当用户要求时，可从Play商店链接到Android应用的Reddit机器人。
该机器人是使用Python3在ArchLinux计算机上编写的，因此您需要Python3才能运行它。
它在带有Debian的RaspberryPi上运行。
在哪里看LinkMeBot/LinkMeBot.py，主要脚本LinkMeBot/RemoveBadComments.py，这些脚本可删除已LinkMeBot/RemoveBadComments.py的注释LinkMeBot/Config.example.py，一个示例配置文件PlayStore/，用于搜索PlayStore的模块test/如何运行gitclone项目cdPlayStoreLinks_Botpython3-mvenvvenv这将为机器人创建一个虚拟环境以在其中运行sourcevenv/bin/activate激活机器人pipinstall-rrequirements.txt安装要求创建一个作为脚本在LinkMeBot/Config.py文件中设置有效的username，

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

PyQt5TutorialDocumentationRelease1.0AndrewSteeleMarch01,20161Introduction32HelloWorld53Window74BoxLayout95GridLayout116Label137PushButton158RadioButton179CheckBox1910ToolTip2311WhatsThis2512LineEdit2713ButtonGroup2913.1Constructor................................................2913.2Methods.................................................2913.3Signals..................................................3013.4Example.................................................3014GroupBox3315SizeGrip3516Splitter3717Frame3918Slider4119ScrollBar4320ScrollArea45....................

TomcatCrack2018最新工具支持多端口程序默认爆破线程为50，可根据服务器及带宽情况自行配置线程，Example：TomcatCrack[2018].exe-t1024

基于Android平台的个人理财软件的设计与实现1.包含源程序。
2.课题设计仅供参考学习使用，可以在此基础上进行扩展完善。
开发环境：AndroidStudio1.5项目目录：项目目录：-MoneyCharge(主目录)--com.cwp.chart(饼图统计库)--com.cwp.cmoneycharge(主界面逻辑)--com.cwp.pattern(手势密码库)--com.example.testpic(图片记账库)--com.slidingmenu.lib(侧滑栏库)--com.slidingmenu.lib.app(侧滑栏库)--com.umeng.fb.example(友盟，用户反馈库)--com.zhy.view(环形进度条库)--cwp.moneycharge.dao(业务类)--cwp.moneycharge.model(数据库类)项目我测试过是可以直接运行的，如果帮助到了您麻烦记得给个好评谢谢啦。

火星任务在此作业中，您将构建一个Web应用程序，该应用程序将刮擦各个网站以获取与“火星任务”相关的数据，并将该信息显示在单个HTML页面中。
以下概述了您需要执行的操作。
步骤1-刮使用JupyterNotebook，BeautifulSoup，Pandas和Requests/Splinter完成初始刮擦。
创建一个名为mission_to_mars.ipynb的JupyterNotebook文件，并使用该文件完成所有的抓取和分析任务。
以下概述了您需要抓取的内容。
美国宇航局火星新闻刮擦并收集最新的新闻标题和段落文本。
将文本分配给以后可以引用的变量。
#Example:news_title="NASA'sNextMarsMissiontoInvestigateInteriorofRedPlanet"news_p="Preparatio

netty-3.7.0官方1).API文档2).所有jar包3).example使用例子

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

MarketingLibrarySwift例子要运行示例项目，请克隆存储库，然后首先从Example目录运行podinstall。
要求安装MarketingLibrarySwift可通过。
要安装它，只需将以下行添加到您的Podfile中：pod'MarketingLibrarySwift'作者QueenzendWebSolutions，“”执照在MIT许可下可以使用MarketingLibrarySwift。
有关更多信息，请参见LICENSE文件。

查找了很多资料没有用vlc读取实时摄像头数据用pyqt来显示的例子，为此，参考了一些资料对vlc做了一个二次封装，封装后保留了opencv基本上的一些功能，可以替换原pyqt的工程中opencv的接口直接使用。
说明如下：简单的播放可以参考example.py类Player1、Player.play(url,choose)加载播放路径（url）和选择播放通道（choose，1~20，实验可以同时打开8个，不能用同一个完成并行播放，数据会混乱分不开）。
2、Player.image_get(choose)加载当前帧的图像数据（choose，选择加载的通道，必须在加载路径后使用，不然返回1）3、Player.pause()暂停播放4、Player.resume()恢复播放5、Player.stop()停止播放6、Player.release()释放资源7、Player.is_playing()判断是否还在播放8、Player.get_time()已播放时间，返回毫秒值9、Player.set_time()设定播放处（必须当前的多媒体格式或者流媒体协议支持）10、Player.get_length()返回音频总长度11、Player.get_volume()获取当前音量12、Player.set_volume(volume)设置音量（0~100）

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。