[其它] redux-oauth：基于承载令牌的身份验证库，具有针对Redux应用程序的OAuth2支持-源码

说明：redux-oauth 基于承载令牌的身份验证库，具有针对Redux应用程序的omniauth支持 [不推荐使用] redux-oauth和原始redux-auth都不适合生产使用，因为如果执行延迟很少或没有延迟，它们将无法正确处理来自一个用户的许多API请求。 这是一个设计问题，如果不重新分配后端和前端的几乎所有内容，就无法修复。 该软件包可能仍用于概念验证，教育和其他目的。 完整的例子 通用/同构用例 仅客户端 后端 从1.x版本迁移的注意事项 第一个版本基于并与完全兼容。 支持已终止。
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[其它] mms2r：从MMS中提取用户媒体（而不是从载体中提取）-源码

说明：mms2r 描述 MMS2R，作者：Mike Mondragon MMS2R是一个库，可将MMS消息的各个部分解码到磁盘，同时去除移动运营商注入的广告。 MMS消息是多部分电子邮件，运营商经常在这些消息中添加商标。 如果您想从MMS获取真正的用户生成的内容，而不必处理运营商带来的麻烦，请使用MMS2R。 如果MMS2R不知道特定的载波，则除了解码和合并其媒体外，不对MMS进行额外的处理。 MMS2R可用于处理任何多部分电子邮件，以方便地访问该邮件所组成的部分。 请与作者联系以添加其他
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[其它] ReplaceEnergyCoin.sol-源码

说明：ReplaceEnergyCoin.sol
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[其它] Apache.NMS.Stomp-1.5.4-bin.zip

说明：ActiveMQ是一个快速而强大的Message Broker，它支持许多跨语言客户端和协议以及许多高级功能，同时完全支持JMS 1.1和J2EE 1.4。activemq/apache-nms/1.5.0
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[其它] Apache.NMS.Stomp-1.5.4-src.zip

说明：ActiveMQ是一个快速而强大的Message Broker，它支持许多跨语言客户端和协议以及许多高级功能，同时完全支持JMS 1.1和J2EE 1.4。activemq/apache-nms/1.5.0
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[其它] 零相移器实现60GHz CMOS耦合振荡器网络

说明：零相移器实现60GHz CMOS耦合振荡器网络
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[其它] 如何选择白盒测试工具？

说明：恩格斯说“劳动从制造工具开始”，人和动物的本质区别是：人会制造与使用工具。IT产品研发也从选择合适的工具开始，工具好坏对项目成败往往起着关键作用，尤其是嵌入式领域的白盒测试工具选型。尽管业界已有众多商用工具，但大部分仍处于可将白盒测试推动起来的边缘状态，选择工具稍有不慎，就导致白盒测试整体做不起来，最终严重影响推向市场的产品质量。 先澄清两个概念 在分析如何进行工具选型之前，我们先剖析嵌入式软件，当前状况下影响白盒测试开展的最主要障碍是什么？然后才推导嵌入式软件白盒测试工具选型应遵循的评估模型。
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[其它] Apache.NMS.AMQP.1.8.1.nupkg

说明：ActiveMQ是一个快速而强大的Message Broker，它支持许多跨语言客户端和协议以及许多高级功能，同时完全支持JMS 1.1和J2EE 1.4。activemq/apache-nms-amqp/1.8.1
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[其它] 以圆桌骑士为例浅尝HTML5游戏开发

说明：随着XHTML的逐渐式微，Chrome，Safari，FireFox，Opera等现代浏览器正在积极完善HTML5实现，IE9也加入到标准的行列并将在今年上半年发布正式版，HTML5时代来临了。在各种HTML5特性中，最吸引人的莫过于canvas标签，其提供的绘图API将颠覆以往web表现力匮乏的形象。随着浏览器对canvas的普遍支持，利用canvas实现的web应用会出现爆发性的增长。本人尝试了使用canvas开发2d卷轴游戏，与大家分享。本文将不介绍canvas2dAPI的用法，如果想了解
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[其它] 一维单壁碳纳米管相干结构振荡的光谱学调制

说明：采用3.7 fs脉冲激光对半导体单壁碳纳米管的两个最低电子跃迁进行选择性抽运, 诱导产生了沿碳管径向振荡的低频呼吸模式(RBM)和沿轴向振荡的高频伸缩模式(GM)。通过变换抽运光带宽, 探测到最低单激发态抽运和双激发态抽运对两种声子振幅及初始相位的影响。研究结果表明, RBM和GM的振幅以及GM的初始相位得到了明显调制。基于相干电-声子耦合对声子场的影响, 调制了碳纳米管晶格结构振荡模式的参量。提供了一种通过激发电子相干运动调控相干晶格振荡特性的可能性。
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[其它] Deeplearning4J：所有DeepLearning4j项目都在这里-源码

说明：深度学习4J 该存储库不再维护。 我建议您检出存储库：（ ），但是该存储库中列出的示例仍然可以使用。 如果遇到任何错误，请确保将DL4j版本更改为最新版本。 如果仍然出现，请随时在此处发布问题。 一个Java深度学习存储库，其中包含从头开始的基于DL4J的项目。 到目前为止包括的项目： 使用标准前馈网络预测客户损失 使用CNN进行动物分类 使用Java进行超参数调整 桑坦德价值预测Kaggle挑战 无论是否使用GPU，请确保根据您的方便切换pom.xml更改。 1.使用标准前馈网络预测客户
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[其它] 为高效的蓝色PHOLED构造低三重态能量主体：控制掺杂系统中的电荷和激子捕获

说明：为高效的蓝色PHOLED构造低三重态能量主体：控制掺杂系统中的电荷和激子捕获
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