Trubka是内置的KafkaCLI工具，可为您提供所需的一切管理，查询和解决您的Kafka群集。
消耗来自Kafka的和纯文本消息。
将协议缓冲区和纯文本消息发布到Kafka。
文献资料致谢特别感谢JoshuaHumphries构建了引人入胜的软件包。
我还要提及一些我用来构建Trubka的令人惊叹的库和软件包：由Shopify队和由AlecThomasNaveenMahalingam的diskvBrian由达斯汀·萨林斯（DastinSallings）由NoahMitchellHashimoto的

本系统采用SpringMVC+Hibernate+Spring框架整合开发，数据库使用MySQL，构建工具是Gradle。
其中前台页面使用了Bootstrap中的一个模板AdminLTE进行美化，可导入IntelliJIDEA使用。
参考了多个OA相关的项目，大概实现了以下几个模块：系统管理-＞用户管理，岗位管理[核心权限分配]，部门管理。
审批管理相册管理公告管理其中工作流部分因为时间关系，流程定死了，没有采用JBPM或是Activiti之类的工作流。
项目是业余时间开发，项目代码量小，简单容易理解，可以作为入门项目参考。

ARWorldMap是ARKit2中一个非常实用的新功能，它能够实现持续性AR体验和共享式多人AR体验。
请在UnityARKit插件目录下查看示例：Examples/ARKit2.0/UnityARWorldMap/UnityARWorldMap.unity每个会话都会随着操作者四处移动并检测更多特征点时构建一个ARWorldMap。
你可以通过C#从一个会话中获取当前ARWorldMap，将它保存到你的Application.persisentDataPath中。
你也可以在保存的位置载入一个已保存的ARWorldMap。
这样即使你离开会话后再回来，虚拟对象仍会在相同的坐标空间出现。
ARWorldMap可以被序列化为一个字节数组，并使用WiFi、蓝牙或其它分享方式发送到另一个设备上。
另一方面，它也能被反序列化，用来将其它设备重定位到与第一个设备相同的世界坐标映射，从而得到共享的多人游戏体验。
当拥有ARWorldMap后，不管是通过载入得到、还是从内存中获取、亦或是从其它设备接收，你的设备都能将其设为配置中的一个参数，然后使用该配置重置ARSession，从而共享坐标系统信息。
这样做会重置会话，并且随着你四处移动，应用会尝试将ARWorldMap中的特征点与你环境中所检测到的特征点相互匹配。
当它们成功匹配后，会话将重定位你的设备坐标，将其与ARWorldMap中所保存的坐标匹配。

电商网站已经成为主流商务模式。
现阶段各式各样的购物网站给消费者带来大量的商品。
而我们的交通工具二手车也无一例外的展现在网站上出售，所以大量的二手车交易网站的出现也是大势所趋。
本系统采用ASP.NET开发平台进行开发，使用MicrosoftVisualStudio2010构建ASP.NET应用程序。
语言采用C#编程语言进行程序开发，系统的数据信息是采用SQLSERVER2008数据库进行存放。
本项目采用B/S架构进行展开，提供一个在互联网上运行的二手车交易平台，功能有用户注册(填写用户基本资料，并要有基本的验证控件)用户登录（登录后可进行相关操作）汽车分类汽车搜索（根据汽车的名称可进行模糊查询等功能），推荐汽车（推荐热门的汽车）最近发布（展示新发布的汽车）我要发布（可发布新汽车，要求填写汽车名称，汽车分类，上传图片，价格，联系人，联系电话等信息，并在最新发布显示如上资料）管理员登录（可登录进入后台进行管理）等功能。
以此给用户在网上提供便捷服务。

通过Java完成LL(1)语法分析器。
（1）通过文件扫描，识别出终结符与非终结符；
（2）求解first集与follow集；
（3）根据first集与follow集构建预测分析表；
（4）写总控程序；
（5）进行字符串匹配。

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。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，E

对Matlab和LabVIEW的混合编程进行了探讨，主要研究SIT件包和动态链接库两种技术，并在此基础上以单相半波电路实验为例详细介绍了构建虚拟电力电子实验室的方法及各自的技术优点。

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

管理员一个Vue.js项目构建设置#installdependenciesnpminstall#servewithhotreloadatlocalhost:8080npmrundev#buildforproductionwithminificationnpmrunbuild#buildforproductionandviewthebundleanalyzerreportnpmrunbuild--report有关工作原理的详细说明，请查看的和。

系统以电子地图作为电网背景，将传统数据库中抽象的用电户、线路、电缆、杆塔、开关、配变、监测仪器设备以及变电所等数据转化成为电子地图上有位置特征、视觉效果和属性数据的点、线、面，在电网图层中按照经纬度坐标模拟构架出架空线路、电缆、杆塔、开关、配变、监测仪器设备等电力设备及连线关系。
构建通用GIS地理信息系统平台，形成一个以电子地图作为显示背景的综合直观的电力信息管理系统，为电力系统系列软件提供查询浏览统计分析监测运行的地理地图界面。
使电力部门能够直观、快捷、简便、准确地管理监控整个电网的运行、维修。

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。