• mdast-util-to-markdown:用于序列化降价的 mdast 实用程序-源码

    mdast-util-to-markdown 用于解析降价的实用程序。 什么时候用这个 如果您可以直接访问 AST 并需要对其进行序列化,请使用此选项。 使用代替,它包括这个,但有一个漂亮的界面和数百个插件。 安装 此包 :需要 Node 12+ 才能使用它,并且必须使用import ed 而不是require d。 : npm install mdast-util-to-markdown 采用 假设我们有以下脚本, example.js : import { toMarkdown } from 'mdast-util-to-markdown' var tree = { type : 'root' , children : [ { type : 'blockquote' , children : [ { type : 'th

    2021-07-24
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  • svelte-shield:一种让您无需移动眼睛就能清晰地阅读各种日语句子的工具。-源码

    它是一种让您无需移动眼睛即可快速阅读各种日语句子的工具。 设置 npm i 开始 npm start # Open http://localhost:1234/patterns.html 皮棉 npm run lint 或 vscode 扩展 代码格式 npm run format 或 vscode 扩展 测试 npm test # or watch mode npm run test:watch # or watch spefied test name npx ava --match ' composite/example ' --watch 添加测试语句 test-tools/generate-test.js文件名test-tools/generate-test.js的fileName变量中,将sentence变量中,执行如下。 node test-tools/generate-

    2021-07-24
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  • semaphore-demo-cicd-kubernetes:CICD for Docker 和 Kubernetes Book 的配套演示-源码

    带有 Docker 和 Kubernetes 的 CI/CD 配套演示书 在您的工作站中运行它 $ docker-compose up --build $ curl -w " \n " -X PUT -d " firstName=al&lastName=pacino " 127.0.0.1:3000/person $ curl -w " \n " 127.0.0.1:3000/all CI/CD 管道 CI/CD 工作流程如下: 使用缓存构建 docker 镜像。 在 docker 镜像中运行测试。 将图像推送到 docker 注册表。 执行金丝雀部署。 在金丝雀部署中运行功能测试和迁移。 一键生产/稳定部署。 配置信号量 Fork 这个仓库 将其克隆到您的机器 注册 Semaphore 并安装 。 将项目添加到信号量: $ sem init 部署到云端 需要的云服务: K

    2021-07-24
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  • icms-conference.github.io:ICMS 会议系列的网络存在-源码

    保存 icms-conference.org 网站(又名 icms-conference.github.io)来源的存储库 关于 该网站作为托管。 简而言之,它是使用从 Markdown 源文件静态构建的。 要更新一个页面,只需修改相应的源并推送即可。 这可以通过单击侧栏中的“编辑此页面”在线完成。 有关详细信息,请参阅上面的链接。 _config.yml : 主配置页面 _layouts/* : 本地样式文件 _includes/* : 可重用的网页块,如侧边栏 public/* :Jekyll 样式文件(几乎是普通的)、徽标、... 页面有四种通用布局样式(由layout:指定layout:在相应降价文件顶部的元数据部分: default : 页面的默认布局 congress :特定大会的页面布局。 如果大会即将举行(如_config.yml upcoming变量所指定),则此布

    2021-07-24
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  • DrivenByMoss:支持许多控制器的 Bitwig Studio 扩展-源码

    苔藓驱动 支持多个控制器的 Bitwig Studio 扩展 构建和安装扩展 用户应从下载并安装该版本。 这些说明供开发人员在发布之前测试更改。 安装 Maven 和依赖项,无论是还是在 Linux 上,使用发行版包管理器,例如yum install maven或apt-get install maven 。 在此 repo 的根目录中运行mvn install 。 按照随附手册中的 [安装说明] 进行进一步步骤。

    2021-07-24
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  • fabric-example-mod:示例织物模型-源码

    面料示例模组 设置 有关设置说明,请参阅与您正在使用的 IDE 相关的。 执照 此模板在 CC0 许可下可用。 随意从中学习并将其纳入您自己的项目中。

    2021-07-24
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  • SimpleCalculator:使用 Javascript 创建的计算器..-源码

    简单计算器 使用 Javascript 创建的计算器...在学习 javascript 的过程中,我创建了这个基本的计算器。

    2021-07-24
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  • SWE-GardenBuilderApp:CISC275 软件工程项目 - Garden Builder App-源码

    Lep Garden App Builder 说明 Lep 花园应用程序构建器允许用户创建具有特定条件、预算和尺寸的花园。 然后,用户可以拖动一个六边形形状来创建带有缩放植物的整体花园形状,这些植物基于用户输入的尺寸。 在此步骤之后,当且仅当植物的条件与用户选择进入花园的植物相匹配时,用户才能拖放植物。 可用的植物按支持的 leps 排序。 用户还可以单击查看完整库存以查看我们库存中的所有 100 株植物,以及根据植物的条件和支持的 AZ 或 leps 对植物进行分类。 用户还可以单击支持 lep 的按钮,以查看在我们的数据中发现的采样 lep 中哪些 lep 在我们的花园中受支持。 保存、加载和重新启动都是用户在完成花园后可以执行的软件中的所有选项。 用户还可以完成他们的花园,这会自动保存花园并将用户带到一个屏幕,在那里他们可以看到他们种植的所有植物,以及数量和总价。 如果用户决定,他们

    2021-07-24
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  • ML_Resources:GitHub Repo 包含我认为有用的各种 MLAIDS 资源-源码

    机器学习资源 GitHub Repo 包含我认为有用的各种 ML/AI/DS 资源。 我会用我遇到的文章、图书馆和其他资源的链接来填充它。 表格数据机器学习 一般 表格数据:深度学习并非您所需要的全部: : 表格数据的神经网络 pytorch-widedeep,表格数据的深度学习 IV:深度学习与 LightGBM。 DL算法和LightGBM对于分类和回归问题的表格数据的彻底比较: ://jrzaurin.github.io/infinitoml/2021/05/28/pytorch-widedeep_iv.html SAINT:通过行注意和对比预训练改进表格数据的神经网络: : (repo) SAINT 论文: : 正则化就是你所需要的:简单的神经网络可以在表格数据上表现出色 重新审视表格数据的深度学习模型: : TaBERT:训练前的共同谅解的文字和表格数

    2021-07-24
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  • nodejs:与 commercetools 平台的 Node.js 生态系统相关的所有内容-源码

    Node.js commercetools 生态系统。 commercetools nodejs 存储库作为管理,并包含不同的 npm 包。 文档 支持 如果您对此存储库有任何紧急问题,请通过我们的创建支持请求。 贡献 我们很乐意在这个生态系统中得到您的帮助! 请参阅以获取有关我们指南的更多信息。 套餐 开发工具包 包裹 版本 依赖关系 sdk-client sdk-middleware-auth sdk-middleware-http sdk-middleware-logger sdk-middleware-queue sdk-middleware-user-agent 命令行工具 包裹 版本 依赖关系 category-exporter csv-parser-discount-code csv-parser-orders csv-parser-price c

    2021-07-23
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  • 至尊王者

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