这不是一个真正的项目，只是一个文件和配置的集合，旨在作为启动新 Node 服务器项目的种子。 它不包含基于 Node 的 Web 框架——太多可能的选择取决于您开始的项目类型。 但它确实包含我目前最喜欢的测试框架位和测试种子。

使用 OpenNi 对 kinect 进行可视化 对于 explorer Sunday，我们需要一个用于 kinect 传感器的可视化工具。 我们想向孩子们展示 kinect 看到的骨架是什么，并向他们展示我们可以计算一些关节的角度和弯曲度。 这与描述计算机视觉和 kinect 传感器如何工作的口头报告结合使用。 使用 matplotlib 显示模拟。 窗口大小在代码中是固定的，无法在我的机器上调整大小。 我使用的是一个非常旧版本的 Matplotlib，1.1.1rc，因为如果我更新它，我计算机上的其他一些东西会损坏。 安装 唯一需要“安装”的是，这个包需要添加到 .bashrc 中的ROS_PACKAGE_PATH安装脚本会自动为您执行此操作，只需运行 ./install 卸载 要卸载它，请删除添加到 .bashrc 的行并删除此 repo。 跑步 要运行，请运行脚本 Visuali

非常齐全的高频变压器骨架图纸，详细的尺寸图纸

构建模块 mimosa mod:install是你如何在本地安装这个模块来测试它。 这个框架的内容包括一些示例代码、大量注释和一些风格的文档。 如果您对构建含羞草模块有任何疑问，请随时联系@mimosajs 或以供讨论。 此 README 的其余部分是您可能希望在开发完成后将 README 转换为的内容。 您的模块名称在这里 概述 有关含羞草的更多信息，请参阅 用法 将'Your Module's Name添加到您的模块列表中。 就这样！ Mimosa 会在您启动时为您安装模块。 功能 默认配置 示例配置

从骨架中删除虚假分支的简单功能。 还允许通过输入端点的线性索引来精确保留哪些分支（使用 sub2ind 函数查找线性索引）。 示例：cleanskel = cleanSkel(bwmorph(imread('circles.png'),'skel',Inf),[]); imshow([imread('circles.png'),bwmorph(imread('circles.png'),'skel',Inf),cleanskel])

react-loading-skeleton 制作精美的动画加载骨架，可自动适应您的应用程序。 基本用法 通过 npm/yarn 使用 react-loading-skeleton 安装。 从“React加载骨架”导入骨架； // 简单的单行加载骨架 // 五行加载骨架原则 适应你定义的样式 组件被设计成直接在你的组件中使用，在它仍然加载时代替内容。 与其他库不同，与其精心制作骨架屏幕以匹配您的内容所采用的字体大小、行高或边距，不如使用组件使其自动填充正确的尺寸。 例如： class Blogpost extends Component { render() { return ( {this.props.title || } {this.props.body || } ); ...将为标题和正文部分生成正确大小的骨架，而无需对组件进行任何进一步配置。 这可确保加载状态随着您的布局或排版的任何更改而保持最新。 不要制作专用的骨架屏幕，而是制作具有内置骨架状态的组件。 除了保持样式同步之外，还有一些其他原因可以做到这一点： 组件表示它可以加载的所有可能状态 - 包括加载。 它允许更灵活的加

骨架系统 骨架系统 由已有的成功的专家系统演化而来的 抽出了原系统中具体的领域知识，而保留了原系统的体系结构和功能，再把领域专用的界面改为通用界面 常用的骨架系统 EMYCIN KAS EXPERT

matlab有些代码不运行Python中的NTU RGBD 120数据库骨架数据解析器 该存储库用于解析NTU RGB + D 120数据库[1]中的骨架数据。 尽管数据库已经包含骨架数据解析器，但它是用MATLAB编写的，而MATLAB则依赖于大型商业平台MATLAB。 而且，MATLAB中的脚本非常慢并且很难并行处理，这使得在txt文件中提取有效数据的过程既繁琐又费时。 为了解决这些问题并使其易于嵌入整个python项目，我用python编写了骨架数据解析器。 项目中的文件 该项目的结构如下： read_ntu_rgbd/ ├── ntu_rgb120_missings.txt # The missing files list, each item in this list needs to be ignored ├── raw_txt/ # the folder contains the original .txt skeleton data ├── raw_npy/ # the folder contains the parsed numpy arrays ├── readme

这是一个基于FramerJS的项目，使用gulp进行编译，浏览器化和实时重载 如果您只想使用原始 javascript，您可以将 index.coffee 重命名为 index.js。 如果更改文件类型，则需要重新启动gulp服务器。 安装 npm install gulp -g npm install gulp

红豆杉 用于树搜索问题的高性能并行骨架的集合 警告：这个库目前是实验性的，应该被认为非常不稳定 骨架旨在与并行库/运行时一起使用 安装说明 通过尼克斯 启动和运行的最快方法是使用和包含的文件来构建 YewPar（包括所需的依赖项）。 安装 Nix 后，运行： nix-build 将 YewPar 及其测试应用程序构建到./result/ 。 注意：第一次运行此命令时，Nix需要构建HPX，这可能需要一些时间。 执行测试应用程序时，首先启动nix-shell以确保加载正确的运行时库。 通过 CMake YewPar 及其测试应用程序也可以使用构建。 例如： git clone git@github.com:BlairArchibald/YewPar.git cd YewPar mkdir build cd build cmake \ -DHPX_DIR= < pathToHPX