| 项目 极简S3客户端（适用于AWS，Minio，Digital Ocean Spaces等） S3 SDK的轻型替代方案，仅使用@ root / request和aws4。 放（） 得到（） 头（） 删除（） 标志（） 从S3下载文件 该库支持与相同的流选项。 作为流 var resp = await s3 . get ( { accessKeyId , // 'AKIAXXXXXXXXXXXXXXXX' secretAccessKey , // 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' region , // 'us-east-2' bucket , // 'bucket-name' prefix ,

个人博客《批量获取依赖项的文件名，方便开发者更愉快的做开发》的代码和可执行程序

安全帽依赖编译器 直接从NPM依赖项编译Solidity源。 安装 yarn add --dev hardhat-dependency-compiler 用法 在安全帽配置中加载插件： require ( 'hardhat-dependency-compiler' ) ; 在dependencyCompiler项下添加配置： 选项 描述 默认 paths 依赖路径Array进行编译 [] path ABI导出目录的路径（相对于Hardhat源目录） './hardhat-dependency-compiler' keep 编译完成后是否保留临时文件目录（目录仍将在每次编译时删除并重新生成） false dependencyCompiler: { paths : [ '@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol

GROMACS 安装 本演练遵循为 GROMACS 的最低功能版本安装兼容版本的库和构建工具的步骤。以下包/库是完整构建和安装所必需的： 明威 促进 制作 fftw3 如果您的系统能够通过拥有适当的硬件和/或可用的集群机器来支持它们，则需要其他要求，例如 CUDA 和 MPI 扩展。 在 64 位 Windows 计算机上安装 明威 MinGW，“Minimalist GCC for Windows”的缩写，是基于GCC编译器的Windows编译器。默认官方版本 ”是我们不会在我们的案例中使用 32 位版本，而是选择来自的 64 位分叉版本，作为奖励，它包含在最新的 Boost 库中。 首先，从这里下载 MinGW 安装程序： 启动 exe 后按照说明选择合适的位置来放置提取的文件。这是 C:/ 给我们一个安装目录为 C:/MinGW。 重要提示：此时必须将 MinGW 添加到

VTK构建 即将在此处添加构建说明。

Mobbeel Fat AAR Gradle插件 在我们使用复杂的模块层次结构，这些模块又必须在生成的AAR中嵌入其他依赖项。 为此，我们使用此Gradle插件，该插件允许将项目及其依赖项合并到同一AAR（fat-aar）中。 欢迎发布问题，以继续改进此插件。 插件可与Android Gradle插件3.0.0或更高版本一起使用 产品特点 支持来自工作空间的外部依赖关系（例如： api "com.mobbeel:my-lib:1.0.0" ） 支持内部依赖关系（例如： api project(':My-lib-module') ） 支持内部/外部本机依赖 支持内部/外部AAR依赖关系

deb下载器 deb-downloader是一个简单的工具，可以从标准Ubuntu存储库中下载deb软件包及其依赖项的列表。 它可以用于下载i386和amd64体系结构的软件包。 如果需要，可以为特定的APT配置加载定制文件并扩展源列表。 要求 您需要在计算机上安装Docker。 然后，您可以使用以下命令拉出特定版本的Ubuntu ./setup.sh 在哪里： 版本：有效版本为16.04、19.10，... 用法 ./download.sh [-c | --clear] ([-v | --ubuntu-version] version) ([-a | --arch] arch) [-h | --help] package-1 ... [package-n] ... 在哪里： 软件包：一个或一个要下载的软件包列表 -c，--clear：在开始下载之前清理档

depends简介depends是一款可以查看一个exe文件或dll文件需要依赖哪些dll文件的工具，比如我们生产了一个exe程序，显然在我们的开发环境下是可以执行这个exe程序的

将实体识别命名为依赖项解析 介绍 该存储库包含以下论文中介绍的代码： 于俊涛，伯纳德·博内特和马西莫·波西奥在2020年计算语言学协会（ACL）第58届年会论文集中 设置环境 该代码使用Python 2和Tensorflow 1.0编写，Amir提供了Python3和Tensorflow 2.0版本（请参阅其他版本）。 开始之前，您需要使用pip install -r requirements.txt列出的所有必需软件包。 然后下载BERT模型，对于英语，我们使用，对于其他语言，我们使用。 之后，修改并运行extract_bert_features/extract_bert_featu

包含flask安装.txt，按照此文档方式安装即可，主要用于无法上网的电脑，提供离线安装的方式。flask离线安装，按照安装说明安装即可