[其它] mumuki-python-runner:Sinatra服务器，用于验证Mumuki中的Python程序-源码

说明：安装服务器 克隆项目 git clone https://github.com/mumuki/mumuki-python-runner cd mumuki-python-runner 安装全局依赖 rbenv install 2.6.3 rbenv rehash gem install bundler 安装本地依赖项 bundle install 运行测试 bundle exec rspec 运行服务器 bundle exec rackup 先前的命令默认运行python 2。 但是可以通过以
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[其它] SampleWebAppDemo-源码

说明：SampleWebAppDemo
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[其它] it-logger:Traversy Media的ReactRedux教程-源码

说明：它记录器 Traversy Media的React / Redux教程
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[其它] wohchowshy.github.io-源码

说明：izz 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn serve 编译并最小化生产 yarn build 整理和修复文件 yarn lint 自定义配置 请参阅。
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[其它] mensaje:一个用于在Slack上发布公司范围内公告的小型应用程序。 它尝试像电子邮件一样异步，同时像Slack消息一样促进参与度-源码

说明：门萨耶 一个用于在Slack上发布公司范围内公告的小型应用程序。 它会像电子邮件一样异步，同时像Slack消息一样促进参与度。 动机 我最近一直在思考我们作为一个整体来进行沟通的方式，不仅是单个项目，还包括公司如何与所有人共享更新，我认为我们可以做得更好。 处于远程状态的挑战之一是Slack是我们的主要聚会场所。 如果我想与所有人交流，我可以在#general频道中交谈，但我不能保证您会看到我的消息。 也许您正专注于一项任务，并且当您重新启用通知时，由于聊天是为了进行快速，非正式的交流，因此您
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[其它] LeetCode-solutions:LeetCode问题的解决方案以及测试用例，时间和空间复杂性以及文档-源码

说明：LeetCode解决方案 LeetCode问题的解决方案以及测试用例，状态运行时和空间复杂性以及解决方案的文档。 我自己记录的LeetCode问题的解决方案 我一直在解决LeetCode问题已有一段时间，但后来我发现自己习惯于不编写代码，也不考虑测试用例。 该存储库的目的是修复我的代码中的这些问题。 要运行任何LeetCode问题，请运行 python3 用于.py文件和 node 运行“ .js”文件。
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[其它] airduino-prototype-源码

说明：侧边栏 该项目是使用版本9.1.4生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。
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[其它] portafolioFront:Proyecto desarrollado con React para crear mi portafolio del lado cliente-源码

说明：portafolioFront:Proyecto desarrollado con React para crear mi portafolio del lado cliente
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[其它] Projeto_04-源码

说明：Projeto_04
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[其它] 100-days-of-code:马级数倒入＃100DaysOfCode-源码

说明：100天的代码 马级数倒入＃100DaysOfCode Je me donne comme主要对象： React Node.js MongoDB的 冒险岛首秀： 2021年3月4日 周刊1 J'aidécouvert评论完整的React Dans和HTML页面： 旅程2 库伦－德佩农投票的权利： 周刊3 联系方式：
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[其它] PyGameProject-源码

说明：PyGameProject
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[其它] Earthquake_Damage_Prediction-源码

说明：地震破坏预测 （Python，Pandas，Seaborn，Scikit-learn） ●通过删除异常值并将字符串转换为布尔值来清理数据。 ●通过探索性数据分析来分析数据，查看数据类型和字段分布。 ●以决策树和KNN为模型； 将数据集分为训练和测试数据集。 ●选定的功能，拟合，预测，测试和调整模型以进行持续改进。 ●将得分为0.71的决策树模型的预测结果导出到CSV文件。
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