[其它] Chatter-WebAssembly：一种实时聊天应用程序，使用Blazor Webassembly Net 5.0，SignalR和JwtBearer令牌登录并在与聊天组的信号员聊天中使用-源码

说明：Chatter-WebAssembly 一个带有Room并具有登录和注册帐户的SignalR WebAssembly聊天演示，数据库为Sqlite 基于JwtBearer的Sqlite安全性 随时做得更好 UI很丑 这段代码基于 ，是针对没有Javascr ipt的纯Blazor变体制作的。
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[其它] C骑：Proyecto de Django avanzado con C骑-源码

说明：车厢骑 团体绑定，仅限邀请的拼车平台
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[其它] 潮汐周期：我的个人资料库，用于TidalCycles中的实时编码-源码

说明：潮汐周期：我的个人资料库，用于TidalCycles中的实时编码
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[其它] ThreadsWar：控制台多线程游戏-源码

说明：线程战争 控制台多线程游戏
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[其它] 万能狗-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] nous-bookshelf：使用Nous Framework的CRUD应用程序-源码

说明：书架 使用Nous Framework的CRUD应用
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[其它] 签到16324：此react_native应用程序是使用Crowdbotics www.crowdbotics.com构建的-源码

说明：Crowdbotics React Native支架 克隆此仓库后，您将需要安装依赖项： cd ProjectName yarn install 然后，您需要安装Podfile： cd ios pod install 安装所有依赖项以进行开发 请按照本指南进行操作，并为当前操作系统和要构建的操作系统（iOS或Android）安装正确的依赖项 设置 谷歌配置 您需要编辑两个文件才能使推送通知生效，包括Google注册和其他Google服务： ios/GoogleService-Inf
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[其它] python-alpine：高山linux的Docker基本映像-源码

说明：python-alpine docker镜像 Python Alpine基本映像。 以用户身份运行 入口点将docker CMD作为指定的PUID和PGID环境变量运行。 如果忽略这些变量，则CMD将以root身份运行。 Docker镜像
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[其它] 员工-源码

说明：员工追踪器 概括 Employee Tracker是用于构建和维护公司员工数据库的CLI应用程序。 它建立在MySQL之上，并利用Employee Tracker结构中的模块化功能，可以在不重新配置内部员工数据库核心结构的情况下，随着公司的发展适当地扩展规模。 该应用程序可以作为继续构建的基础。 员工允许经理或公司中的某人查看所有员工，角色以及部门。 它还允许通过CLI添加员工，角色，部门并更新员工。 演示版 入门 指示： 为了使用此应用程序，您需要首先在CLI中运行npm install来为
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[其它] FightPandemics-web3-徽章-源码

说明：FightPandemics-Web3 为志愿者扑灭大流行的令牌徽章。 develop分支是默认分支 资料夹结构： base ：包含合同 client ：应用程序接口，包含与合同进行交互的React组件 先决条件 Solidity编译器（solc）0.7.3（即将升级到0.8.0） 纱 NVM（节点版本管理器）-运行nvm install从每个文件夹中的.nvmrc文件本地安装节点版本 一般步骤 在每个文件夹中运行yarn install以安装依赖项 从以下位置启动本地区块链节点 $ c
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[其它] 码头工人教程-源码

说明：码头工人教程
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[其它] catboost_insurance_churn_rate-源码

说明：catboost_insurance_churn_rate 此回购协议是对的补充，在该，我使用XGBoost和lightgbm训练了模型以预测样本保险客户的流失率。 在此仓库中，相同的数据集已用于训练具有Catboost的模型。 Catboost Catboost已与交叉验证一起使用。 scikit-learn的train_test_split用于进行70％的训练，15％的验证和15％的测试数据。 对于每个kfold交叉验证，都使用catboost训练模型。 f1_score用于检查每
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