[其它] drupal-scripts：只是一些我用于核心开发的脚本-源码

说明：drupal-scr ipts：只是一些我用于核心开发的脚本
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[其它] fun-bash：一组有趣的shell脚本，可用于玩耍并增强bash脚本知识-源码

说明：狂欢 一组有趣的Shell脚本，可用于玩耍并增强bash脚本知识。 这些应该可以在大多数现代UNIX / Linux发行版和macOS系统上使用。 入门 使用以下命令将存储库克隆到本地文件系统中： git clone https://github.com/ckarakannas/fun-bash.git 对于您希望运行的任何脚本，您可能需要修改权限才能使用chmod执行。 例如，在您的终端中运行： chmod 755 剧本 email_validator.sh 用法：一个简单的脚本，用
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[其它] 莎莎影片：图灵学校-Mod 3-Rancid Tomatillo项目-源码

说明：莎莎筛选 欣赏电影就像把自己的意识浸入一碗娱乐莎莎酱中：有些令人兴奋的辛辣，有些令人失望的温和。 但是直到尝试一下，您才知道自己是否会喜欢它， -到目前为止。 在，专家们对电影的热度进行了评级，以显示一种Salsa评分，可以引导您获得所需和应得的美味体验。 用户可以： 观看电影 单击电影仅查看该电影及其详细信息 能够返回所有电影的主画面 使用后退或前进箭头浏览网站 搜索电影 按类型浏览 这是图灵学校Mod 3的第一个项目。 目标 在这个项目中，我的目标是熟悉React和React Ro
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[其它] 量化API规范范围的社区：这是一个量化OpenAPI，AsyncAPI，JSON Schema和Postman集合使用范围的项目-源码

说明：量化API规范社区 这是一个量化OpenAPI，AsyncAPI，JSON Schema和Postman集合使用范围的项目。 帮助衡量每个社区的规模及其所产生的影响，同时还充实了所使用的流程和度量标准。 我一直被问到OpenAPI社区有多大，我没有任何好的答案，这个项目是为了帮助改变这一点。 指标 以下是一些我们可以采取的有意义的方式来衡量每个社区规模的想法： Twitter的追随者 Twitter关键字/标签卷 Github星 GitHub福克斯 GitHub观察者 服务采用 采用的工具 当
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[其它] 虚拟管道事件选择-源码

说明：分析保存训练营的示例分析 该示例是基于CERN Open Data门户中类似NanoAOD的样本的希格斯到两个tau轻子分析的教育版本。 为了使分析的计算工作适合车间的范围，请事先减少样本数量。 有关单个步骤，请参见下面的文档。 特征： 该分析具有撇取，直方图绘制和拟合的常见步骤 撇取和直方图工作流基于文件并行化，所有结果都只是合并以进行绘图或拟合。 不需要实验专用软件，也不需要实验策略附加到数据或代码。 在所有主要CERN基础架构（lxplus，SWAN，所有启用CVMFS的计算机）上
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[其它] bonde-install：Bonde开发docker环境-源码

说明：邦德安装 该存储库提供脚本以简化开发。 为此，将配置抽象到具有docker的容器中。 要求 我们的开发环境可以使用流浪汉或本地docker以两种不同的方式设置。 如果只想在本地启动容器： 泊坞窗（需要17.10.0-CE或更高版本） - 泊坞窗撰写（需要：1.20.1） - 制作（可选：3.81） - 如果尚未安装make ，请运行： sudo apt-get update sudo apt-get install build-essentials 为了使用VirtualB
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[其它] 节点内-源码

说明：节点内
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[其它] 马拉帕卡特-源码

说明：马拉帕卡特
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[其它] 西塞克-Selenium代Selenium-源码

说明：西塞克-Selenium代Selenium
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[其它] graphql-nodejs-源码

说明：graphql-nodejs
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[其它] 奇妙的八迪斯科-源码

说明：ad_test 一个新的Flutter项目。 入门 该项目是Flutter应用程序的起点。 如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门： 要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了教程，示例，有关移动开发的指南以及完整的API参考。
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[其它] 比较嵌入-源码

说明：捕获词相似性的词嵌入比较分析 本文的源代码：。 扩展版本：。 抽象的 在各种自然语言处理任务中，分布式语言表示已成为使用最广泛的语言表示技术。 大多数基于深度学习技术的自然语言处理模型都使用已经预先训练的分布式单词表示形式，通常称为单词嵌入。 对于这些模型，确定最定性的词嵌入至关重要。 但是，选择合适的单词嵌入是一项令人费解的任务，因为投影的嵌入空间对人类而言并不直观。 在本文中，我们探索了用于创建分布式单词表示的不同方法。 我们对几种最先进的词嵌入方法进行了内在评估。 使用现有基准测试数据
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