Ext.NET+Web应用程序开发教程,楼主也是从网上获取来的，分享给大家，里面很详细的介绍了Ext.NET+Web应用程序开发

Ext[1].NET Web应用程序开发教程

姿势分类器 使用ml5.js和p5.js的姿势分类Web应用程序 数据采集​​： 从ml5库使用PoseNet模型，并为分类模型中使用的字母手动收集数据。 模型训练： 将收集的数据标准化并通过神经网络传递，并训练50个纪元。 部署： 经过训练的模型用于姿势分类，应用程序的UI在p5.js中开发，并使用github页面进行部署。

从Python Web应用程序调用Microsoft Graph 此示例有一个较新的版本，可以利用Microsoft身份平台（以前称为Azure AD v2.0）进行检查： : 如果确实需要访问此Azure AD v1.0，则可以导航到分支，但是请注意，它不再受支持。

分析孩子 分析Kid Web应用程序。 Analysis Kid是用于FSCV神经化学数据数据分析的Web应用程序。 可以在上找到该应用程序。 该应用程序利用许可的KissFFT C ++库版权所有（c）Mark Borgerding 。 版权所有。 。

区块链投票 介绍 一个简单的Web应用程序，可使用MEAN堆栈（MongoDB，Express.js，Node.js，Angular）将区块链用于轮询/投票。 它被设计为一个教育应用程序，解释了用例如何使用区块链进行投票，但它可用于民意测验，其中投票的透明性很重要，并且观众具有对区块链投票的亲和力和好奇心。 正在施工:construction:！ 成分 客户端： Angular frotnend应用程序（一个标准的Angular项目） 核心：与区块链相关的通用领域类和服务 服务器： Node.js，Express.js服务器（后端）应用程序 建造 假设：已安装Node.js 14，并且在子项目npm install中已执行npm install 。 build_client.bat构建Angular前端 build_docker.bat构建Docker映像 跑 run_docker.bat 该命令启动

灯光控制系统 用于家庭自动化灯光控制系统的Web应用程序。 目录 演示版 :backhand_index_pointing_right: 观看演示视频。 成就成就 简洁的用户界面 动态更改亮度值和灯泡名称 改善了动态呈现数据的可维护性-主App组件的每个子组件都在动态呈现数据 响应式设计可提高用户体验 自动化的组件测试 建立过程 使用渲染房间数据。 使用使用房间数据创建表。 渲染灯开关并创建带有toggleSwitch方法。 研究了用于渲染圆形滑块以进行灯光控制的不同库，并决定使用。 我做出此决定是为了通过更好的用户体验来改善UI。 我考虑过的其他库： ， 为了突出显示用户选择的房间，我在选定的表行中添加了“突出显示”类。 为了使箭头从“显示”点指向突出显示的房间，我使用了样式库来动态更改“顶部”样式属性。 使用HTML颜色代码将零部件颜色与线框设计进行匹配。 添加了详细的样式以与线框设计匹配。 当用户选择特定的灯泡来更改名称时，将

java种菜源码曼迪 蔬菜营销系统的Web应用程序 项目名称：网站排名系统 项目摘要：万维网是当今海量信息的常年来源。 因此，对能够定位、识别和检索信息以满足个人需求和突发奇想的需求的自动化方法有明确的需求。 互联网还为组织和推荐信息创造了新的可能性 电子商务中的“推荐系统”促进了数据的发现、收集和分析及其对购物者的影响，包括他们的需求和愿望 av 提供有关电子商务潜在影响的有价值的反馈关于人们的生活。 为了组织信息，推荐系统使用从用户的行为和属性中学到的知识将数据挖掘技术结合到他们的推荐中。 Web 使用挖掘是数据挖掘技术的一种应用，用于从 Web 数据中发现使用模式，以便了解和更好地满足基于 Web 的应用程序的需求。 在本文中，我们对基于 web sige 挖掘和 sentantic web 的推荐系统领域的最新研究进行了调查。 可以使用的具体技术：Oracle。 Java，用于 Oracle 连接的 Swing JDBC。 任何技术都可以用于前端开发。 项目任务：Duw ER 图表，项目中所需的每个表的架构。 将所有表规范化到 3NF，实现任务。 用户界面 项目功能组件： 1

图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

泰利纳 Tellina 使用自然语言处理 (NLP) 将英语句子（例如“在当前文件夹中查找文本文件”）翻译成 bash 命令，例如find . -name "*.txt" find . -name "*.txt" 。 您现在可以在尝试一下。 或者，您可以在本地安装它； 这份文件告诉你如何。 安装 安装 TensorFlow Tellina 使用 Tensorflow 2.0。 按照上的说明进行。 最简单的方法是使用安装。 安装其他依赖： pip3 install -r requirements.txt 设置tellina_learning_module子模块： git submodule update --init --remote git submodule foreach git pull origin master make submodule 要在未来更新tellin