等待完成界面：1.手势解锁界面2.其他详情页面已经完成界面：1.支付宝Home页（可自由对图标进行拖动排序和删除，尚未做持久化存储）2.二维码、条形码扫描功能3.服务界面4.财富界面5.余*额宝界面（收益数字动态表现）测试环境：Xcode6.2，iOS6.0以上欢迎有兴味的同学和我一起努力完善此款APP
2016/11/5 15:30:05
528KB
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手势九宫格密码支持重置密码输入两次密码相同后可获取输入的密码并显示请不要怪我设资源分实在是我没积分下载了在此感激您的下载哈哈
2018/10/6 14:28:16
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2015/8/5 12:02:31
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参观一个程序生成的城市，每次都不同。
坐下来享受旅程！使用three.js和WebGL制作。
?怎么运行首先，生成了世界的蓝图：?地形图遵循地形的道路网沿道路空的建筑物地段建筑物由于随机变化，结果每次都不同，但遵循可配置的规则。
?接下来，将此抽象定义转换为3D模型，可以在three.js的协助下使用WebGL进行渲染。
一旦创建完成，您就可以使用触摸手势（移动）或鼠标（桌面）在城市中移动。
导航的工作方式类似于Google/AppleMaps。
您也可以点击“游览”按钮，在城市中进行自动飞行/驾驶。
?在本地构建/运行如果是第一次构
坐下来享受旅程！使用three.js和WebGL制作。
?怎么运行首先，生成了世界的蓝图：?地形图遵循地形的道路网沿道路空的建筑物地段建筑物由于随机变化，结果每次都不同，但遵循可配置的规则。
?接下来，将此抽象定义转换为3D模型，可以在three.js的协助下使用WebGL进行渲染。
一旦创建完成，您就可以使用触摸手势（移动）或鼠标（桌面）在城市中移动。
导航的工作方式类似于Google/AppleMaps。
您也可以点击“游览”按钮，在城市中进行自动飞行/驾驶。
?在本地构建/运行如果是第一次构
2016/3/3 14:51:43
1.02MB
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近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
2021/2/9 8:30:56
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近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
2016/1/9 13:12:11
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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
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