CamundaBPMPrometheus过程引擎插件CamundaProcessEngine插件，该插件实现Prometheus客户端HTTPServer，CamundaMetric系统的收集器以及基于Groovy的自定义收集器系统，该系统允许基于yml的基于Groovy脚本的自定义收集器的配置。
如何在Camunda中安装插件作为罐子：请参阅./docker/Dockerfile的用法作为依赖将JitPack添加为构建文件中的存储库源。
如果您使用的是Maven，则将以下内容添加到pom.xml中...jitpack.iohttps://jitpack.io...该代码片段将使直接从Github.com下载Maven依赖项成为可能然后添加以下

使用C#编写的VisionPro脚本，支持找边，找圆结果的传递和显示，VisionPro8.2

标题中的“flash+xml+js仿google地图＋源码”揭示了这个压缩包包含了一套使用Flash、XML和Javascript技术模仿Google地图的应用程序。
这个项目可能是为了教学目的，或者是开发者为了展示如何利用这些技术来创建类似Google地图的交互式地图服务。
下面我们将详细探讨这些技术及其在实现此类应用中的作用。
Flash是一种广泛用于创建动态内容和交互式应用程序的多媒体平台。
在本项目中，Flash可能被用来处理地图的动画效果，用户交互（如缩放、平移）以及地图图层的显示。
由于Flash可以提供丰富的图形和动画功能，因此它非常适合用于创建具有流畅用户体验的地图应用。
XML（可扩展标记语言）则可能用于存储地图数据，如地理位置信息、图层配置、标记等。
XML的结构化特性使得数据易于读取、理解和维护。
在Flash中，可以通过ActionScript（Flash的编程语言）解析XML文件，将数据加载到地图中。
Javascript是网页开发中的主要脚本语言，通常用于增强页面的交互性。
在这个项目中，Javascript可能与Flash通过ExternalInterface进行通信，实现浏览器端的一些功能，如响应用户的点击事件、处理Ajax请求以获取动态地图数据等。
此外，Javascript还可以用于处理跨域问题，允许从不同的服务器获取地图数据。
在描述中提到，XML文件的路径可能需要在FLA（Flash的源文件格式）中进行修改，这意味着开发者需要根据实际部署的环境调整资源的引用路径。
同时，一些FLASH提交表单程序可能包含了PHP或ASP文件，这表明应用可能有后台处理逻辑，比如处理用户提交的位置搜索请求，或者存储用户自定义的标记信息。
PHP和ASP都是服务器端脚本语言，可以处理这些动态数据交互。
压缩包内的“1_070531224805”可能是一个文件名或文件夹名，这通常代表项目的某个特定版本或日期。
在实际操作中，你需要将这个压缩包解压并查看具体文件，以便了解其详细结构和工作原理。
这个项目结合了Flash的图形表现力、XML的数据组织和Javascript的交互能力，构建了一个模仿Google地图的Web应用程序。
通过学习和分析这个源码，开发者可以深入理解这些技术在地图应用中的应用，为自己的项目提供灵感和参考。

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。

在线词典助手（支持Anki）[]OnlineDictionaryHelper是一个Chrome/Firefox扩展程序，可通过用户在任何网页和PDF文档上的选择（使用）显示在线（或内置）词典中单词和短语的定义，它还支持使用（安装了Anki插件）。
如果有兴趣，可以在介绍中找到进行此扩展的原因的详细信息。
该扩展程序可能与众不同的是，用户可以使用自己的自定义脚本（在扩展程序开发模式下运行）获取在线词典内容。
有关开发的详细信息，请查看。
如何使用首先从Chrome网上应用店或Firefox附加组件安装扩展程序，然后根据需要在选项页面中配置并激活扩展程序。
打开任何网页，将鼠标光标移到要选择和翻译的单词上，拖动并选择/双击/按热键（在选项页面中定义）以选择单词或短语。
如果单词或短语是可单击的链接，请在选择翻译时使用预定义的热键或按住Alt键。
将在选择上方显示一个弹出窗口，显示单词定义。
（可选）在安装和运行Anki和AnkiConnect的同时，转到ServicesOptions页中的“ServicesOptions卡以设置Anki牌组，类型和

可是使用Autojs来运行，代码功能：实时获取时间和三轴加速度数据并输出到根目录的txt文档，代码中可以改变采样率和采集时间长度

该脚本适用于Centos7和Centos8，yum源安装JDK、wget获取Tomcat、Wget获取jenkins，war包形式部署

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

采用mysql数据库，内含脚本，建立数据库，就可以运行

外卖商务网站，实现商家外卖商品展示，客户浏览，挑选符合的商品填写订单，完成交易。
请将部署进tomcat运行，数据库脚本已在项目中。

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。