[其它] discordStockBot:这是一个Discord Bot，它提供了Stock数据，又称Stock Bot-源码

说明：内置Python的通用DISCORD BOT 介绍 这是一款不和谐的bot，可提供以下内容的实时数据： 天气 股票信息 加密信息 列出顶级加密数据 附加的功能： 给出AWS Loft的时间表 识别人/物的照片 讲笑话 命令： !help help-列出所有命令 !weather -纽约市当前5天预报 $findstock (symbol) -列出当前价格，最高价，最低价，变动等。 $findcrypto (symbol) -标价等 资源： Crypto API（无速率限制） St
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[其它] caderneta-eureka-server-源码

说明：caderneta-eureka服务器
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[其它] Chal-JS-basics:香草JavaScript代码挑战-源码

说明：香草Javascr ipt
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[其它] AChishungu-node-wn21-static-pages:作为一个简单的node.js示例，该示例显示服务器静态页面-源码

说明：AChishungu-node-wn21-static-pages 作为一个简单的node.js示例，该示例显示服务器静态页面
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[其它] MochiTarts.github.io-源码

说明：MochiTarts.github.io
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[其它] fidt-website-源码

说明：撇号样板v2.x Apostrophe Boilerplate是项目的最小起点。 首先，我们建议您看一下。 您也可以查看或简单地创建此存储库。 一旦有了该项目的本地副本，请确保使用npm install安装其依赖项。 安装Apostrophe后，首先要做的是创建一个管理员用户帐户，这样您就可以登录CMS。 运行以下命令（这将提示您输入密码）。 node app.js apostrophe-users:add admin admin 现在您已经准备就绪！ 只需运行node app.js来
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[其它] Brom-Biggie-Burger-Node-Express-Handlebars:这款Brogie Biggie Burger是一家素食餐厅应用程序，具有多种选择。 不想尝试，我们可以为用户提供他们想要的住宿。 使用SQL工作台跟踪汉堡

说明：Eat-Da-Brom-Biggie-Burger-Node-Express-Handlebars 这是第十二个项目。 Eat-Da-Brom-Biggie-Burger-Node-Express-Handlebars适用于所有素食主义者（您的餐馆应用程序中的所有应用程序，都使汉堡包具有隔离性。它允许用户通过输入内容提供汉堡包选项。） Heroku应用程序到Github，将激活已部署的网站。 用户故事 这适用于饥饿且始终在家里工作/待在家里的人。 这是他/她午休的好时机。 对于不想排队订购的用
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[其它] advanced-react-patterns:高级React模式-EpicReact.Dev工作坊-源码

说明：了解如何使用现代模式构建简单灵活的React组件和挂钩不仅学习可以使用的出色模式，而且还学习每种模式的优缺点，因此您知道可以为自定义钩子和组件提供所需灵活性和功能的方面。 先决条件 阅读我的博客文章 。 或观看 您拥有构建React抽象的经验越多，本次研讨会对您的帮助就越大。 系统要求 v2.13或更高版本 ^10.13 || 12 || 14 || 15 ^10.13 || 12 || 14 || 15 v6或更高版本 所有这些都必须在PATH可用。 要验证设置是否正确，可以运行以下命
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[其它] Portfolio-Website:我的投资组合网站-源码

说明：Portfolio-Website:我的投资组合网站
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[其它] looker_custom_viz:该存储库旨在探索在Looker中创建自定义可视化效果-源码

说明：创建自定义外观可视化 建立该存储库的目的是探索在Looker中创建自定义可视化效果的过程。 该存储库包含使用Javascr ipt的React，D3和Typescr ipt库进行自定义可视化创建并运行所需的所有必需的软件包和依赖项。 此外，存储库配置为将新可视化的完整代码发布到DAS42维护的S3存储桶中，可以从任何Looker存储库中访问代码。 设置 从GitHub提取项目代码 推荐：安装Visual Studio Code 在Visual Studio Code上打开项目文件夹 下载No
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[其它] Medium_path-源码

说明：Medium_path 该存储库包含能够从几个原始nmea文件返回平均路径的代码。 输入文件可以具有不同的采样频率。 这项工作是由JoãoLouro和Samuel Cardoso使用Matlab（ ）在Instituto SuperiorTécnico的导航系统课程的项目中开发的。 该Python实施旨在成为一个自我项目建议，以提高我在Python脚本编写方面的技能。 两种实现之间的主要区别是路径清理。 在Python实现中，使用了移动平均滤波器。 结果显示在下图中： Matlab实现中
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[其它] DeepPoseRobot:DeepPoseKit的一种改进，可预测6轴机械臂的关节角度-源码

说明：DeepPoseRobot，DeepPoseKit的实现 这是和的改编版，用于预测机器人关节角度。 可视化使用 。 使用PixelLib将机器人与背景隔离，然后使用DeepPoseKit模型预测机器人的关键点位置。 安装 这需要进行分割和姿势估计。 应该手动安装以及CUDA和cuDNN，如下所示： 任何Tensorflow版本> = 2.0.0应该兼容。 Tensorflow-gpu 2.0.0是当前唯一经过测试的版本。 在Windows上使用Anaconda安装 要在Windows
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