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Ta的资源
我的传说
行动OpenWrt
使用GitHub Actions构建OpenWrt
用法
单击按钮以创建新的存储库。
使用源代码生成.config文件。 （您可以通过工作流文件中的环境变量来更改它。）
将.config文件推送到GitHub存储库。
在“操作”页面上选择“ Build OpenWrt ”。
单击Run workflow按钮。
构建完成后，单击“操作”页面右上角的Artifacts按钮以下载二进制文件。
尖端
创建.config文件和构建OpenWrt固件可能需要很长时间。 因此，在创建存储库以构建自己的固件之前，您可以通过来检查是否已经构建了满足您需要 。
将您所构建固件的一些元信息（例如固件体系结构和已安装的软件包）添加到存储库简介中，这将节省其他人的时间。
致谢
执照
:copyright:P3TERX
开发工具：
大小：43.9KB
2022-06-03 21:04:24上传
spark_integration
火花整合
描述
使用Spark作业集成Kafka消息传递系统和Elasticsearch引擎。
Spark Integration是一个Spark流作业应用程序，它充当Kafka使用者，将JSON数据发送到Elasticsearch索引中。 注意：要使用的数据应该是有效的JSON文档。 否则，JsonParseException将被引入到作业日志中。
要求
经过测试：
Maven 3.3.3（项目组装）
CDH 5.4.2和Spark 1.3.0（作业运行时）
Elasticsearch 1.7.2
Apache Kafka 0.8.2.2
集会
与Maven组装。
mvn clean install
将spark_integration-1.0.jar与包含的依赖项一起使用
配置
可以从命令行提供参数来配置应用程序
--brokers-是必需属性，将其指定为逗号分隔的列表，以
开发工具：
大小：15.7KB
2022-06-03 06:37:20上传
Windows下jmeter+influxdb+telegraf+grafana性能数据实时监控平台部署安装运用
jmeter+influxdb+telegraf+grafana性能数据实时监控相关运用 （Windows）：相关包下载、以及安装部署配置运用文档说明
开发工具：
大小：72.8MB
2022-06-02 22:08:09上传
starter:Hugo 基础主题非常适合创建自定义主题
起动机
一个干净的基础主题，非常适合创建新的 Hugo 主题。 创建者
基础功能：
顶部菜单
主侧边栏菜单
正确的标题标记
干净的身体标记
博客风格索引页
分页
分类列表页面
单页模板
帖子模板
每篇文章的阅读时间和字数
谷歌分析
代码高亮
内置 SEO、规范、描述、关键字
使用
git clone https://github.com/Greg-Boggs/hugo-starter-kickstart
cd hugo-starter-kickstart
git clone https://github.com/Greg-Boggs/starter themes/starter
开发工具：
大小：86KB
2022-06-02 05:29:37上传
localstack-example
localstack_example
为开发云应用程序提供了易于使用的测试/模拟框架。 在本地或在Build Agent上测试AWS服务非常有帮助，因为它基于模拟工作，并且我们不必为Amazon Services付费。
如何使用
您必须添加以下项的依赖关系：
cloud.localstack:localstack-utils
AWS SDK。 Localstack支持aws sdk v1和v2（在此示例中，使用了aws sdk v2）
aws sdk v1通常包含以com.amazonaws:aws-java-sdk开头的软件包
aws sdk v2通常具有以software.amazon.awssdk:开头的software.amazon.awssdk:
Localstack在本地运行带有AWS模拟的Docker容器。
可以从测试中运行Localstack容器，如下所示：
开发工具：
大小：71.6KB
2022-06-02 00:33:11上传
ios-使用UICollectionView做了个简单的水果电商App.zip
1.UICollectionView展示数据
2. 自定义导航栏
3.使用了UIScrollView轮播广告
4.使用了本地缓存数据
开发工具：
大小：3.3MB
2022-06-01 19:04:34上传
Android软件的自动更新【升级改革版】
NULL
博文链接：https://aokunsang.iteye.com/blog/1750440
开发工具：
大小：15.1KB
2022-06-01 04:41:15上传
plagiarism-detection:Udacity机器学习工程（MLE）纳米学位计划的窃检测项目
抄袭项目，机器学习部署
该存储库包含用于使用AWS SageMaker部署a窃检测器的代码和相关文件。
项目概况
在这个项目中，您将负责构建a窃检测器，该检测器将检查文本文件并执行二进制分类。 根据该文本文件与提供的源文本的相似程度，将该文件标记为抄袭或不抄袭。 侦查窃是一个活跃的研究领域。 这项任务很艰巨，解释的答案和原始作品之间的区别通常并不那么明显。
该项目将分为三个主要笔记本：
笔记本1：数据探索
加载窃文本数据的语料库。
探索现有的数据功能和数据分布。
这第一台笔记本是不是在你的最终项目要求提交的。
笔记本2：功能工程
清理并预处理文本数据。
定义用于比较答案文本和源文本的相似性的特征，并提取相似性特征。
通过分析不同功能之间的相关性来选择“良好”功能。
创建包含用于训练/测试数据点的相关功能和类标签的训练/测试.csv文件。
笔记本3：在SageMaker中训
开发工具：
大小：804.1KB
2022-06-01 01:32:09上传