control.js platform.js 自己经常用到的

CFD中的机器学习案例 该存储库包含出版的文章使用的代码。 安装 我们建议使用单独的虚拟环境。 要创建一个，运行 python3 -m venv < ENV> 通过运行输入 source < ENV> /bin/activate 要安装需求，请运行 cd flowfusic_cylinder_flow pip install -r requirements.txt 使用代码库 创建机器学习模型的三个主要步骤可以代替CFD管道的一部分。 在继续之前，请确保您位于存储库的主目录中。 生成几何 python make_geometry_dataset.py 生成样品流 训练卷积神经网络模型 python train.py

DeepBugs：深度学习查找错误 DeepBugs是一个框架，用于从现有代码语料库中学习基于名称的错误检测器。 有关详细说明，请参见。 快速开始 是使用简化版进行播放的一种快速简便的方法。 要使用完整的DeepBugs工具，请继续阅读。 概述 从主目录调用所有命令。 Python代码（大部分实现）和JavaScript代码（用于从.js文件提取数据）位于/python和/javascript目录中。 所有要从中学习的数据，例如.js文件，都应该位于/data目录中。 生成的所有数据（例如中间表示形式）都将写入主目录。 建议将它们移到单独的目录中。 所有生成的数据文件都有一个时间戳作为文件名的一部分。 下面，所有文件都与*一起使用。 多次运行命令时，请确保使用最新文件。 要求 Node.js npm模块（使用npm install module_name ）：橡子，estrave

毕设 基于jsp的高校网上订餐系统. 代码+库+说明+论文+PPT

学习Arduino有段时间了，也看了很多东西，所以打算最近做了一辆3轮的智能车。 Arduino智能车制作配件 3轮小车底盘（能安装UNO、带其他配件） 1块 UNO控制板 1块 Arduino电机驱动 1块 UNO扩展板 1块 7.4V充电锂电池（充电器） 1块 电源端转DC端口线 1块 超声波云台（包含超声波、舵机及固定支架） 1块 LCD12864液晶显示器 1块 测速模块 2块 杜邦线（连接模块） 20根左右 焊接导线（连接电机及点击驱动） 6根左右 铜柱螺丝（必要时加高） 热缩管+扎带+黑胶布 工具:烙铁、锡丝、斜口钳或者剪刀、打火机（热缩管用）、螺丝刀 小车所用到的装备: 1、首先当然是小车底盘了，我用的是3轮小车底盘，带开关（很方便）； 2、控制板（我用的是UNO兼容版），电机驱动，扩展板（方便用杜邦线，VCC及GND也很多）；3块板子可以直接插在一起，节省了很多空间，如下图: 3、供电电源，我使用的是7.4V充电锂电池加DC转接头，当然还有充电器~~如下图: 4、超声波舵机云台，如图: 5、显示模块LCD12864，我的买回来后又加工了一次，原来是直排针（不太还接线），将它改成弯排针了，如下图: 6、最后就是测速模块，现在还没调试到它，但是已经将它安装在小车上；还有些配件:螺丝、铜柱、杜邦线等，还有些简单的工具:烙铁、螺丝刀什么的；我还有用扎带，热缩管，这样小车看起来会更美观！ 超声波使用的是 A2 和A3脚，这个自行定义也可以的！我使用的扩展板上就有这个接口舵机使用的是D13 12864 使用的是杜邦线连接的，引脚使用下面也有！ 所有的连接方式都有写到程序中，打开一看就知道了！ Arduino避障小车 電路連接: D3、D4和D6、D7分别连接左右电机，控制电机 超聲波連接: VCC ---- +5V；Trig ---- A2；Echo ---- A3；GND ---- GND； 舵機控制:D13 LCD12864引脚连接: RS ---- D2；R/W ---- D8；E ---- D9；PCB ---- GND；VSS ---- GND；VDD ---- VCC；LED+ ---- VCC；LED- ---- GND；

《统计用区划代码和城乡划分代码库》指南 country 2018 统计局

Esignite是一个软件设计质量评估工具。它分析c#代码库，并检测一套全面的体系结构、设计和实现气味。目前，Designite支持7种常见架构、19种设计和11种实现气味的检测。Designite计算30多个源代码指标来衡量软件系统的结构健康度。Designite为软件开发人员、设计人员和架构师提供了一套丰富的可视化工具，以可视化影响软件可维护性的各种问题。 安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/11 解压密码：123

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