ngx拖动以选择轻巧，快速，可配置的React式拖动选择组件，适用于Angular6及更高版本演示版操场如果您想将其用于试驾，请查看此:high_voltage:。
产品特点拖动以选择捷径可订制:nail_polish:轻巧的易于使用预备进行AoT和SSR符合包括FESM2015，FESM5和UMD捆绑包:package:它很快:racing_car:移动友好:mobile_phone:经过全面测试:police_car_light:例子：AppComponent出AppComponent！：有一个专用的PhoneComponent组件，该组件使用此库中的所有工具和功能来实现类似GoogleInbox的选择体验。
目录安装npminstallngx-drag-to-select要么yarnaddngx-drag-to-select上面将安装最新的稳定版本。
如果您希望生活在边缘，还可以使用next标签。
这样做可以为您提供最新的alpha，beta或releasecandidate。
建
产品特点拖动以选择捷径可订制:nail_polish:轻巧的易于使用预备进行AoT和SSR符合包括FESM2015，FESM5和UMD捆绑包:package:它很快:racing_car:移动友好:mobile_phone:经过全面测试:police_car_light:例子：AppComponent出AppComponent！：有一个专用的PhoneComponent组件，该组件使用此库中的所有工具和功能来实现类似GoogleInbox的选择体验。
目录安装npminstallngx-drag-to-select要么yarnaddngx-drag-to-select上面将安装最新的稳定版本。
如果您希望生活在边缘，还可以使用next标签。
这样做可以为您提供最新的alpha，beta或releasecandidate。
建
2018/2/4 13:06:11
295KB
1
tesseract-ocr最新版本，用于图片中文字辨认。
tesseract-ocr最新版本，用于图片中文字辨认。
tesseract-ocr最新版本，用于图片中文字辨认。
2015/3/1 12:47:39
41.13MB
1
nacos-server-2.0.0-ALPHA.2，直接在github下的，无任何修正，方便国内下载
2021/10/2 10:40:06
75.44MB
1
•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。
2017/8/17 10:01:12
884KB
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Catfs是用Rust编写的缓存文件系统。
总览Catfs允许您缓存对另一个（可能是远程）文件系统的访问。
缓存语义是预读和透写的（请参阅）。
当前，它仅提供数据高速缓存，所有元数据操作均会击中源文件系统。
Catfs是ALPHA软件。
如果您注重数据，请不要使用它。
安装在Linux上，通过安装。
您可能还需要先安装保险丝。
或从需要源构建。
:~/catfs$cargoinstallcatfs$#optimizedbinarynowin$HOME/.cargo/bin/catfs用法Catfs要求在缓存文件的文件系统上启用扩展属性（xattr）。
通常，
总览Catfs允许您缓存对另一个（可能是远程）文件系统的访问。
缓存语义是预读和透写的（请参阅）。
当前，它仅提供数据高速缓存，所有元数据操作均会击中源文件系统。
Catfs是ALPHA软件。
如果您注重数据，请不要使用它。
安装在Linux上，通过安装。
您可能还需要先安装保险丝。
或从需要源构建。
:~/catfs$cargoinstallcatfs$#optimizedbinarynowin$HOME/.cargo/bin/catfs用法Catfs要求在缓存文件的文件系统上启用扩展属性（xattr）。
通常，
2016/9/27 21:13:10
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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。
2024-04-09 15:03
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