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dependencies-action:强制执行PR依赖关系的GitHub Action
PR依赖检查操作
该GitHub Action强制执行PR依赖关系，如PR的开头评论中所述。
僵尸程序解析PR的第一条注释，以查找关键短语“取决于”或“被……阻止”，然后是由#和PR编号指定的发行编号（例如#5 ）。
注意解析逻辑当前仅查找这些格式，这意味着它仅支持链接来自同一存储库的PR。 请查看问题列表以了解计划中的增强功能。
支持的链接样式
该操作可以检测以下样式的链接：
快速链接： #5
部分链接： gregsdennis/dependencies-action#5
部分网址： gregsdennis/dependencies-action/pulls/5
完整网址： http://github.com/gregsdennis/dependencies-action/pulls/5 : http://github.com/gregsdennis/dependencies
headless_cms-client
Create React App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。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 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性依赖项（w
INT203_62130500025_GroupWork_SPA
vue025
项目设置
npm install
编译和热重装以进行开发
npm run serve
编译并最小化生产
npm run build
整理和修复文件
npm run lint
自定义配置
请参阅。
archived-pygmentize-bundled-cached:pygmentize-bundled 的缓存包装器
pygmentize-捆绑-缓存
缓存包装器
API 与完全相同，因此这是一个直接替换，但不是使用 Python 重复调用子进程来运行 Pygmentize，输出将在第一次保存到缓存中并在以后提供。
添加了一个API：如果您在options对象上提供了cachePath ，那么您可以覆盖默认的$HOME/.pygmentize-bundled-cache缓存目录。 这在未设置HOME或您想对缓存进行自定义的环境中可能很有用。
笔记
缓存位于~/.pygmentize-bundled-cache并且不会自动清理，大量使用新代码示例会创建一个大缓存，你已经被警告了！
流接口虽然仍然可用，但本质上是一个缓冲接口，以便可以收集输入代码，在缓存中检查并将结果写回。 即使在缓存未命中的情况下，结果仍然作为单个块写入（结果可以流式传输，但这是一项重要的工作，接受拉取请求！）。
缓存由 MD5 文
ForwardDash:使用 HTML、CSS 和 JS 的小部件驱动的、基于 Web 的仪表板
前冲
使用 HTML、CSS 和 JS 的小部件驱动的、基于 Web 的仪表板
使用小部件构建的 Web 仪表板 - 以开发人员为重点构建，允许结构和行为自由，外观和感觉以编程方式控制。 您不会在这里找到用于拖放小部件的精美 UI，也找不到用于删除或添加小部件的菜单 - 所有这些都在代码中完成，其示例可以在下面找到。
这一切的目的都是为了让开发人员能够控制小部件的结构、外观和行为，并通过界面消除不必要的抽象。 想要在仪表板上显示多个时钟并带有自己的单独选项，完成！
目前有三个默认小部件
时钟小部件
当前天气小工具
ForecastWeatherWidget
小部件被设计为模块化的，具有自己的标记、样式和行为，并且能够轻松配置。 不需要在时钟上显示秒数，翻转配置标志。
将所有所需的小部件添加到仪表板目录后，只需要一个简单的脚本来定义用户界面和要包含的小部件。
在定义单个小部件时，
product-classifier:使用 NLTK 按名称将产品分类
产品分类器
使用 NLTK 按名称将产品分类
介绍
为了推理产品的相似性，特别是在服装类型中，有用的第一步是根据某种分层分类方案对产品进行分类。 这些类别用于对语义特征进行分组，这些特征可用于稍后的本体分析，并为功能和物理属性提供初始框架（例如上衣有袖子，外套用于寒冷天气）。 不幸的是，没有一种针对该类型的标准化方案（与电影不同），我们不能依赖于从各种来源（例如附属数据或网络爬行数据）摄取结构化数据。 相反，需要一些算法方法。
幸运的是，我们确实拥有大量有关产品的信息，我们可以通过从任何来源摄取这些信息来可靠地获取这些信息。 特别是，产品名称和描述通常是可用的，并且似乎足以让人工注释者决定产品的类别。 此外，我们可能有与用于快速搜索的大小、颜色甚至关键字相关的字段——所有数据特征都可用于使用机器学习方法增强或开发统计分类方法。 这种类型的信息立即适用于基于概率语言模型的分类方法，我们将
SlenderNodes:DataONE SlenderNode连接器
DataONE SlenderNode连接器
创造了术语“ SlenderNode”来表示一种设计模式，该模式允许第三方存储库成为DataONE而不必执行实现完整的自定义成员节点的耗时任务。
相反，通过添加称为SlenderNode Connector的软件组件，DataONE的现有成员节点之一（当前为或被用作本机存储库的前端。
连接器从本机存储库中提取数据，并在前端成员节点中创建相应的数据对象。 在此过程中，通常会以各种方式转换数据或将数据添加到元数据中，以使数据更方便最终用户通过DataONE使用。 例如，本机存储库中的单个对象可能会成为DataONE中的多个对象。
该存储库包含由DataONE直接实现的SlenderNode连接器。