《树莓派不吃灰》永久开源地址为 https://github.com/zhaoolee/pi ,将Linux融入生活,为喜欢折腾树莓派的人,提供打开思路的资源,寓教于乐,让树莓派造福人类。
The permanent open source address of "Use Pi" is https://github.com/zhaoolee/pi. It integrates Linux into life, provides resources for those who like to play with Raspberry Pi to open up their thinking, educates and entertains, and makes Raspberry Pi benefit mankind.如果你没有树莓派硬件, 也不影响你阅读本系列, 本系列使用了Ubuntu作为基础镜像, 你可以选择在老旧电脑安装Ubuntu, 或者在Windows或macOS系统装个虚拟机, 运行Ubuntu, 保持开机即可。
Even if you dont have
2025/6/16 2:41:48 162KB
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DiffGeoOps该存储库包含本文的Python实现:该模块为三角2流形实现了三个微分几何算子的离散版本,本文已对此进行了讨论。
他们是:平均曲率高斯曲率主曲率用法$python3DiffGeoOps.py-husage:DiffGeoOps.py[-h]--modeMODE[--opsOPS][--meshMESH][--save][--titleTITLE]i[i...]First,use'--mode0'togeneratefilesforcontainingvalueoftheoperatorandthenplottheoperatoreusing'--mode1'and'--mesh'.For'--ops',theoperationsareencodedas:-1:MeanCurvature-2:GaussianCurvature-3:
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代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值,使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片,可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m,程序会输出112323,每个数字代表一张图片最有可能的识别类别(就是人的编号)。
对每个人的11张图片,取前7张训练网络,后4张测试网络,取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本,20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..,因为每4个数字是属于同一个人的,前四个都是1则都预测正确,第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误(本来是2预测成了1)。
由于参数的随机初始化,不保证每次的结果都相同。
2025/4/25 5:01:34 1.39MB 神经网络 人脸识别
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前几天主要看了express,今天开始接触ejs,jade还是不想看了,O(∩_∩)O哈哈~varexpress=require(express);varejs=require('ejs');//varfs=require(fs);//varbodyParser=require('body-parser');varapp=express();app.engine('html',ejs.renderFile);app.set(viewengine,html);app.use(function(req,res,next)
2025/4/17 4:09:32 27KB ejs ex expr
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input{jdbc{#是否记录上次执行结果,如果为真,将会把上次执行到的tracking_column字段的值记录下来,保存到last_run_metadata_path指定的文件中record_last_run=>true#是否需要记录某个column的值,如果record_last_run为真,可以自定义我们需要track的column名称,此时该参数就要为true.否则默认track的是timestamp的值.use_column_value=>true#如果use_column_value为真,需配置此参数.track的数据库column名,该column必须是递增的.比如:ID.tracking_column=>MY_ID#指定文件,来记录上次执行到的tracking_column字段的值#我们只需要在SQL语句中WHEREMY_ID>:last_sql_value即可.其中:last_sql_value取得就是该文件中的值(10000).last_run_metadata_path=>"/etc/logstash/run_metadata.d/my_info"#是否清除last_run_metadata_path的记录,清除相当于从头开始查询所有的数据库记录clean_run=>false#是否将column名称转小写lowercase_column_names=>false#存放需要执行的SQL语句的文件位置statement_filepath=>"/etc/logstash/statement_file.d/my_info.sql"}}
2025/4/14 3:44:01 1KB logstash jdbc
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NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别(NER)工具包,在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护,PyTorch版本::1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF,其中CNN层针对英文,捕获字符特征,通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add(self.feature_weight_dict[feature_name].name)。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式,特征之间用制表符(或空格)替换,每行共n列,1至n-1列为特征,最后一列为labe
2025/4/1 16:17:21 389KB tensorflow crf lstm deeplearning
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:atom_symbol:︎使用内联备忘录React钩子用于在组件中的任何位置记忆值和回调。
与其他挂钩一样,您只能在组件函数的顶部调用和,而不能有条件地使用它们。
内联备忘录使我们可以在任何地方进行记忆,而没有适用于钩子使用的限制!import{Button,TextField}from"@material-ui/core"importReactfrom"react"importuseInlineMemofrom"use-inline-memo"functionNameForm(props){constmemo=useInlineMemo()const[newName,setNewName]=React.useState(props.prevName)//Conditionalreturnprev
2025/3/30 5:36:16 67KB react memoization reactjs react-hooks
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mmd十周年汉化版,支持外骨骼绑定MMEffectリファレンス0.1.0.0(2010/9/18)初版0.2.0.0(2010/12/12)MMEVer0.20 ?OFFSCREENRENDERTARGETセマンティクス追加 ?CONTROLOBJECTセマンティクスで取得できる情報の追加 ?CONTROLOBJECTセマンティクスが参照するオブジェクトの描画順序の制約を緩和 ?EDGECOLORセマンティクス追加 ?VIEWPORTPIXELSIZEセマンティクスの記述ミスを修正 ?一部日本語修正0.2.2.0(2010/12/16)MMEVer0.22 ?RENDERCOLORTARGETおよびOFFSCREENRENDERTARGETセマンティクスでの、Miplevelsの指定方法を変更0.2.3.0(2010/12/20)MMEVer0.23 ?CONTROLOBJECTセマンティクスの補足追記0.2.4.0(2011/02/09)MMEVer0.24 ?CONTROLOBJECTセマンティクスに指定できる特殊オブジェクト名に"(self)"を追加 ?TEXTUREVALUEセマンティクスを追加0.2.6.0(2010/02/21)MMEVer0.26 ?Draw=Geometryコマンドについての記述を修正0.2.7.0(2011/05/22)MMEVer0.27 ?_INDEXセマンティクス追加 ?VertexCountパラメータおよびSubsetCountパラメータを追加 ?opaddパラメータの追加 ?TEXTUREVALUEセマンティクスの補足に追記0.2.8.0(2012/03/26)MMEVer0.28 ?CONTROLOBJECTセマンティクスについての記述を一部修正0.3.0.0(2012/09/19)MMEVer0.30 ?OFFSCREENRENDERTARGETセマンティクスのDefaultEffectに指定可能な  特殊なエフェクト名として"main_default"を追加0.3.3.0(2013/02/13)MMEVer0.33 ?テクスチャの材質モーフ用セマンティクス(ADDINGTEXTURE等)追加 ?PMXモデルのサブテクスチャに対応(UseSphereMap,use_spheremap,use_subtexture参照) ?MATERIALTOONTEXTUREセマンティクス追加 ?GROUNDSHADOWCOLORセマンティクス追加 ?MME_MIPMAPマクロ追加
2025/1/7 21:53:55 11.13MB mmd
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#include"use.h"#include"Ver.H"#include#include#include#include"include.h"/*******************************************************************1、菜单中这几个参数项需要读出和修改:P1中的:L,H,E,dr,PP2中的:Ed,SF,bo一共7个参数项;
---这7个参数项不知道用什么命令来进行读写?请你帮助考虑一下。
2、HART命令中,有如下命令应该要用到:⑴0#命令---读标识码(好像是个广播命令)⑵3#命令---读主变量电流(测量值)⑶6#命令---置随选地址(确定工作模式)⑷15#命令---读主变量输出信息(上下限值)⑸40#命令---进入/退出电流模式⑹41#命令---执行设备自检⑺42#命令---执行设备复位******************************************************************///前面的4个地址是固定的,后面一个是可以改的!用MP1.ADR代替了!//#defineadr00x02//#defineadr10x23//#defineadr20x34//#defineadr30x45//#defineMAX_0xff5//前导符的个数!//#defineHART_VER5//版本//----------------------------------------------------------------------------------//staticunsignedcharfHART_LONG_ADR=0;//=0短地址标至;
=1是长地址!//staticunsignedcharcnt_0xff=MAX_0xff;//主机发送0XFF的个数,从机回复添加相同的个数!//**************************************************************************externunsignedcharcnt_0xff;//主机发送0XFF的个数,从机回复添加相同的个数!externunsignedcharfHART_LONG_ADR;//=0短地址标至;
=1是长地址!//---------------------------------------------------------------------------------------------unsignedcharHART_Get_FF(unsignedchar*p){memset(p,0xff,cnt_0xff);returncnt_0xff;
2024/12/22 19:31:32 9KB HART 源代码
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验证好友主题:React路由器保护路线axios软件包AJAX承诺认证令牌指示任务1:设置初始化项目在此项目的根目录中运行npminstall以安装API服务器的依赖项。
运行npmstart启动API服务器。
在项目根目录下的另一个终端窗口中运行npxcreate-react-appfriends--use-npm以创建启动程序。
如果您遇到npx问题,则可以通过运行create-react-appfriends--use-npm来创建启动程序。
cd进入friends文件夹,然后键入npminstallaxiosreact-router-dom,它将安装所需的依赖项。
任务2:MVP项目描述有内置的API,其中内置了身份验证。
该API包含朋友列表,并允许您从该列表中添加,编辑或删除朋友。
所有API端点(登录端点除外)都被
2024/11/15 22:35:52 17KB JavaScript
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡