[其它] 人脸识别应用-源码

说明：该项目是通过。 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。 如果进行编辑，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程序。 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。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参
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[其它] 招聘仪表板：部门志愿者了解其招聘状况的工具-源码

说明：招聘仪表板 KPI和申请人仪表板，用于志愿者招募。 志愿者招募测试版服务的同伴作品： 。 尽管面向公众的服务在全国范围内使用，但该仪表板仅涉及在试验区域中分支机构的应用程序。 主要功能包括： 过去30天内整个飞行员的KPI，可以按分支细分 最近的申请人列表和即将面试的列表，可以按分支细分 每个申请人的详细个人资料视图，显示他们在整个旅程中的进度 以CSV格式导出数据以进行进一步分析 重新安排申请人的面试 环境变量 该应用程序需要设置以下环境变量才能运行： AWS_REGION ， AWS
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[其它] 变体自动编码器：如“自动编码变体贝叶斯” [Kingma，Welling，2014]中所述，在PyTorch中实现简单VAE的个人实现。-源码

说明：变体自动编码器 Kingma，DP和Welling，M.（2013）对论文“ AutoEncoding Variational Bayes”的个人实现。 该存储库的主要目的是使刚开始使用Variational Autoencoders的人们可以轻松访问本文的实现，而不必研究高度优化且难以搜索的库。 我用原始论文中给出的超参数训练了模型。 潜在维度为3，编码器和解码器的MLP仅具有400个隐藏单元的单个线性层。 增加层数和潜在空间的尺寸会得到更好的结果。 我们使用100个重要性加权样本-122
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[其它] 餐馆评论分析：使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开-源码

说明：餐馆评论分析 使用自然语言处理和单词袋进行特征提取，以分析在餐厅用餐的顾客的情绪，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 餐馆评论分析使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对在餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 自然语言处理自然语言处理是计算机科学，信息工程和人工智能的一个子领域，与计算机和人类语言之间的交互有关，尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 使用机器学习算法对分类进行分类，以分离不同的情感，以更好地了解商业环境
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[其它] Jellycuts-问题：Jellycuts iOS应用程序的公共问题跟踪器-源码

说明：果冻版 Jellycuts iOS应用程序的公共问题跟踪器。
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[其它] 注意：涵盖Java相关技术堆栈-源码

说明：笔记 涵盖Java，Golang相关技术堆栈
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[其它] reading_linux0.11：reading_linux0.11-源码

说明：Linux内核代码
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[其它] lam-源码

说明：修改说明 原作者：京都一只喵 解密yzmplayer.js文件 修复了视频弹幕非独立的问题 兼容了PHP7.X，在PHP7.4环境测试通过 更新版本号至v1.2.1 重建了使用说明 使用方法 解压到网站根目录 登录您的域名/ dmku进行配置数据库 修改播放器后台密码dmku / config.inc.php 登录后台你的域名/ admin密码为第3步修改的密码 播放器功能可后台设置 参数说明（player / index.php） "av":'',//B站av号，用于调用弹幕 "url":"
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[其它] class_mouse-源码

说明：类鼠标 0一般 1个Python 文件 实验室 实践 解决方案 2 HTML / CSS 文件 实验室 解决方案 3个Javascr ipt 文件 实验室 解决方案
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[其它] evernote_ahk：用autohotkey编写的evernote的快捷键和快捷方式-源码

说明：evernote_ahk：用autohotkey编写的evernote的快捷键和快捷方式
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[其它] cognito-oauth2-docker-源码

说明：Docker容器运行具有Cognito OAuth2集成的SpringBoot应用程序 此回购的目的 作为一部分，基本上是与SpringBoot集成在一起，以将OAuth2与Cognito结合使用。 创建了一个Docker容器以运行该应用程序。 重要说明：这只是在Docker容器中执行应用程序的助手仓库，如果不想使用它，则可以转到并按照其中的说明执行它。 执行 要求 您本地的Docker MacOS或Linux，以便执行脚本（ / bin / sh ） 执行前 有一个文件，其中包含一些用于构
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[其它] dlint：Dlint是一种鼓励最佳编码实践并帮助确保我们在编写安全的Python代码的工具-源码

说明：绒毛 Dlint是鼓励最佳编码实践并帮助确保Python代码安全的工具。 近年来，作为程序员，我要做的最重要的事情是积极地进行静态代码分析。 与我预防的数百个严重错误相比，更有价值的是关于我查看软件可靠性和代码质量的方式的观念转变。 为了使静态分析项目成功，开发人员必须感到从中受益并喜欢使用它。 有关文档和规则列表，请参阅 。 正在安装 $ python -m pip install dlint 指定python2或python3以安装特定的Python版本。 并再次检查它是否正确安装：
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