Virtual-Cam3:Virtual Cam3 -dxgi directshow 视频捕捉过滤器-开源

这个 Virtual Cam3 是一个 DXGI directshow 屏幕捕获过滤器（仅限 Windows 8+），并使用屏幕捕获记录器和 SCFH DSF 过滤器的部分代码。 - 零配置、30 fps 的固定帧速率（用于电影捕捉）、32 位颜色、以显示器分辨率捕捉（无需调整大小以提高速度）、DXGI 加速。

lru-cache-js:使用双链表和映射实现 LRU Cache，读写时间复杂度为 O(1)

LRU缓存 使用的数据结构 使用双向链表实现的队列。 队列的最大大小将等于可用帧的总数（缓存大小）。 最近使用的页面将靠近前端，最近最少使用的页面将靠近后端。 以页码为键，以相应队列节点的地址为值的哈希。 方法 LRUCache.put(key, value) ：使用此方法添加键值对。 LRUCache.get(key) ：如果存在则返回键的值，否则返回-1 。 LRUCache.remove(key) ：删除键值对（如果存在） LRUCache.getCache() ：将缓存的所有内容作为 JSON 对象获取。 执行 npm i lru-cache-js-map const LRUCache = require('lru-cache-js-map'); var cache = new LRUCache(100); for(var i=0; i < 100; i++){

swift-best-practices:包含与 Lickability 最佳实践相关的信息的存储库

Lickability Swift 最佳实践指南 代码是为人类编写的。 我不是第一个这么说的，也不会是最后一个。 你写的东西最终会被编译成无法理解的东西，所以你选择编写代码的方式不是为了计算机的利益。 无论现在还是以后，都是为了你自己。 它适用于与您一起在团队中工作的任何人。 它适用于在您离开后偶然发现您的代码的任何人。 为了更好地理解我们的代码，Lickability 采用了一致的实践——为此，我们为编写代码的方式定义了结构和风格。 本样式指南旨在成为一个活的存储库，它将随着 Swift 语言和我们的经验的发展而更新。 您可以单击下面的链接阅读各个部分，也可以在阅读完整的文档。 如果你想使用这个，太好了！ 如果你想分叉它并进行更改，请继续。 我们目前不会接受问题或拉取请求，但我们希望您会发现这是我们编写软件的有趣方法——如果您有想聊的方面，请告诉我们！ 架构信息 M - V - C

LearnRoadRunner:学习路跑者

学习跑者 Road Runner 的自以为是的指南和文档 笔记： package.json需要降级到watchpack因为以后的更新会破坏实时重新加载。 去做： 完成重载约束部分 完成增益调度部分 支持花哨的图像/视频格式（webm、webp 等） 如果用户在 velo pid 中使用 I 或 D，则对他们大喊大叫 删除轨迹页面中的下划线 优化累积布局偏移

NoloQuidditch:网络技术考试网站

诺洛魁地奇 网络技术考试网站

easyroute:具有官方绑定的与框架无关的路由器 monorepo

用于路由 JavaScript 单页应用程序的与框架无关的库 绑定 苗条 3 React TL;DR 特点： 基于配置的路由器（就像 Vue Router） 动态路由匹配 嵌套路由 程序化导航 命名路由 命名视图（出口） 全局和单个导航挂钩 哈希、历史和静默模式 计算转换持续时间的函数 SSR友好

Superheroes:Git 类的示例

--超级英雄-超人-蜘蛛侠-绿巨人-黑寡妇-卢西亚诺-伊塔蒂-弗兰

hybridx.github.io:Cmon 只是想建立一个我自己的网站。 最后

欢迎来到 hybridx.github.io :waving_hand: 这是个人网页 :house: 作者 :bust_in_silhouette: Deepesh Nair 网站： : Github： ： :handshake: 贡献 欢迎投稿、问题和功能请求！ 请随时检查。 用法 安装包 npm install 运行生产构建运行 npm run build 用于开发 npm run dev 运行测试 npm run test :memo: 执照 版权所有 :copyright: 2020 Deepesh Nair 。 这个项目是MIT许可的。

ark_automate_local:在本地使用 ark_automate 执行机器人构建

方舟自动化本地客户端 该脚本允许在中构建的机器人的本地执行。 设置 虽然来自调用适用于Windows 和MacOS，但来自调用（如Excel.Application.Open Application仅适用于Windows。 由于缺少安全权限，我们目前无法为 MacOS 提供此版本的本地客户端。 我们建议改为在虚拟机中运行它。 由于这些因素，目前仅支持本地客户端在 Windows 上运行。 要首先运行客户端，请确保以下几点： （至少 v10）已安装 设置正确，包括变量！ 安装了 （至少 v9.6） 要对此进行测试，请尝试使用 cmd/bash/shell 在本地计算机上执行自写机器人，例如robot ./path/to/myRobot.robot 。 然后你可以继续： 克隆这个仓库git clone https://github.com/bptlab/ark_automate_l

spencer:Spence - nodejs 的自以为是的 API 框架

spence - 一个简单的 nodejs API 框架 用于 Fastify 和 Postgres 的有意见的 API 框架或用于快速编码和极端可扩展性的 MongoDB 入门： 创建一个表 创建控制器 订阅更改 文档 用于 fastify 的 Api 构建库，使用可重用的 json 模式、开放的 api v3 兼容文档和可生成的集成测试简化了快速构建企业级 api 的过程。 支持事件驱动架构的事件层。 持久层上的所有更改都是事件化的。 Rabbitmq 和 Kafka 支持即将推出 mongo 上的回购库。 3行代码为mongo搭建一个可扩展的数据层。 postgres 上的回购库。 用 3 行代码为 postgres & knex 构建一个可扩展的数据层。 spence-factories 用于测试的工厂库。 通过指定装置生成可重用和可扩展的普通对象、模拟和真正持久化的数据