CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel
2025/10/15 17:22:50
189KB
1
自述文件该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。
您可能要讲的内容：Ruby版本系统依赖配置数据库创建数据库初始化如何运行测试套件服务（作业队列，缓存服务器，搜索引擎等）部署说明...
您可能要讲的内容：Ruby版本系统依赖配置数据库创建数据库初始化如何运行测试套件服务（作业队列，缓存服务器，搜索引擎等）部署说明...
2025/10/15 14:10:37
3.64MB
1
这是一个用引导的项目。
入门首先，运行开发服务器：npmrundev#oryarndev用浏览器打开以查看结果。
您可以通过修改pages/index.js来开始编辑页面。
页面在您编辑文件时自动更新。
可以在上访问。
可以在pages/api/hello.js编辑此端点。
pages/api目录映射到/api/*。
此目录中的文件被视为而不是React页面。
了解更多要了解有关Next.js的更多信息，请查看以下资源：-了解Next.js功能和API。
交互式Next.js教程。
您可以查看-欢迎您提供反馈和意见！在Vercel上部署部署Next.js应用程序的最简单方法是使用Next.js创建者提供的。
请查看我们的以获取更多详细信息。
入门首先，运行开发服务器：npmrundev#oryarndev用浏览器打开以查看结果。
您可以通过修改pages/index.js来开始编辑页面。
页面在您编辑文件时自动更新。
可以在上访问。
可以在pages/api/hello.js编辑此端点。
pages/api目录映射到/api/*。
此目录中的文件被视为而不是React页面。
了解更多要了解有关Next.js的更多信息，请查看以下资源：-了解Next.js功能和API。
交互式Next.js教程。
您可以查看-欢迎您提供反馈和意见！在Vercel上部署部署Next.js应用程序的最简单方法是使用Next.js创建者提供的。
请查看我们的以获取更多详细信息。
2025/10/15 14:03:17
281KB
1
VirtualTreeview是一套Delphi下优秀的VCL控件，代码质量高，使用灵活、功能强大、性能非常好，它不是基于任何系统控件，而是重新编写的。
正如它的名字已经表明，这个控件与其他这类控件相比，使用了一个不同的树管理模式。
它不知道它所管理的数据是什么东西（除了它的大小），甚至没有一个节点的标题。
一切都获取于通过应用程序的事件（或通过派生覆盖方法）。
VirtualTreeview是经过精心设计和彻底的测试。
这个控件证明了它的概念以及在许多商业产品和免费软件的项目中都很健康的运行。
VirtualTreeview是非常快的。
增加一百万节点只需要700毫秒。
需要很少的内存开销。
很适合高速接入，遍历一百万个节点只需要不到0.5秒的时间。
支持多选，支持背景图片，支持复选框，支持右键菜单，支持节点排序，支持Unicode，支持拖曳，支持剪贴板，支持多行列标题等等。
正如它的名字已经表明，这个控件与其他这类控件相比，使用了一个不同的树管理模式。
它不知道它所管理的数据是什么东西（除了它的大小），甚至没有一个节点的标题。
一切都获取于通过应用程序的事件（或通过派生覆盖方法）。
VirtualTreeview是经过精心设计和彻底的测试。
这个控件证明了它的概念以及在许多商业产品和免费软件的项目中都很健康的运行。
VirtualTreeview是非常快的。
增加一百万节点只需要700毫秒。
需要很少的内存开销。
很适合高速接入，遍历一百万个节点只需要不到0.5秒的时间。
支持多选，支持背景图片，支持复选框，支持右键菜单，支持节点排序，支持Unicode，支持拖曳，支持剪贴板，支持多行列标题等等。
2025/10/15 13:51:33
3.3MB
1
内附keil代码+proteus电路+实验报告。
采用51单片机设计门禁系统，4X4键盘用户输入密码，错误蜂鸣器叫一声，正确LED闪烁，12864作为用户界面，初始显示“欢迎光临”，正确与错误时12864有相应的提示。
该实验属于应用型题目。
设计一款门禁系统，将会使用到12864的屏幕显示知识，而其中必定有串行或并行的数据传送方式选择，而用户之间交互采用矩形按键的方式，可使用线反转，可使用扫描，甚至可以将中断和反转中原理中和。
预置密码可以用一个EPROM去存储。
用户交互内核需要考虑数据输入时一些规范性检查等等。
采用51单片机设计门禁系统，4X4键盘用户输入密码，错误蜂鸣器叫一声，正确LED闪烁，12864作为用户界面，初始显示“欢迎光临”，正确与错误时12864有相应的提示。
该实验属于应用型题目。
设计一款门禁系统，将会使用到12864的屏幕显示知识，而其中必定有串行或并行的数据传送方式选择，而用户之间交互采用矩形按键的方式，可使用线反转，可使用扫描，甚至可以将中断和反转中原理中和。
预置密码可以用一个EPROM去存储。
用户交互内核需要考虑数据输入时一些规范性检查等等。
2025/10/15 12:05:29
475KB
1
越来越多的网络用户希望能够在网络平台上更多地展现自己的个性，更方便地与他人互动交流，拥有一个自己独立的空间，随着Web2.0时代的到来，一个新的概念出现了——博客。
首先介绍了博客网站设计的意义和背景，主流博客网站的主要功能。
重点介绍了基于J2EE架构的博客网站设计方案，实现的主要功能。
其次，重点讲述了博客网站的业务逻辑层和持久层的设计与开发过程中所涉及的技术及开源框架。
系统如何以Spring框架为核心，向下整合Hibernate进行持久层访问，向上整合Struts按清晰的MVC模式控制，怎样划分应用的层次。
简述了页面的请求的分发及流程。
最后对BLOG网站开发中所碰到的一些问题，并针对这些问题提出一些解决方案，最后对系统性能作出一些简要评估，阐述了一些个人想法。
首先介绍了博客网站设计的意义和背景，主流博客网站的主要功能。
重点介绍了基于J2EE架构的博客网站设计方案，实现的主要功能。
其次，重点讲述了博客网站的业务逻辑层和持久层的设计与开发过程中所涉及的技术及开源框架。
系统如何以Spring框架为核心，向下整合Hibernate进行持久层访问，向上整合Struts按清晰的MVC模式控制，怎样划分应用的层次。
简述了页面的请求的分发及流程。
最后对BLOG网站开发中所碰到的一些问题，并针对这些问题提出一些解决方案，最后对系统性能作出一些简要评估，阐述了一些个人想法。
2025/10/15 3:55:19
473KB
1
这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
2025/10/14 14:52:02
26.51MB
1
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