StudioLite，我们其他人的数字标牌
StudioLite是一个开源，100％免费的数字标牌平台，其设计初衷是易于使用。 使用StudioLite，任何人都可以拥有完全可定制的数字标牌解决方案。 获取源代码，对其进行修改，为其打上品牌，并构建适合您和您的客户的产品。 最重要的是，您将充分利用世界上最流行的数字标牌云，因此您不必担心后端编程或什至设置服务器，这一切都可以使用mediaCLOUD完成。
基于杨树SignageStudio Pro（[MediaSignage]： ://www.DigitalSignage.com）
连接到私有媒体服务器或公共免费媒体
100％基于GNU V3许可证的开源
欢迎贡献者，派生，修改和发送请求请求
由Google的Angular Framework + TypeScript + ngrx提供支持
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开发人员页面
2021-01-31 14:12:17
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DStarLite_Unity2019.3.4项目 链表+ 堆.rar
2021-01-28 04:51:10
22.84MB
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app开发教程之用AppCan跨平台开发app教程合集.zip
2021-01-28 04:39:44
17.73MB
a fast usefull and lite browse app. you can enjoy the web video easily.
2021-01-28 04:38:25
19.29MB
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博客配套工程源码
https://blog.csdn.net/botao_li/article/details/85630090
2021-01-19 00:25:07
40.7MB
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最后一个深度出品的精简版XP
md5: 6f035a9e4c7295ec2c64d2d5b1eee879
安装密钥: MRX3F-47B9T-2487J-KWKMF-RPWBY
2021-01-08 10:08:57
202.71MB
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TinyML Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers by Pete Warden, Daniel Situnayake
Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size—small enough to run on a microcontroller. With this practical book you’ll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems combine to make astounding things possible with tiny devices.
Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.
* Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures
* Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers
2020-12-08 16:04:16
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