[其它] java-core-learning-example：关于Java核心技术学习积累的例子，是初学者及核心技术巩固的最佳实践-源码

说明：推荐工具： -OpenWrite：Markdown微信编辑器是一种专业强大的微信公众平台在线编辑放置工具，提供手机预览功能，让用户在微信图文，文章，内容布局，文本编辑，素材编辑上更加方便。- 一，支持泥瓦匠 Java核心系列教程，关于Java核心技术学习积累的例子，是初学者及核心技术巩固的最佳实践。 包括基础语法，OOP，字符串，集合，IO，反射，线程，网络等。未完成模块：阿里Java手册，java8，注解，fork / join，加解密等。 我微信：bysocket01，加入纯技术交流群，成长
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[其它] conan-status：Mo Mojo的正常运行时间监控器和状态页面，由upptime提供支持-源码

说明：： :orange_square: 部分中断 该存储库包含由支持的的开源正常运行时间监控器和状态页面。 使用 ，您可以拥有自己的无限和免费的正常运行时间监控器和状态页面，完全由GitHub存储库提供支持。 我们将“用作事件报告，将“用作正常运行时间监视器，并将“用作状态页面。 网址 状态 历史 响应时间 正常运行时间 :green_square: 向上 149毫秒 :red_square: 下 0毫秒 :red_square: 下
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[其它] StaySafe-MaskDetector-源码

说明：什么是StaySafe？ StaySafe是一款应用程序，可以通过转移学习实时预测一个人是否戴着口罩。 所使用的预先训练的模型是MobileNet （ ），并已在包含有戴有或没有戴口罩的人的图片的数据集上进行了训练（ ）。 我有什么选择？ 您可以在背景播放声音，说“请戴上口罩”，并且可以通过按声音按钮来打开/关闭。 您可以使用网格按钮激活/禁用网格（脸部周围的矩形）。 我在哪里可以下载？ 您可以从以下位置下载StaySafe，包括经过训练的模型： ：//drive.google.co
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[其它] NLW-04_Trilha-React：Evento下一级别周-04-Promovido pela Rocketseat-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn 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。 yarn 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。 yarn 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
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[其它] SQL挑战-源码

说明：SQL挑战 这些表不是按顺序创建的，而是将csv文件以正确的顺序导入到表中。
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[其它] Dorky：获取来自Google Dorks的链接-源码

说明：关于 Dorky接收一个包含google dork的列表，然后从google搜索结果中提取链接。 要求 Google API密钥。 Google自定义搜索引擎ID。 包含呆子列表的文件。 （我包括一个。用于查找负责任的披露程序） 安装 安装点子 pip install -r requirements.txt 用法 usage: scr ipt.py [-h] -d DORK -a API -c CSI [-o OUTPUT] optional arguments: -h, --help
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[其它] oap：开放应用程序平台-源码

说明：开放式应用平台
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[其它] SequoiaDB+SparkSQL在数据统计场景的应用

说明：在当前企业生产数据膨胀的时代，数据即使企业的价值所在，也是一家企业的技术挑战所在。所以在海量数据处理场景上，人们意识到单机计算能力再强也无法满足日益增长的数据处理需求，分布式才是解决该类问题的根本解决方案。而在分布式领域，有两类产品是至关重要的，分别分布式存储和分布式计算，用户只有将两者的特性充分利用，才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力。SequoiaDB是国内为数不多的自主研发的分布式数据库，特点是同时支持文档存储和块存储，支持标准SQL和事务功能，支持复杂索引查询、与Hadoop、Hi
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[其它] HTTP_Correction：修正-源码

说明：HTTP_Correction
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[其它] 长方体图像的有效视图处理

说明：
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[其它] fanguyun214.github.io：博客-源码

说明：fanguyun214.github.io：博客
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[其它] na-源码

说明：关于rnnXna rnnXna是用于训练递归神经网络（RNN）的工具，用于对DNA和RNA序列数据集进行分类和回归模型。 工具支持训练和掠夺模式，可以使用经过训练的模型来推断关于新输入日期集的新预测。 安装与设定 rnnXna可以使用Anaconda软件包管理器（Conda）安装，而无需解决任何依赖性问题。 如果安装了anaconda或miniconda程序包管理器，只需运行以下命令以安装rnnXna及其依赖项。 conda install -c gabaldonlab rnnxna
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