Medis Medis是一个美丽的,易于使用的Redis管理应用程序,它基于 , 和建立在现代网络上。 它由许多很棒的Node.js模块提供动力,尤其是和 。 Medis从您需要的所有基本功能入手: 键查看/编辑 SSH隧道,用于连接远程服务器 执行自定义命令的终端 配置查看/编辑 它还支持许多高级功能: JSON / MessagePack格式查看/编辑和内置突出显示/验证器 在不阻止Redis服务器的情况下使用数百万个密钥和密钥成员 模式管理器,用于轻松选择子键组。 注意:Medis仅支持Redis> = 2.8版本,因为从2.8开始引入了SCAN命令。 SCAN对于获取密钥列表而不阻塞服务器非常有用,这对于生产环境至关重要。 因为最新的稳定版是5.0,而2.6是一个非常旧的版本,所以Medis不支持它。 在Windows上下载Medis 您可以从下一页Medis for Windows的编译安装程序。 在Mac上下载Medis 您可以从下载Mac OS X版Medis的编译版本。 本地运行 安装依赖 $ npm install 编译资产: $ npm
2021-02-02 20:36:16 526KB electron redis mac gui
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eul:用SwiftUI编写的:desktop_computer_selector:macOS状态监控应用
2021-02-02 20:36:12 1.18MB macos app monitor monitoring
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CGX-CLI生成推荐的文档/文件以提高贡献 您是否希望人们为您的项目做出贡献? 方便您的贡献者。 为Github和Gitlab社区标准生成所有推荐的文档/文件(预先填写)。 也可以生成CodeCommit(AWS)或Bitbucket的文件。 该项目的检查了99 %%以上的类型覆盖率。 一次生成多个文件 生成许可证 可以生成的文件 未来版本中的更多文件和提供程序。 Github,Gitlab,CodeCommit和Bitbucket 执照 麻省理工学院 ISC 阿帕奇2.0 BSD 2条款 GPLv3 CCOv1 变更日志 贡献 自述文件 去做 行为守则 Docker文件 特定于Github 错误报告(问题) 安全漏洞报告 功能要求(问题) 拉取请求模板 一次所有文件 特定于Gitlab CI模板 错误(问题) 功能提案(问题) 合并要求 一次所有文件 特定于CodeCommit Buildspec(AWS CodeBuild) Appspec(AWS CodeDeploy) 一次所有文件 特定于Bitbucket 在将来的版本中 对每个项目都有用
2021-02-02 03:34:49 758KB github markdown cli template
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超级形状 关于 一个有趣的小实验,展示了如何使用SwiftUI,Satin,Forge和Youi制作适用于macOS的3D应用程序 建造 使用以下方法安装Bundler: [sudo] gem install bundler 配置捆绑器并安装 bundle config set path vendor/bundle bundle install 使用Bundler安装CocoaPod依赖项: bundle exec pod install 最后,确保打开xcode WORKSPACE(而不是xcode项目): open SuperShapes.xcworkspace/
2021-02-01 23:08:44 388KB metal rendering computer-graphics 3d
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图像超分辨率(ISR) 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率(ISR)的各种残差密集网络的Keras实现,以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括: 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络(Zhang et al.2018) 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留(Wang等人,2018) Keras VGG19网络的多输出版本,用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络,基于(SRGANS,Ledig et al.2017)中的描述 阅读完整的文档,为: : 。 和进行培训和预测。 此外,我们提供了一些脚本,以简化AWS和在云上的培训,仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容,并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献,请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时,可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用: RDN:较大的psnr,较小的psnr,取消噪声 RRDN:甘斯 用法示例: model = RRDN(weights=
2021-02-01 19:08:45 10.97MB docker aws machine-learning computer-vision
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眼睛 为盲人和视障用户描述使用音频的照片。 aiEyes是一个开源应用程序,它可以借助帮助盲人和视障用户看到世界。 使用, 和它能够向用户描述图片。 受@adrielcafe 启发。 :red_heart_selector: 觉得这个项目有用吗? 如果您发现此项目有用,请考虑给它一个 :white_medium_star: 在Github上,并通过社交媒体与您的朋友分享。 示范影片 入门 获取API密钥 在此处创建您的计算机视觉API密钥: : 使用API​​密钥的值修改文件src/utils/keys.ts 安装 首先,安装依赖项以运行此应用程序: $ npm install -g cordova ionic 安装依赖项: $ npm install 在手机上运行应用 $ ionic cordova platform add android $ ionic cordova run android 要么 $ ionic cordova platform add ios $ ionic cordova run ios 技术领域 科技类 描述 Ionic是美观,免费和开源
2021-02-01 11:16:09 3.91MB typescript computer-vision azure angular4
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ntfy::desktop_computer_selector::mobile_phone::bell:一个实用程序,用于在需要时和命令完成时发送通知
2021-01-30 20:09:38 1.77MB notifications windows macos linux
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Computer Architecture: A Quantitative approach 习题答案 Computer Architecture: A Quantitative approach 习题答案
2021-01-30 14:06:27 214KB Computer Architecture 习题答案 computer
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BRU-3:野兽派徽标生成器
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Computer.Vision:Algorithms_and_Applications_2nd(Richard.Szeliski)
2021-01-28 16:04:24 28.22MB computer vision algorithm 计算机视觉