wxchat 小程序模板 2018-08-03 更新first 小程序授权登录（button按钮）、app.json设置底部菜单栏、iconfont图库的引入、初步完成小程序框架 2019-05-27 更新two 1.完善小程序长期不更新，兼容问题 2.新增advert 进入首页前广告过度功能 3.使用new Promise() 封装wx.request 并解决安全认证Token值 4.请求接口独立存放在config/api.js文件中，方便管理 下次不定期更新，谢谢查看，不嫌弃的话，请留下您的star

DemoOfOnlyoffice:修改官网的onlyoffice的java案例

spring-token 整合JWT，spring，springMVC，实现基于token验证 因为CSDN博客上 这篇文章好多小伙伴希望我分享一下源码， 我这边就这个功能单独拉出来写了一个小示例供大家分享。 因为这篇博客讲的是基于JWT和spring，springMVC的整合，所以如果有小伙伴想整合JWT和spring-boot,只需要将spring基于xml文件的拦截器配置方式转换成 spring-boot的配置方式就ok了。 欢迎大家讨论，分享！

CE网 该手稿已被TMI接受。 请在运行main.py之前启动“ visdom”。 然后，运行main.py文件。 我们已上传DRIVE数据集以运行视网膜血管检测。 其他医学数据集将在下一次提交中上载。 提交的文件主要包括： network / cenet.py中的体系结构（称为CE-Net） loss.py中的多类骰子损失 data.py中的数据扩充 更新：我们修改了损失功能。 不会发生cuda错误（或警告）。 更新：测试代码已上传。 此外，我们发布了一个预训练模型，该模型在DRIVE数据集的AUC评分中达到0.9819。

具体参考博客：

#emlExtractor eml 格式的提取电子邮件文件。 - extract header: subject, from, to, cc, date - email text in plain text and html formats - attachments 用 perl 编写的 emlExtractor for linux。 ＃＃用法 /path/to/emlExtractor [option] filename.eml [[option] filename.eml [option] filename.eml ...] 您可以在一行中解压多个 EML 文件，只需将它们以空格分隔。 对于每个文件 eml，将创建具有相同路径的目录类型 filename_eml，其中将是解压文件。 您可以使用以下选项设置输出目录： -o --output set output direc

echarts-map echarts 绘制地图 连线 时间轴 热力图等 使用echarts绘制了地图、连线、散点图、热力图、时间轴等 使用方法：在文件目录下打开控制台，开启一个python开启一个http服务，命令：python -m http.server 在浏览器中输入 即可看到效果 heatmap2里写了一个异步加载，感觉写得不太好，如果有更好的写法的话可以给我提交issue或者pr

Exp1：词法分析 Exp2：正则表达式到NFA到DFA到DFA最小化 Exp3：语法分析 Exp4：使用Yacc和FLEX工具（无对应代码） Exp5：语义分析 Exp6：目标代码生成 Exp1和Exp3使用的是TINY Exp5和Exp6则是使用的CMinus，因为TINY已经给出了源码且没有可以替代的方法。 所以，如果是HNU的，建议从实验1开始就来写CMinus

EC600S-CN-Application-Guidance:EC600S-CN 应用指导

Corel5K:这是Corel5K图像集，共包含科雷尔（Corel）公司收集整理的5000幅图片，故名：Corel5K，童鞋们可用于科学图像实验：分类、检索等。Corel5k数据集是图像实验的事实标准数据集。请勿用于商业用途。私底下学习交流使用。 Corel图像库是科雷尔（Corel）公司收集整理的较为丰富的图像库涵盖多个主题。Corel图像库由若干个CD组成，每个CD包含100张大小相等的图像，可以转换成多种格式。每张CD代表一个语义主题，例如有公共汽车、恐龙、海滩等。 Corel5k自从被提出用于图像标注实验后，已经成为图像实验的标准数据集，被广泛应用于标注算法性能的比较。Corel5k由50张CD组成，包含50个语义主题。 Corel5k图像库通常被分成三个部分： 4000张图像作为训练集，500张图像作为验证集用来估计模型参数，其余500张作为测试集评价算法性能。使用验证集寻找到最优模型参数后4000张训练集和500张验证集混合起来组成新的训练集。 该图像库中的每张图片被标注1~5个标注词，训练集中总共有374个标注词，在测试集中总共使用了263个标注词。 童鞋们自己