王巍的作品。当前版本基于 Swift 4。随着 Swift 的新特性引入以及错误修正，本书难免会存在部分错误，其中包括为对应的更新纰漏或者部分内容过时的情况。 摘录来自: 王巍 (onevcat). “Swifter - Swift 必备 Tips (第四版)。” iBooks.

使用RxJava和RxAndroid的示例Android应用 该项目是RxJava + RxAndroid用法的示例。 在我看来，尽管RxJava是一个很棒的工具和概念，但它在Android中的用法远非显而易见。 当重新查询更改后的数据时，ContentProvider已经使用了Observer模式，我们很少需要在移动应用程序中进行一些复杂的过滤。 也就是说，我确实相信在某些情况下了解RxAndroid可以简化生活。 假设我们要通过每个州（加利福尼亚州，俄亥俄州等）中搜索职位（教师，护士等）。 在最简单的情况下，我们需要一个输入字段和美国州列表，并且我们想在查询或状态更改时加载作业： RxJava是关于事件流的。 在我们的案例中，事件可以是查询更新，也可以是其他状态，然后应使用给定的查询/状态执行API请求，并显示结果： 用户键入查询字符串或选择美国状态-> API请求->处理并显

React变换样板 一个新的Webpack样板，具有： 热重装React组件; 组件render()函数内部的错误处理； 语法错误的错误处理（感谢 ！） 使用和一些自定义转换构建。 使用React Hot Loader。 演示版 git clone https://github.com/gaearon/react-transform-boilerplate.git cd react-transform-boilerplate npm install npm start open http://localhost:3000 然后继续编辑src内部的文件（ index.js以外的任何文件）。 里面有什么 组件检测是在之上实现的： 处理热重载 捕获组件错误 语法错误由的替换为Webpack Dev Server的叠加层中显示。 故障排除 我无法提供图片/使用其他HTML文件/等 这个

尝试Playwright 交互式可直接从浏览器运行示例

Vue 3 Playground是那些想要熟悉Vue 3的新功能的人的学习项目。Vue 3 Playground Vue 3 Playground是那些想要熟悉Vue 3的新功能的人的学习项目。该项目旨在包括所有新功能。 如果您发现缺少的东西，请创建问题/ PR。 该应用程序是一个购物车，您可以在其中更改产品的名称，价格和数量，并根据商品和使用的优惠券重新计算总价。 游乐场也有在线版本。 如果要切换到打字稿

leetcode 树节点力扣游乐场本地 描述 这是 LeetCode 的输入助手。 我们在 LeetCode 中解决问题时，只能看到一个 Solution 类，不方便调试。 但是这个项目可以帮助我们将string转换为我们想要的其他数据类型，例如vector 、 ListNode和TreeNode 。 编译器 推荐使用 C++17 的 Clang 推荐 G++-6 及以上G++-5 可以，但不推荐不支持 G++-4.9 及以下 消毒剂 安装 llvm。 在 OSX 中， brew install llvm ln -s /usr/local/opt/llvm/bin/llvm-symbolizer /usr/local/bin 暗示 顶层目录中的test1.cpp显示： 一种。 如何将string解析为ListNode 、 TreeNode和vector 湾如何输出vector C。 如何通过文件处理输入 顶层目录中的test2.cpp显示： 一种。 如何运行经典的二和问题湾它从当前目录中的相应输入文件中获取输入。 在子目录demos ，您可以一种。 查看如何将stri

Kaggle-Playground-Series-March-2021 存储库已保存，以显示Kaggle竞赛游乐场系列-2021年3月的工作”。

Python is a powerful programming language that’s easy to learn and fun to play with. But once you’ve gotten a handle on the basics, what do you do next? Python Playground is a collection of imaginative programming projects that will inspire you to use Python to make art and music, build simulations of real-world phenomena, and interact with hardware like the Arduino and Raspberry Pi. You’ll learn to use common Python tools and libraries like numpy, matplotlib, and pygame to do things like: Generate Spirograph-like patterns using parametric equations and the turtle module Create music on your computer by simulating frequency overtones Translate graphical images into ASCII art Write an autostereogram program that produces 3D images hidden beneath random patterns Make realistic animations with OpenGL shaders by exploring particle systems, transparency, and billboarding techniques Construct 3D visualizations using data from CT and MRI scans Build a laser show that responds to music by hooking up your computer to an Arduino Programming shouldn’t be a chore. Have some solid, geeky fun with Python Playground.

竞赛中，数据集中包括60秒的传感器数据序列进行分类，指示受试者在序列期间是否处于两种活动状态之一。 train.csv ： 训练集，包括约26000个60秒的13个生物传感器的记录，供近1000名实验参与者使用 - sequence： 序列，每个序列的唯一id - subject： 受试者，实验中受试者的唯一id - step： 步长,录制的时间步长，以1秒为间隔 - sensor_00-sensor_12： 13个传感器在该时间步的值 train_labels: 标签, csv-每个序列的类标签。 - sequence： 序列，—每个序列的唯一id。 - state：状态，与每个序列关联的状态。这就是你试图预测的目标。 test.csv ：测试集。对于12000个序列中的每一个，您都应该预测该序列状态的值。 sample_submission.csv ：提交样品，csv-正确格式的示例提交文件。 后继将写一篇关于如何使用数据集的文章，敬请关注。

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b