全部分类
源码/资料
Windows编程
Linux/Unix编程
WEB开发
移动互联网开发
数值算法/人工智能
区块链开发
网络编程
系统/网络安全
通讯编程
游戏
多媒体
嵌入式/单片机/硬件编程
图形图象
物联网
Java编程
行业应用
数据库系统
虚拟/增强现实-VR/AR
压缩解压
汇编语言
LabView编程
3D打印
易语言编程
编辑器/阅读器
编译器/解释器
磁盘编程
多国语言处理
FlashMX/Flex源码
并行计算
书籍源码
Delphi控件源码
操作系统开发
中间件编程
MacOS编程
电子书籍
VC书籍
Java书籍
Delphi/CppBuilder
软件工程
认证考试资料
其他书籍
文章/文档
工程标准规范
文件格式
软件设计/软件工程
技术管理
行业发展研究
人物传记/成功经验
通讯编程文档
系统设计方案
软件测试
其他
ILCD-to-RDF:将ILCD XML序列化中的LCA数据转换为（大致等效）RDFXML序列化
从LCD到RDF
将ILCD XML序列化中的LCA数据转换为（大致等效）RDF / XML序列化
ILCD模式非常大，此代码仅转换很小的子集，足以表示进程及其输入和输出流。 这样做的主要动机是探索关联数据和LCA的机会和问题。
依存关系：
您需要安装saxonb-xslt：
sudo apt-get install libsaxonb-java
跑步
bash脚本下载并并行处理。 您可能要根据您的CPU更改numCores变量。
bash ./convertXML2RDF.sh
改进之处
通过首先将流程和流程xml文件的内容附加到两个主文件中，可以加快代码的速度。 现在，文件是如此之小，处理时间如此之快，以至于即使同时运行多个XSLT转换，也几乎无法充分利用CPU。
react-sanctum:这是Laravel Scantum项目的前沿
创建React布局入门
该项目是通过引导的。
可用脚本
在项目目录中，可以运行：
npm start
在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npm test
在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。
npm run build
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。
最小化内部版本，文件名包含哈希值。 您的应用已准备好进行部署！
有关更多信息，请参见关于的部分。
npm run eject
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 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Ba
University-of-the-Poor-Website
中间人+ Netlify CMS入门
此包含一个由和构建的。
由（ 设计和开发
如果要在ES6中使用外部资产管道，Webpack＆Babel可以查看。
关于架构
Middleman是使用现代Web开发中所有快捷方式和工具的静态网站生成器。请访问 ，以详细的教程，包括。
Netlify CMS是用于静态站点生成器的CMS。为非技术用户提供一种简单的方法来编辑内容并将其添加到使用静态网站生成器构建的任何网站。
入门
Netlify CMS可以在任何前端Web环境中运行，但最快的试用方法是通过Netlify在预先配置的启动站点上运行它。使用下面的部署按钮将存储库复制到您的帐户。
单击该按钮后，您将通过GitHub进行身份验证并选择一个存储库名称。然后，Netlify将使用您模板中文件的副本自动在您的GitHub帐户中创建一个存储库。接下来，它将在Netlify上构建并部署新站点，并在构建完成后
UnityPluginCollection:用于Desktop和UWP的Unity插件的源代码-Source code coll
UnityPluginCollection
用于Desktop和UWP的Unity插件的源代码
DownloadJS:跨浏览器本地文件下载
Download.js
跨浏览器Blob下载
/**
* You can provide string data in an array to DownloadJS with an accompanying filename and mime type. A blob will be generated automatically and a download triggered.
*/
var data = [ "data as string in a single cell array (required by 'blob')" ] ;
DownloadJS ( data , "filename.txt" , "text/plain" ) ;
/**
* If you already have a generated blob, you can download it here
使用 GUI 进行局部自适应阈值处理以帮助找到最佳参数。：基于局部均值和标准偏差的局部自适应阈值处理。-matlab开发
局部自适应阈值：使用局部均值和标准差进行前景分割。 两种用法： 使用 GUI 查找最佳参数并执行阈值处理。
[ bw, params ] = localthreshGUI(img) 获取 img 并显示它和分割图像。
在现有 GUI 程序上，返回二进制图像 (bw) 和局部阈值 (params) 参数。
使用没有 GUI 的功能。
bw = localthresh(img, ssize, msize, sthresh, mthresh) 对图像执行本地脱粒保持。
ssize ：标准偏差过滤器的过滤器大小。 msize：均值滤波器大小 sthresh：标准差阈值（相对于局部标准差的折叠数） mthresh：均值阈值（相对于局部均值的折叠数）
输入以下内容进行尝试：
%load 内置大米镜像img = imread('大米.png') localthreshGUI(img)
DaaS:Dajare即服务（ダジャレ判定评価エンジン）
DaaS
描述
该项目的目的是通过官方传播发布在RDC官方Slack的＃ダジャレ频道上的双关语。 自动确定发布的句子是否为双关语，如果为真，则使用评分引擎为其加星号。
需求
Python〜> 3.8
吹牛
安装
$ git clone < this>
$ cd < this>
$ cd app
$ pip install -U pip
$ pip install pipenv
$ pipenv install
用法
设置令牌
$ echo " tokens(space delimited) " > app/.env
跑步
$ docker-compose up -d --build
参考
维基
请看。
贡献
在GitHub上（ 上欢迎错误报告和请求请求。
作者
abe12<at>mccc.jp