[其它] own-react:最高：https-源码

说明：预算： ://pomb.us/build-your-own-react/ 建立自己的React 我们将从头开始重写React。一步步。遵循真实的React代码中的架构，但没有所有的优化和非必要的功能。 我们准备从头一步步重组React。跟随真实React代码架构，但没有所有的优化和没必要的功能。 如果您阅读过任何，则不同之处在于该文章基于React 16.8，因此我们现在可以使用钩子并删除所有与类相关的代码。 如果你阅读过任何，区别于前者基于React 16.8，因此我们现在可以使用hooks
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[其它] color-clock:只是具有不同背景颜色的数字时钟。背景颜色是指当前时间-源码

说明：彩色钟 只是具有不同背景颜色的数字时钟。背景颜色是指当前时间。
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[其它] dip_image_viewer:为在ITCS 3134数字图像处理中使用而编写的图像查看器-源码

说明：图像浏览器 这里还有一个Web版本-https: 编写用于ITCS 3134的简单图像查看器-数字图像处理。 如果由于某种原因无法使它正常工作，则只需按原样提交图像文本文件 它可以显示的文件具有以下格式- 作为分配的每个部分的“输出”，您将使用编写的程序创建一个文本文件。每个部分都会要求您创建一个图像，每个图像将采用以下格式- 文件中的第一行将是RGB以表示图像使用RGB色彩空间。 RGB后跟换行符\n ，即RGB\n 。 第二行是一个数字，表示像素的高度，以像素为单位，因此对于由256个像素
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[其它] srcqe_analysis:EIC的短程相关准弹性分析-源码

说明：独立插件示例 在ifarm上运行 source /group/eic/escalate/env.sh 要运行python示例，请编辑run_g4e.py（文件名等）并运行 # G4E python3 run_g4e.py # Analysis python3 run_plugin.py 要从命令行运行插件： ejana -Pplugins=g4e_reader,srcqe_analysis -Pnthreads=1 -Psrcqe_analysis:verbose=1 -Pnevents=10
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[其它] mlops-assignment-源码

说明：任务分配 欢迎来到自动化世界 关于该项目 使用jenkins，docker，git和gihub自动化网站部署 步骤1：创建网页 1.使用git终端创建使用docker容器部署在网站中的网页2.在github中创建一个存储库，以将文件从本地存储库上传到远程存储库3.将页面上传到github 步骤2启动hpptd，jenkins服务 1.首先通过命令#systemctl start httpd启动httpd服务。 2.通过命令＃systemctl启动jenkins服务启动jenkins 第三步：
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[其它] image_classifier:图像预处理的实现，深度学习模型的创建，训练模型的分类-源码

说明：图像分类器 开发AI应用程序 展望未来，人工智能算法将被整合到越来越多的日常应用中。例如，您可能想在智能手机应用程序中包含图像分类器。为此，您将使用在数十万张图像上训练的深度学习模型，作为整个应用程序体系结构的一部分。将来，软件开发中的很大一部分将使用这些类型的模型作为应用程序的通用部分。 在这个项目中，我训练了一个图像分类器来识别不同种类的花朵。您可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，该名称可以告诉您相机正在查看的花朵的名称。 该项目分为多个步骤： 加载并预处理图像数据集 在数据集上训练图像
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[其它] Line-Today-Clone:行今天克隆-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 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它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。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器。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。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。您的应用已准
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[其它] Movie_App:一个简单的电影搜索应用程序，使用API​​实现基本功能-源码

说明：Movie_App:一个简单的电影搜索应用程序，使用API​​实现基本功能
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[其它] online-shops-review-源码

说明：评论 该项目仍在开发中。 请签出“上下文”分支以获取最新版本。 请参阅了解项目进度。 抽象的 这是我自己头脑风暴的副项目。目前，这是我学习React和Firebase的小型入门级项目。从长远来看，我想开发一个像这样的平台，该平台允许用户在线共享其评论，但是该平台针对的是在线商店。因此，我将来会升级技术堆栈，以便可以将其用于公众。 背景 众所周知，在线购物已成为世界范围内的趋势，尤其是在大流行期间。但是，并不总是保证从网上商店购买的产品质量。为了确保质量，客户可能需要在线研究商店或产品，但是此过程
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[其它] train-own-dataset:使用keras或tensorflow或theano作为后端训练图像集-源码

说明：训练自己的数据集 使用keras或tensorflow或theano作为后端训练图像集 在这里，我们使用tensorflow训练我们自己的数据集并创建我们自己的数据集模型以进行图像分类。 所需的软件包使用最新的模块进行安装 安装： 张量流 枕头 凯拉斯 OpenCV 在环境中创建一个名为work的新工作目录， 在文件夹内创建配置文件 创建一个数据集文件夹在数据集文件夹中创建训练和测试文件夹 享受工作。 如果您有任何疑问，请在评论部分中注明。我也在学习新事物，将有助于改善自己的自我。很高兴能帮助你
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[其它] grafana-eb-源码

说明：grafana-eb
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[其它] Code-Quiz-Challenge-源码

说明：代码测验挑战
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