electron:用于 gdext 的电子应用程序
GDExt电子应用程序 请注意,这不是编辑器本身的源代码,而是一个包含编辑器的电子应用程序 下载 您可以下载适用于 Windows 的 GDExt 贡献 如果您想帮助开发 GDExt,请查看我们的 H 时刻
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SaaS全栈 有了这个项目,就可以创建多个客户端,并在每个客户端中创建多个项目,并在管理员、版主和访问者之间为每个客户端管理用户,并具有适当的权限 该项目是在使用以下技术开发的: :rocket: 后端技术 @adonisjs/cors @adonisjs/折叠 @adonisjs/框架 @adonisjs/点火器 @adonisjs/lucid-slugify @adonisjs/邮件 @adonisjs/redis @adonisjs/验证器 阿多尼斯-acl :information: 如何使用 # Clone this repository $ git clone https://github.com/eltonlazzarin/saas-fullstack-app.git # Go into the repository $ cd backend # Install dependencies $ y
百合 LILY 代表 LILY Is Like Yargs 事实上,它的灵感来自 Yargs 用来解析选项的 。 安装 npm install --save-dev @jcubic/lily 用法 #!/usr/bin/env node const lily = require ( '@jcubic/lily' ) ; const options = lily ( process . argv . slice ( 2 ) , { boolean : [ 'b' ] } ) ; 如果您使用以下命令运行脚本: ./script -l 10 --hello 20 -asb one two three 你会得到这个对象作为结果: { "_": [ "one", "two", "three" ], "l": "10"
:wrapped_gift: Git 提交口袋 :wrapped_gift: :rocket: 介绍 Git Commit Pocket 是一个可以存储 Git [Commit ID]的 CLI。 在使用 Git 命令(例如 rebase、cherry-pick 等)时,存储您需要的[Commit ID]是一个有用的 CLI。 :rocket: 如何使用 :fire: 安装 $ npm install -g commit-pocket :person_juggling: 入门 $ commit-pocket :backpack: 提交口袋菜单 菜单 1. :wrapped_gift: 打开口袋 菜单 2. :bullseye: 在 Git Log 中选择 Commit 并保存 :pushpin: 这时候git log就是commit-pocket命令执行的git log。 菜单 3. :laptop: 直接提交存档 菜单 4. :fire: 删除 Pocket 中的提交 :credit_card: 执照
半 半 JavaScript 框架 如果您只想开始使用该框架,请从 GitHub 下载该项目的副本并将所有内容从 ./Hemi/src/Hemi 复制到您的本地 Web 服务器。 ./Hemi/src/Hemi 目录应该可以从 /Hemi 下的本地 Web 服务器访问。 有关详细说明,请参阅 wiki。
OpenVINS 欢迎来到 OpenVINS 项目! OpenVINS 项目包含一些核心计算机视觉代码以及最先进的基于过滤器的视觉惯性估计器。 核心滤波器是一个,它将惯性信息与稀疏的视觉特征轨迹融合在一起。 利用滑动窗口公式融合这些视觉特征轨迹,该公式允许 3D 特征更新状态估计,而无需直接估计滤波器中的特征状态。 受基于图的优化系统的启发,所包含的过滤器具有模块化,允许使用适当的基于类型的状态系统方便的协方差管理。 请查看下面的功能列表,了解有关系统支持的完整详细信息。 Github 项目页面 - 文档 - 入门指南 - 出版物参考 - 新闻与事件 2021年7 月 19 日- 相机类、遮罩支持、对齐实用程序和其他小修复。 有关详细信息,请参阅 v2.4 。 2020年12 月 1 日- 发布了改进的内存管理、活动功能点云发布、限制更新中绑定计算的功能数量以及其他小修复。
StochSS:用于随机生化模型模拟驱动研究的软件即服务 StochSS 作为软件即服务提供了用于模拟和分析生化系统的高级工具。 StochSS 支持范围广泛的模型类型,从连续 ODE 到离散(空间)随机模拟以及高级模型分析工作流程。 试用 为什么要使用 StochSS StochSS 既为构建生化模型提供了易于使用的 UI,也为最常见的模型分析工具(如结果可视化、参数扫描和参数推断)提供了直观的 UI。 StochSS 建立在 Jupyter Hub 之上,这让您可以在 UI 表示和暴露完整后端 API 的笔记本之间无缝切换。 通过这种方式,用户可以从最好的图形表示中受益,并为建模为代码提供了清晰的升级路径。 出于这个原因,StochSS 也特别适合开始对生化系统进行数学建模的计算生物学家。 StochSS 是一个软件项目,涉及多个计算系统生物学领域的领先研究小组。 我们欢迎合作者
用于计数差异问题的的改进版本,使用比其他通常的 HyperLogLog 实现少 33-50% 的空间来近似多集中不同元素的数量。 这项工作基于 。 执行 这个和其他实现之间的核心区别是: 使用 Metro hash而不是 xxhash 较低基数的稀疏表示(如 HyperLogLog++) loglog-beta用于动态偏差校正中高基数。 4 位寄存器而不是 5 (HLL) 和 6 (HLL++),但为了方便,大多数实现使用 1 字节寄存器 一般来说,它从中借用了很多,但使用的空间减少了 50% 。 结果 与的直接比较产生了以下结果: 精确的 公理 (8.2 KB) 涌入 (16.39 KB) 10 10 (0.0% 折扣) 10 (0.0% 折扣) 50 50 (0.0% 折扣) 50 (0.0% 折扣) 250 250 (0.0% 折扣) 250 (0.0
{小调整} 享受! 有加成的语言 C# C/C++ 水晶 CSS 手写笔 社会保障局 长生不老药 二郎 去 哈斯克尔 HTML ECR/EEX/EJS/ERB 车把 Jinja2 哈巴狗/玉 枝条 液体 CFML Java Kotlin 常规 JavaScript JSON JSX 打字稿 降价 Python Ruby 流浪汉 Cucumber(小Cucumber) 锈 Swift 杂项 制作 CSV 图形语言 生成文件 NGINX 地形 TOML YAML 测试过 我不一定支持此列表中的插件,我只是确保此主题利用了它们定义的语法组。 如果您喜欢这个主题,但它不支持您使用的某种语言或插件,请随时,我会调查它。 robinbentley/vscode-sass-缩进 机电/vscode_rainbow_csv dunstontc/vscode-rust-s