Proyecto该项目是使用版本10.1.2生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
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。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的协助要获得有关AngularCLI的更多协助，请使用nghelp或查看。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

好名单中心DigitalOcean的HubforGood列出的所有公共项目。
开发/建设要设置构建/开发环境，您将需要在安装了Node12+的情况下运行npmi。
这将安装依赖项，以允许您构建项目。
要构建或开发此工具，您将需要创建一个Google表格来为该页面提供动力，并创建一个可以访问该表格的GoogleAPI服务帐户。
然后，可以按照config.example.js显示的结构，将此工作表的ID和服务的详细信息添加到项目根目录下的config.js文件中。
使用这些详细信息的脚本还支持环境变量而不是配置文件，有关设置哪些环境变量的信息，请参阅config.example.js正文中包含的信息。
要开发此工具，请运行npmrundev。
这将启动开发服务器，该服务器将在发生更改时自动重新加载代码库。
如果您希望将此工具托管在服务上，只需运行npmrunbuild。
这将自动运行所有必需的构建脚本以构建该工具。
然后，您可以将dist文件夹放入Web服务器/存储桶中。
将GitHubActions设置为自动执行此操作，以将此存储库部署到gh-p

Telegram-InstaPy-Schedulingv2！Telegram-InstaPy-Scheduling是用于电报的机器人，可协助用户安排。
什么是新的？同时运行多个脚本。
轻松配置脚本！创建用户列表。
你需要什么此仓库和所有requirements.txt已安装。
InstaPy在您的PC/服务器上工作。
电报机器人令牌。
如何设定使用创建一个机器人。
重命名settings.json.dist=＞settings.json。
联系并使用/chatid命令获取您的聊天ID将此仓库克隆到任何文件夹中使用pipinstall-rrequirements.txt用您的数据填充settings.json。
instapy_folder是您的InstaPy安装路径。
{"telegram_token":"xxxx","instapy_folder":"/home/xxxx/GitHub/instapy_bot","allowed_id":["chat_idfromGiveChatId

瑞克和莫妮橱窗该项目是使用版本11.2.1生成的。
开发服务器为开发服务器运转ngserve。
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。
代码脚手架运转nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运转ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运转单元测试运转ngtest以通过执行单元测试。
运转端到端测试（尚不可用）运转nge2e以通过执行端到端测试。
剧本使用npm运转build:prod以构建应用程序的生产版本。
使用“environm

Sensedia登录该项目是使用版本11.2.1生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
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。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的协助要获得有关AngularCLI的更多协助，请使用nghelp或查看“页面。

Texlive报错File`picins.sty'notfound.\RequirePackage；
原因：CTeX是包含了这个文件(picins.sty)的，但是TeXLive没有，需要手动安装。
处理办法：1、点击这里下载整个zip，把解压出来的整个picins目录，拷贝到texmf-dist/tex/latex目录下(安装路径下)2、win+R输入texhash运行texhash刷新Tex文件数据库即可。

grafana-simple-sql-datasource允许查询基于SQL的数据源，例如SQLServer。
用法当前，该插件需要运转代理服务器才能与数据库通信。
安装sqlproxyserver在dist/serverside文件夹中运转npminstall以安装所有依赖项在插件目录上运转npminstall运转服务器端代码dist/serverside/sqlproxyserver.js在您的浏览器http://myserver:port/con=mssql://user:name@server/database您必须获得{"status":"sucess"}响应添加新数据源向Grafana添加新数据源，并将URL设置为：http://myserver:port/con=mssql://user:name@server/database哪里：myserver：port：运转sqlproxyserver的服务器con：指定sql连接字符串SQL数据库当前支持SQL数据库SQL服务器SQLServer连接由mssqp程序包产品

bazel-3.7.2-dist源代码

二维码活码管理系统为PHP+MYSQL制造的一个二维码活码管理系统。
原作者的源码中的数据库连接文件conn_sql.php中有些内容影响了正常的数据库连接（存在JSON错误提示），本源码已经修改了错误，测试可以正常注册、登录、生成二维码活码。
###安装步骤-主要文件都存放在项目的dist文件中-导入dist/sql里的数据库文件至数据库-在dist/php中添加conn_sql.php,连接你自己的数据库-修改dist/web中custom.js的base_url变量-修改jump.html中的url地址-上传修改好的所有文件到你的服务器预定位置

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。