nvm_1.1.7_Maintenance_Release,GitHub原样下载打包。

CGX-CLI生成推荐的文档/文件以提高贡献您是否希望人们为您的项目做出贡献？方便您的贡献者。
为Github和Gitlab社区标准生成所有推荐的文档/文件（预先填写）。
也可以生成CodeCommit（AWS）或Bitbucket的文件。
该项目的检查了99%%以上的类型覆盖率。
一次生成多个文件生成许可证可以生成的文件未来版本中的更多文件和提供程序。
Github，Gitlab，CodeCommit和Bitbucket执照麻省理工学院ISC阿帕奇2.0BSD2条款GPLv3CCOv1变更日志贡献自述文件去做行为守则Docker文件特定于Github错误报告（问题）安全漏洞报告功能要求（问题）拉取请求模板一次所有文件特定于GitlabCI模板错误（问题）功能提案（问题）合并要求一次所有文件特定于CodeCommitBuildspec（AWSCodeBuild）Appspec（AWSCodeDeploy）一次所有文件特定于Bitbucket在将来的版本中对每个项目都有用

ubuntu下,opencv3.x安装一直downloading这个包,要看超时信息里的下载路径,把它放到下载路径中,比如我的opencv3.2.0源文件路径为/home/han/software/linux_opencv/opencv-3.2.0/,要把protobuf这个tar.gz包放在/home/han/software/linux_opencv/opencv-3.2.0/opencv_contrib/modules/dnn/.download/bd5e3eed635a8d32e2b99658633815ef/v3.1.0下才行,bd一长串是这个文件的md5值,不用改.没有contrib文件夹的去github上搜opencv-contrib下载后解压到opencv-3.2.0文件夹中即可

转自GitHub，是一个文件上传演练的靶场，练习文件上传思路轻松加愉快，附带源码查看，以及提示

模板库JetpackCompose模板存储库。
入门按下Github中的“使用此模板”按钮来复制此存储库。
克隆您的存储库，然后在最新的打开它。
提交要求按照项目网站上的挑战说明进行操作：所有UI均应使用JetpackCompose编写GithubActions工作流程应该成功完成在文件夹中包括两个提交的屏幕截图。
名称应为screenshot_1.png和screenshot_2.png。
在文件夹中包括提交的屏幕记录。
名称应为video.mp4更换的内容与内容并填写模板。
代码格式CI使用检查您的代码格式是否正确并包含正确的许可证。
在内部，Spotless使用来检查代码的格式。
要使用AndroidStudio正确设置ktlint，请按照。
在提交代码之前，请运行./gradlewapp:spotlessApply自动格式化代码。
执照Cop

欢迎来到GitHubPages您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。
每当您提交到该存储库时，GitHubPages都会运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。
降价促销Markdown是一种轻巧且易于使用的语法，可用于样式化您的文字。
它包括以下约定Syntaxhighlightedcodeblock#Header1##Header2###Header3-Bulleted-List1.Numbered2.List**Bold**and_Italic_and`Code`text[Link](url)and有关更多详细信息，请参见。
吉柯主题您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。
该主题的名称保存在Jekyll_conf

glTF官方英文规范的中文翻译。
官方网址https://github.com/KhronosGroup/glTF

tsvico.github.io

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

js简单应用的课程设计，主要运用多种简单js，知识点：JavaScript+jQuery+Ajax+正则表达式+面向对象+js插件+代码性能优化+github+seaJs+requireJs+gulp通过学习JavaScript基础变量、运算符、数据类型，函数，DOM高级操作，实现前端的数据处理与响应用户的各种操作学习ajax数据交互，与JSON数据处理，对象解析与面向对象开发，实现网页异步更新

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。