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[其它] CircularProgressView:iOS的音频循环进度视图。您可以根据需要自定义其框架,背景圆圈颜色和进度圆圈颜色,圆圈宽度。一个iOS圆形进度条开源库,你可以定制它的大小,进度条背景色和前景色以及进度条的宽度-源码

说明:介绍 iOS的自定义音频循环进度视图。您可以根据需要自定义其框架,背景圆圈颜色和进度圆圈颜色和圆圈宽度。 最近更新 现在,您可以将进度拖到精确的位置,将其播放。 安装 1.将AVFoundation.framework添加到您的项目中。 2.将“ CircularProgressView.h”和“ CircularProgressView.m”拖放到您的项目中。 用法 首先,在ViewController中,导入头文件CircularProgressView.h ,并创建一个CircularPr
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[其它] GRH:Gestion de Ressources Humaines-源码

说明:GRH:Gestion de Ressources Humaines
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[其它] markodev:一个投资组合网站,旨在展示我以前的工作和我的技能。 以及显示联系信息以备将来查询-源码

说明:这是我的投资组合网站 该网站旨在展示我以前的工作和我的技能。 以及显示联系信息以备将来查询。
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[其它] gscimg-源码

说明:gscimg
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[其它] 公式-源码

说明:公式
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[其它] rusk-contract:一组宏,可帮助为Rusk VM建立合同-源码

说明:一组宏,可轻松编写具有多个端点的Rusk智能合约。 使用这些宏,一个签约可能有多种方法,具有不同的签名和签名的大小。 如果合同仅执行一项操作,则不需要此板条箱。 例子 到目前为止,这是最常见的情况,其方法带有参数并返回i32 ,最后一个函数为空入口点: # ![no_std] use rusk_contract; # [rusk_contract::method(opcode = 1)] pub fn sum(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }
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[其它] 哈尔滨-源码

说明:哈尔滨
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[其它] lukazecevic22.github.io-源码

说明:
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[其它] nq:Unix命令行队列实用程序-源码

说明:nq:队列实用程序 这些小型实用程序允许创建非常轻量级的作业队列系统,而无需进行设置,维护,监督或任何长时间运行的过程。 nq可以在任何POSIX.1-2008兼容系统上运行,该系统还可以提供正常运行的flock(2)。 在Linux 2.6.37,Linux 4.1,OpenBSD 5.7,FreeBSD 10.1,NetBSD 7.0.2,Mac OS X 10.3和SmartOS joyent_20160304T005100Z上进行了测试。 预期的目的是临时对命令行进行排队(例如,用于
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[其它] asmttpd:用amd64汇编编写Linux Web服务器-源码

说明:asmttpd 用于Linux的Web服务器,以amd64汇编语言编写。 特征: 多线程的。 无需库(仅64位Linux)。 非常小的二进制文件,大约6 KB。 蛮快。 什么有效: 从指定的文档根目录提供文件。 HEAD要求。 200、206、404、400、413、416 内容类型:xml,html,xhtml,gif,png,jpeg,css,js,svg和八位字节流。 计划功能: 目录列表。 当前限制/已知问题 如果GET被取消,Sendfile可能会挂起。 安装
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[其它] 杏仁:优化构建后可使用的最小AMD API实现-源码

说明:杏仁 替代加载程序。 它提供了最小的AMD API占用空间,其中包括支持。 仅对内置/捆绑的AMD模块有用,不进行动态加载。 为什么 一些开发人员喜欢使用AMD API来编码模块化Javascr ipt,但是在进行了优化的构建之后,他们不想包括像RequireJS这样的完整AMD加载器,因为他们不需要所有这些功能。 某些使用案例(例如移动设备)对文件大小非常敏感。 通过在构建文件中包含杏仁,就不需要RequireJS。 用Closure Compiler压缩并压缩后,杏仁约为1 KB 。 由
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[其它] CapsNet-Keras:NIPS2017论文“胶囊之间的动态路由”中CapsNet的Keras实现。 现在测试误差= 0.34%-源码

说明:CapsNet-Keras 本文中的 (分支支持TensorFlow 2)实现: 当前的average test error = 0.34% , best test error = 0.30% 。 与论文的区别: 我们使用decay factor = 0.9且step = 1 epoch的学习率衰减, 而论文没有给出详细的参数(或者他们没有使用它?)。 我们仅在训练了50 epochs后才报告测试错误。 在本文中,我想他们根据图A.1训练了1250 epochs ? 听起来很疯狂,
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