简介 本文介绍如何配置 Visual Studio Code 作为 LaTeX 的编辑器。 欢迎提交 issues 和 pull requests。 如何提交 pull request? 首先，你需要把本仓库 fork 到你自己目录下，然后在本地 git clone https://github.com//vscode-latex.git 在经过修改之后，你可以通过 git add . git commit -m "your commit message" git push -u origin master 把本地修改传到你的远端服务器目录下，然后再回到 ，通过 Github 页面提交 pull requests。具体的操作如下： 首先，找到绿色的 New pull requests 按钮并点击，然后点击下图中的 compare across forks 确认你要提交

BERT-CRF-for-Chinese-NER Using BERT+CRF model to do Chinese NER task 如何运行 链接: 密码: 0qtc 请从网盘链接下载bert-chinese预训练模型，放在chinese-bert文件夹下 直接python run_ner.py即可

grafana-chinese 简介 自己做的中文版，粗糙且枯燥。邮箱：网站：Github：钉钉群: 32637212网站： 汉化教程 传送门： 参与汉化 请移步至源码项目提交PR。传送门： #使用tool.sh 获取源码、一键发行 ./tool.sh # 输入 6 回车拉区源码项目并初始化环境 # 需node.js(>12.0.0) yarn (npm i -g yarn) # ./grafana 即为中文版本目录 # 查看汉化教程获取详细信息 https://wanghualong.cn/archives/44/ 版本进度 当前Grafana版本：v6.7.3 (a04ef6cefc) 2020-05-02 update 当前Grafana版本：v6.4.3 (commit: 3a2bfb7) 构建方式 ./tool.sh 使用方式 两种方式任选一个 3.1 全新部署 使用Dcoke

K210_FACEDET 2020年全国大学生电子设计竞赛F题视觉部分解决方案 电控部分解决方案： 温度拟合部分解决方案： 前排感谢强大的队友！ last Update:2021/03/14 Author crisprhhx E-mail --- Introduction 2020TI杯全国大学生电子设计大赛F题解决方案视觉部分。 代码可以实现三个功能，分别是人脸识别，现场学习，和口罩识别。通过按下外接的按键来给芯片一个触发信号以切换识别模式。 人脸识别主要是通过用神经网络作为编码器，将人脸图像的特征提取出来并储存；检测时将陌生人的人脸图像计算后得到的特征与数据库中的特征进行比对；若误差小于一定阈值，则判定是同一人。 口罩识别也是运用了深度学习，通过训练几千张的（图中的人是否有戴口罩）的数据集，生成一个检测是否佩戴口罩的模型。一般来说模型训练多在笔记本或台式机上完成，k210通过调用训练出

Custom-scanCode-for-uni-app uni-app中h5+自定义二维码扫码界面

可编辑单元格 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn run serve 编译并最小化生产 yarn run build 运行测试 yarn run test 整理和修复文件 yarn run lint 自定义配置 请参阅。

本文CSDN链接： 好像没有必要一段段的把代码贴上来，毫无意义，不如把完整的项目放出来，基本有点基础的都可以看懂哈，然后博客记录一下遇到的问题和重要的知识点。。 项目 github 网址： 视频链接： 项目简介 所需技术栈： 后端技术栈：springboot + mybatis 前后端分离：axios、json 前端技术栈、技术架构：Vue、node.js 前置知识： 了解 Vue 组件之前的知识 对 springboot + mybatis 较熟悉 开发流程： 需求分析 库表设计 编码（项目环境搭建+编码） 项目调试 项目部署上线 需求分析： 用户模块：登录 + 注册 省份模块：一个省份可能存在多个景点 景点模块：一个景点对应多个省份 项目演示 进入系统需登录： 用户注册页面： 省份列表页面： 添加省份页面： 修改省份页面： 景点列表页面： 添加景点页面： 修改景点页面： 数据库建表 用

GCN_predict-Pytorch 交通流量预测。 用PyTorch实现图卷积网络（GCN，GAT，Chebnet） 要求： -火炬 -脾气暴躁 -熊猫 -Matplotlib 数据集示例： 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集 数量：307个探测器 日期：2018年1月至2月（2018.1.1——2018.2.28） 特色：流动，占据，速度。 探索数据分析： 1，具有流量，占用和速度三个特点，一是对数据分布进行可视化分析 2.运行代码：python data_view.py 3）每个节点（检测器）都有三个特征，但是两个特征的数据分布基本上是固定的，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数用于读取相邻的矩阵和流数据。 模型训练： 在tra

FreeWireless 绕过校园网、公共热点认证，从而实现免费上网 注：文章显示若存在问题，可 前言 很多时候，当流量不够用时，看着周围那么多热点又连不上，是不是有点心痒痒呢？那么有没有办法不需要要通过这些热点的认证即可上网呢？当然是有的。 另外在此强调一点，本教程仅用于学习测试用途，请勿用于不正当的途径！ 大体思路 连上那些公共热点，往往都能成功，但是也往往还需要进一步的认证才能够上网。没有认证的时，当我们访问http的网站时，我们的请求会被拦截并跳转至热点（下文就以校园网代表热点了）的登陆认证页面，如图所示。 但是，如果直接访问https的话，就是响应超时了，原因应该是https的一些加密导致的吧。 但是，我们发现，某些udp的端口还是开放的，毕竟由于他们的特殊作用。先看看下图 上面那个是dns解析的，没有认证的情况下可以成功的解析到结果，说明dns的端口53是开放的。 而下面的pi

项目需求：需要把当前整个页面的数据生成为一个图片，可以让用户长按图片保存到本地手机 在网上查到生成图片的有一个插件，叫做 html2canvas 可以把你想要转变的元素变为图片，开始很顺利，但是生成后的图片，和实际的页面不符合，图片不清晰，模糊的情况，网上大部分的解决方案是通过把 canvas 容器扩大，再将和成的图片进行缩放。这一种可以达到效果，就是麻烦，还有一个方法直接就可以解决，推荐大家使用第二种方法 第一种方法：（亲测有效----就是麻烦） // 本地的 html2canvas 版本为 "^0.5.0-beta4", import html2canvas from 'html2canvas'; DPR() { // 获取设备dpi if (window.devicePixelRatio && window.devicePixelRatio > 1) {