路线[GET]“/api/[型号称号]”Output{ status:Number, data:Array[Object]}[POST]“/api/[型号称号]”Input{ name:String}Output{ status:Number, data:Object}[PUT]“/api/[型号称号]/[id]”Input{ name:String}Output{ status:Number, data:Object}[删除]“/api/[型号称号]/[id]”Output{ status:Number, d

1、Unity2018.1\Editor\Data下新建Localization文件夹2、将zh-cn.po文件放入\Unity2018.1\Editor\Data\Localization文件夹内3、然后打开软件在Edit----->preferences里选language选项卡4、打钩EditorLanguage（Experimental）5、将EditorLanguage设置为Chinese(Experimental)6、设置完成就看到中文了！留意：只支持2018或更高版本！！！！

as3xls只支持excel2003版本以下的，不支持扩展名为.xlsx的excel，而类库Rxlsx支持.xlsx的excel。
原Rxlsx不支持日期格式，读取日期单元格的数据会变成数字，本人将excel的日期格式整理出来，并在读取的时分重新将数字转换回格式，进一步完善了类库的功能。
该类库的用法非常简单，只需加载完成excel文件后执行：varexcel:Excel=newExcel(fr.data);//fr.data为flex加载excel的byte数组varsheet:Array=excel.getSheetArray();//得到表格数据，为Array格式vardatasource:ArrayCollection=newArrayCollection(sheet);//可转换为ArrayCollection,用于表格控件grid绑定数据显示出来

C#连接DB2远程数据库的三种方式，本实例主要目的是了解C#连接DB2数据库，代码只是一个小例子，不过我本人测试过都可以成功连接，注意本机一定要安装db2客户端,第三种方式需要在项目里引用IBM.Data.DB2.dll。

1、demo文件夹：YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。
2、road1_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。
3、road2_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。
只需视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。
4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4：由目标跟踪处理结果合成的视频流。
***********************************************************************************************1、deepsort文件夹：含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。
2、ReID文件夹：含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。
3、YOLOv4文件夹：含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets+utils用于搭建模型。
decode.py用于将检测结果解码。
4、car_predict.py、yolo.py：用于验证目标检测算法的效果。
5、main.py：整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

JS状态翻译如果您想协助翻译2018年的调查结果，请查看。
结构该项目按调查划分，每个项目都有其自己的文件夹，其中包含专用网站（website文件夹）和数据处理逻辑（data_processing文件夹）。
您还拥有主页home的专用文件夹。
home用于surveys/2016/website用于surveys/2017/website用于…发展如果您很着急，可以运行make。
它将列出用于项目的所有可用命令。
要求＞=8.3.0docker和docker-compose能够运行数据处理工具GNUMake安装如果您要进行手动安装，请确保使用yarn，因为我们仅为此工具提供锁定文件。
您有几种选择来安装项目依赖项，可以通过在计划使用的各个目录中通过标准yarninstall手动安装它们，也可以使用自定义make目标。
另一个选择是使用

C#衔接MySql数据库的dll文件，版本号5.2.3.0

Elasticsearch测试数据，3160条商品数据数据导入号令：curl-XPOST'localhost:9200/pditems/_bulk'-H'Content-Type:application/json'--data-binary@pditems.json

德国信贷数据（Germancreditdataset）为信誉评级建模中非常典型的数据。
共有1000条数据，每条数据20个特征。
本数据从github.com上下载的，原汁原味~

解压后内有一份PDF以及一个文件夹，PDF为试题，文件夹内是src和data（cena可以直接使用，lemon需要改一下）。
试题难度与NOIP普及组高仿，希望大家能做得愉快！！！

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。