Go-api模板快速创建基于回声的api项目入门设置环境GOPROXY创建一个新项目将github.com/relax-space/go-api重命名为xxx/xxx/your-project-name将go-api重命名为your-project-name跑$docker-compose-f.\example\docker-compose.ymlup-d$gorun.访问访问招摇查看日志下载开始使用者./kafka-console-consumer.bat--bootstrap-serverlocalhost:9092--from-beginning--topicbehaviorlog请求一个api，例如：消费者将接受信息{"action_id":"d14b340b-7b68-11ea

基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。

Angular5示例购物应用程序+Angular材质+响应式用:red_heart_selector:用户界面说明该应用程序提供了维护购物清单的可能性。
可以在搜索字段中搜索产品每种产品都可以添加到购物清单中可以查看购物清单可以从购物清单中删除产品购物清单名称可以定义和更改人性化设计API连接：应用程序使用shutterstock.comAPI，但可以轻松更改为任何其他API产品特点角度5+国际化（翻译）路由延迟加载（购物模块）材料设计自定义加载页面响应式布局（弹性布局模块）RxJS/可观察的角形Http可扩展架构遵循最佳做法！环境安装您需要在PC/Mac上安装Node.js和npm。
然后只需在项目的根目录中运行npminstall。
开发服务器为开发服务器运行npmstart。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
建立运行npmrunbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用-prod标志进行生

丹尼斯MUD-多人文字冒险沙箱Dennis是一个受启发的MUD（多用户地下城，又名多玩家文本冒险）和协作写作练习，其中所有内容均由用户使用游戏内命令创建。
游戏从一个空房间开始，然后一个或多个玩家通过添加房间，出口和物品，并为其分配描述和属性来建立一个世界。
游戏中的help命令为游戏中的每个命令提供了分类列表和用法说明。
这是早期Alpha中的实验项目，并且经常添加新功能。
错误和向后不兼容的更新是可以预期的。
公共测试实例通常保持运行。
使用Web客户端或通过telnet在端口37380上的同一主机上访问它。
默认配置有一个配置文件defaults.config.example.js

快乐健康创建此仓库以实施渐进式Web应用程序托管应用链接：在本地计算机上设置应用先决条件必须根据产品说明下载，安装和配置以下内容：Node.js（npm附带）Git版本控制系统VSCode轻量级，跨平台的代码编辑器或其他IDEMySQL工作台将仓库克隆到本地计算机gitclonehttps://github.com/cbadami/happyHealth.git本地数据库设置数据库创建：在Mysql工作台中打开happyhealthScript.sql的最新版本并运行脚本（它将在工作台中创建数据库和表）。
.env设置：在根目录中创建.env文件将数据从.env-example复制到.env文件输入您的本地SQL用户名和密码安装依赖npminstallnpminstall--dev启动应用npmstart在开发中运行

storybook-addon-angularjs-example：一个带有storybook-addon-angularjs的有效示例。
移至：https：//github.comtitonobrestorybook-addon-angularjs

用于在C++结构体和json/xml之间互相转换,bson在xbson中支持。
只需要头文件,无需编译库文件。
具体可以参考example的例子

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....................

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。