端到端数据分析，采用python语言，Python－End to end Data Analysis.zip

FE Notes 咱的前端八股文笔记

节点红色贡献vueui 2018-05-25请注意，该项目不再有效 它留作参考，但方法最终是死路一条。 如果您希望将Vue.JS前端页面与Node-RED集成在一起，请考虑使用 ，它是解决同一问题的灵活得多的方法，并且当然支持Vue和更多前端库（或的确是香草HTML / JS）。 基于Vue.js的Node-RED UI模板 设计为Node-RED仪表板的一种更简单（对开发人员而言）的替代品。 尽管Dashboard非常适合创建零代码UI，但它以幕后复杂性为代价来实现。 相反，它使用了更为简单的Vue.js框架，简单的配置和单个模板节点，因此您至少需要了解一些HTML，并且需要对Vue.js有所了解。 但是您应该能够使用它来构建任何您想要的东西。 实际上，此节点的每个实例将创建一个新的单页应用程序。 当前状态-Alpha 中记录了当前正在执行，未完成或部分运行或尚未完成的事情。 先

DETR- End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)，来自需要你懂得的网站视频，生肉版本。

DETR学习分享：内含PPT分享

End-to-End Semi-Supervised Learning for Video Action Detection的阅读涂鸦 CVPR 2022 task：端到端的半监督视频动作检测方法

End to End GUI Development with Qt5: Develop cross-platform applications with modern UIs using the powerful Qt framework, the 1st edition.

MIPI Alliance Specification for RF Front-End Control Interface (RFFE), v1.10

软件工程第四小组项目前端部分 一个能够检测口罩佩戴情况的跨平台系统 本系统是基于神经网络模型、能够自动准确识别图片和视频中人物口罩佩戴情况的跨平台系统（网站+App+客户端+小程序）。项目前端部分，设计网页 UI ，构建项目原型，学习和使用uni-app 框架，构建跨平台应用；项目后端部分，应用Django框架和mysql数据库，部署服务器端，接收并响应前端请求；识别算法，在pytorch环境下，运用 YOLOV3 框架，进行数据集准备工作，使用colab进行模型训练，并在服务器端加载模型进行图片检测。 此外，开发本地桌面应用。使用pyqt设计GUI，结合YOLOV3实现了实时视频检测功能。 :lollipop:演示地址： :lollipop:技术栈：vue.js + uni-app :lollipop: :lollipop:部分截图（网页+Android+小程序）：

网络协议工具包的版本描述了 MUX，与 VxWorks 网络栈的一个通用底层接口。通过提供一个 API 接口，MUX 可以支持新的网络驱动程序和网络 协议。