描述 Drogon是用现代C ++编写的快速有效的Web应用程序框架。 它可以在各种设备上运行； 从嵌入式系统到大型服务器。 这些文档教您如何使用它。 关于德罗贡 {％hint style =“ warning”％}注意：本教程系列既不是Drogon项目的一部分，也不是Drogon的文档的一部分。 这是一种尝试使结构更易读的材料。 {％endhint％} 什么是德罗贡 Drogon是社区开发的C ++ Web应用程序框架。 它为构建Web应用程序提供了事件驱动，异步，跨平台和高效的环境。 就像NodeJS，PHP和Golang一样。 此外，Drogon为无JS和其他场景提供了类似PHP的服务器端渲染系统。 Drogon的存储库： : Drogon的文档： ://drogon.docsforge.com 德龙的优势 Drogon很快。 尽管我的目标不是成为第一名，但很高兴知道该框架

西马 还是需要一个名字。 还有一句口头禅。 特征 还没有。 建造 您将需要以下内容： 韦兰 （也在） 我在自己的 fork 中添加了一些对 swc 至关重要的东西，所以除非我的更改合并到主线 swc 中，否则您将需要我的。 （也在） 库 libevdev libxkbcommon 库输入 libudev xlib（用于解析密钥） libxcb（用于 XWayland） xcb-util-wm（用于 XWayland） 像素人 Linux >= 3.12 构建和安装 swc 后，运行 make clean && make 建立wm。 用法 还没有。 去做 绑定swc的东西 制作可以处理窗口的工作 Wayland 显示器 从配置文件解析键绑定和命令 窗口移动 窗户翘曲 产卵 焦点改变 调整大小 分组的东西 监控东西 重新加载设置 退出 自定义修

注意：该项目正在进行中。 关于 该项目基于 Python 和 ，这是一款信用卡大小的计算机，具有 GPIO、USB、10/100 以太网等功能。 它是一个 6 腿（六足）机器人，每条腿有 3 个自由度。 目前，它可以使用记忆技术通过优化的步行算法线性行走，通过 PS3 控制器进行控制，流式传输视频，通过 flite TTS 引擎和板载扬声器进行通话，使用超声波传感器执行基本对象检测，使用卸载的硬件中断ATmega328P，使用预测性物体检测算法（目前正在重写）通过相机检测纯色物体，并从 BMA180 传感器收集加速度数据。 其他动作、所有功能的集成等正在进行中。 硬件 1 个 1 x 4GB 或更大的 SD 卡 1 x 用于连接家庭网络的低功耗 USB wifi 模块 1 x 低功耗 USB 蓝牙模块，用于连接 PS3 控制器 2 x 用于控制伺服 PWM 信号。 这是基于 ，它有自己的内

犀牛VR RhinoVR是Rhino 7插件，它使用HTC Vive或Oculus Rift头戴式显示器在虚拟现实中渲染Rhino视口。 该插件是作为示例创建的，向开发人员展示了如何为Rhino 7开发VR插件。 特征 在Rhino 7 连续的“游戏模式”内循环。 直接从Rhino的SDK存取立体影像。 新的Rhino SDK工具，可从VR控制器中进行选择。 在Rhino VR中 使用VR控制器，使人行横道风格运动流畅，包括动量。 支持OpenVR耳机和控制器（HTC Vive，Oculus Rift）。 蚱canvas画布在虚拟现实中的显示和操作。 拣货和选择支持。 示例命令：移动/撤消，具有取消支持。 要求 HTC Vive或Oculus Rift。 安装了SteamVR应用程序的Steam。 犀牛WIP。 安装 确保您已安装Rhino 7 Service Rele

人脸图像识别应用-WIP 该项目使用 ，由指导，利用其“ 2020年完整的Web开发人员：从零到精通” 。 并与结合使用。 此应用程序的目的是拍摄任何图像（.png或jpg），并自动检测图像中的任何面Kong。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 预览： 在制品 登录/注册（工作中） 数据库（用户配置文件） 服务器

赖特语言 一种会飞的语言 徽章 服务 徽章 Travic CI GitHub行动CI 传送带CI 代码覆盖率 博士 Crates.io GitHub版本 GitHub（预）发布 平均问题解决 问题仍未解决 发展状况 资料下载 全部的 发行版 预发行 Crates.io Crates.io（最新） Wright是一种受Rust启发的轻量级编程语言。 Wright的目标是利用Rust的一些关键功能（例如安全性和速度），并为它们增加许多其他功能，以及后端和类型系统的新增功能。 语言的核心目标： 使用方便 坚固性 合理的速度 记忆安全 并发 可移植性 赖特和鲁斯特的比较： 锈 赖特 参考类型 X 一生 X 垃圾收集器 X 班级 X 类型级常量 还没有 X 枚举 标记工会 专用子类型 结构 X X 特质 X X 工会 枚举或未标记 专用标签类

数据修复工具testdisk-7.0-WIP源代码，支持系统：dos、windows、linux、mac os X

Oracle Work in Process Technical Reference Manual

线性规划的matlab代码 基于线性状态空间模型的预测控制器框架 旨在实现一个代码编写复杂度不高于Matlab的模型预测控制器封装 未来将加入非线性模型（极有可能是基于高斯过程回归）的预测控制，可能会有大量代码需要重构 需要qpOASES 3.7版本，把qpOASES源码的include和src文件夹放在本工程的qpOASES文件夹内，并在工程目录中包含include路径 代码主要由四部分组成：矩阵类a_matrix，状态空间类state_space，预测控制类mpc（无差分约束）与mpc_d_constraint（包含差分约束），二次规划求解器qpOASES（需手动添加）。 使用指南 使用时，需包含mpc.h或mpc_d_constraint.h 矩阵类使用基础 在本程序中，所有变量都是以矩阵存在的（对Matlab的拙劣模仿），因此首先需要至少掌握内置矩阵类a_matrix的基本用法。 你可以像这样初始化一个矩阵： //initialize a 4*3 matrix a_matrix mat1={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9},{10,11,12}}; 矩阵可以直接使

ADS131M08_Arduino TI针对ADS131M08的WIP Arduino实现 改编自Daniele Valentino Bella的ADS131M04库，用于伦敦帝国理工学院的Rocketry（LGPL）。