本站以前也介绍过许多对于安卓理财记账的名目源码，需要更多能够点击记账理财分类查验，本名目也是一个安卓版的记账理财名目源码，自带登录注册成果，第一次使用需要先注册一个帐号，留意假如你的手机大概模拟器的分说率小于1280×720有大概看不到注册按钮（被挤掉了，这一点作者做的适配欠好），另外注册的时候邮箱以及手机验证也不做，不外没关连了反正也是单机版，注册帐号登录之后上方能够看到账单总的收支以及一个收支比例统计饼状图，中间部份是削减账单信息以及更正用户信息的链接按钮，下方是一个依据日、月、年来统计的详单统计，点击纵情详单统计能够看到愈加详尽的条款，本名目有评释默许编译版本4.4.2编码GBK

您的GitHub学习试验室存储库，用于介绍GitHub驱散你的资料库为您的GitHub学习试验室课程。
在我将指点您实现的种种行为中将使用该存储库。
看到一个你不懂的单词？咱们搜罗了一个情绪标志:open_book:在一些关键术语中间。
单击它以查验其定义。
哦！我尚未自我介绍...我是GitHubLearningLab机械人，我在这里能够帮手指点您学习以及操作本课程涵盖的各个主题。
我将使用“下场”以及“拉取恳求”评释与您举行交流。
实际上，我已经削减了一个下场供您结帐。
我会在那里见你，等不迭要末了！本课程正在使用:sparkles:开源名目。
在某些情景下，咱们对于汗青记实举行了变更，以便在上课时展现精采，于是请转到原始名目存储库，以知道无关该名目眼前的暴徒的更多信息。

行使光纤镜头以及玄色产业摄像机实时收集激光切割厚板中切割点的图像，从玄色图像平分别选取蓝色、绿色以及血色通道图像，阐发各通道图像的特色以及切割点的若干外形特色。
起首以激光中间在图像中的位置为中间建树坐标系，以x轴倾向为起始，45°为距离向8个倾向搜查激光切割地域的边缘点，依据边缘点到坐标原点的距离信息未必激光切割倾向以及切割顶点；
建树边缘识别用抛物线模子，依据边缘处存在灰度特色、梯度特色以及倾向特色方案识别目的函数，识别切割顶点两侧边缘，进而识别全部切割点处的若干外形。
试验评释识别方式具备精采的顺应性、准确性以及实时性。

经由STM32Cubermx实现硬件I2C对于MPU6050的操作，搜罗DMP的移植，法度圭表标准代码评释详尽，有部份法度圭表标准代码摘录于晚点原子的函数，基于STM32F407ZG芯片开拓

图像增强是数字图像的预处置，对于图像部份或者部份特色能实用地改善。
为了实现对于数字图像的增强处置，付与时域直方图失调以及频域高频增强滤波相松散的方式对于图像举行了增强处置。
行使图像中变更凶猛的信息只与高频成份无关这一原理，松散MATLAB方案实现为了高频增强滤波器并对于图像举行了增强处置，在此底子上使历时域直方图失调本领再对于图像举行处置。
试验下场评释，两种本领的松散能够使图像的细部特色愈加明晰，图像愈加锐化，其图像增强下场要好于径自付与其中纵情一种本领的处置下场。

告知tfnotify剖析Terraform召唤的实施下场，并将其使用于纵情模板，而后告知给GitHub评释等。
成果有一些召唤，譬如plan以及applyonTerraform召唤，然则许多开拓人员感应他们想查验这些召唤的实施能否告成。
Terraform召唤但每一每一经由CI（譬如CircleCI）实施的，但在这种情景下，您需要转到CI页面举行查验。
这很省事。
假如能够使用GitHub评释或者Slack等举行查验，这将极其实用。
您能够使用此召唤实施此操作。
装置从GitHub版本中患上到二进制文件（推选）要末$goget-ugithub.com/mercari/tfnotifytfnotify做甚么剖析Terraform的实施下场将剖析下场绑定到Go模板随时将其告知任何平台（譬如GitHub）能够从配置配备枚举文件（稍后描摹）中自定义诸如模板以及告知目的之类的详尽尺度。
用法底子的tfnotify只是CLI召唤。
于是，您能够在患上到二进制文件后从当地运行它。
底子上tfnotify期待来自Stdin的输入。
于是，tfnotify需要经由管道传递Terra

本书是EricEvans对于他自己写的《规模驱动方案-软件中间繁杂性应答之道》的一本字典式的参考书，可用于快捷查找《规模驱动方案》中的诸多不雅点及其扼要评释。
书是英文版的，2015年3月修订版，我已经加了目录，便捷巨匠参阅。
AcknowledgementsDefinitionsPatternLanguageOverviewI.PuttingtheModeltoWorkBoundedContextUbiquitousLanguageContinuousIntegrationModel-DrivenDesignHands-onModelersRefactoringTowardDeeperInsightII.BuildingBlocksofaModel-DrivenDesignLayeredArchitectureEntitiesValueObjectsDomainEvents*ServicesModulesAggregatesRepositoriesFactoriesIII.SuppleDesignIntention-RevealingInterfacesSide-Effect-FreeFunctionsAssertionsStandaloneClassesClosureofOperationsDeclarativeDesigniiiDrawingonEstablishedFormalismsConceptualContoursIV.ContextMappingforStrategicDesignContextMapPartnership*SharedKernelCustomer/SupplierDevelopmentConformistAnticorruptionLayerOpen-hostServicePublishedLanguageSeparateWaysBigBallofMud*V.DistillationforStrategicDesignCoreDomainGenericSubdomainsDomainVisionStatementHighlightedCoreCohesiveMechanismsSegregatedCoreAbstractCoreVI.Large-scaleStructureforStrategicDesignEvolvingOrderSystemMetaphorResponsibilityLayersKnowledgeLevelPluggableComponentFramework

典型原文文献shapeMatchingandobjectRecognitionUsingshape的代码，代码有中文评释，易懂

SVM的SMO实现（C代码+算例）代码中附有详尽的评释

字符串处置上：lcs(最长人民子序列)，kmp（字符串匹配算法），繁杂题方案脑子+评释，类的配置，数据封装，多重嵌套解法。
图论算法上（目前涌现过的）：配置高效的毗邻表，dfs是底子，bfs（最优/短下场且各边权值为1），djs+Floyd（最短路途下场），欧拉通路/回路分辨，树的直径下场，tarjan（强联通份量下场），并查集（分辨能否连通），prim+kruskal（最小天生树下场），拓扑排序、动态方案底子没若何样涌现过。

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。