,"e
2021/1/14 15:45:21 215KB vim ctags fuzzy-search fuzzy-matching
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ngx-cookieconsent-Angular的模块。
演示版查看位于的模块依存关系(需要Angular6+,是Angular<6的最新版本)(需要Cookie同意3或更高版本,已通过3.1.0测试)安装通过npm安装以上依赖项。
特别是对于CookieConsent:npminstall--savecookieconsent现在通过以下方式安装ngx-cookieconsent:npminstall--savengx-cookieconsent角度CLI留意:如果您使用angular-cli来构建应用,请确保cookieconsent被正确列出为和。
为此,请angular-cli.json如下方式编辑您的angular-cli.json:"scripts":["node_modules/cookieconsent/build/cookieconsent.min.js"],"styles":["node_modules/cookiecon
2015/11/27 9:54:01 632KB law angular cookie eu
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NLP-Models-Tensorflow,针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型,JupyterNotebooks内部的代码简化了100%。
目录目的原始的实现非常复杂,并且对初学者并不友好。
因而,我尝试简化其中的大部分内容。
此外,还有大量尚未发布的文件实施。
因而,随时将其用于您自己的研究!我将为我没有从头实现的模型附加github存储库,基本上,我会针对不赞成使用的问题复制,粘贴和修复​​这些代码。
Tensorflow版本仅Tensorflow版本1.13及更高版本,不包括2.X版本。
1.13<Tensorflow<2.0pipinstall-rrequirements.txt内容接受培训。
精度仅基于10个历元,使用单词位置计算得出。
完整列表(12个笔记本)LSTMSeq2Seq使用主题建模,测试精度为13.22%LSTMSeq2Seq+Luong注意事项使用主题建模,测试准确性为12.39%采用主题建模的LSTMSeq2Seq+BeamDecoder,测试精度为10.67%
2019/6/21 2:21:45 36.31MB nlp machine-learning embedded deep-learning
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡