以正确的方式学习 HTML 和 CSS 概述 这是HTML CSS: The Right Way项目的 GitHub Pages 存储库。 这个网站是一个 Jekyll 项目 每个section和_posts/都是_posts/中的一个Markdown文件 子部分有isChild: true在他们的前面 导航和页面结构是自动生成的 传播这个词！ 这是前端开发人员应该了解的有关最佳实践和指南的所有内容的集合。 它旨在让完全新手了解他人经验的结果并学习“正确的方法”。 因为网络变化太大了，我们不应该再犯过去的错误。 如何贡献 询问如何做某事 转到 谢谢！ 添加到内容 分叉和编辑 可选择使用 gem 安装以在本地预览 提交拉取请求以供考虑 贡献者风格指南 使用英语拼写（仅限初级英语仓库） 使用四 (4) 个空格缩进文本； 不要使用标签 将所有文本换行至 120 个字符 在哪里 翻译 项目

去颜色 一个用 Go 编写的颜色工具，灵感来自 安装 $ go get github.com/turingou/go-colors 例子 package main import "fmt" import . "github.com/turingou/go-colors" // Import to global func main () { fmt . Printf ( "Im a %s \n " , Color ( "yellow" , "yellow text" )) } 或者直接运行示例代码： $ go run github.com/turingou/go-colors/examples/colors.go 应用程序接口 检查这个文件： colors.go 测试 运行测试： $ go test 贡献 Fork 这个 repo 克隆你的仓库 安装依赖 签出一个功能分支

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与现有的跨行业工作不同的是，本文特别以中国工业企业数据库中的制药实体为样本，并使用阈值回归来检验政府研发补贴对私人研发投资，专利数量和新产品销售的影响。 我们发现，政府的研发补贴可以有效地吸引私人投资。 但是，由于挤出的阈值过高，因此在制药工业中实际上不存在挤出效应。 新产品的销售也有类似的情况。 但是对于专利数量，只有促进作用。

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lilybot-ctenophore - Lilybot 的基于角度的 Web 客户端 该项目基于 angular-seed Web 应用程序。 入门 要开始使用，您可以简单地克隆 angular-seed 存储库并安装依赖项： 克隆回购 使用 [git][git] 克隆 angular-seed 存储库： git clone https://github.com/wilblack/lilybot-ctenophore.git cd lilybot-ctenophore 安装依赖 npm install 运行应用程序 该应用程序目前正在 ctenophore.solalla.com 上的 Digital Ocean Droplet 上运行，它是一个 nginx 服务器。 NGINX 检查端口上正在运行的进程。 sudo netstat -tulpn 与 nginx 服务器交互

比赛需要故只开源了粗劣的第一个版本demo实现,第二版本改进使用yoloV3模型进行垃圾分类检测,机器臂分拣垃圾,垃圾分类数据集重新收集,并有微信小程序的用户查询垃圾分类及反馈机制 注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件 B站视频介绍地址：https://www.bilibili.com/video/av80830870 交流群:1074171553 题主双非师范院校2021考研狗,如果你觉得这个小项目有帮助到你,请为项目点一个star,不管是考试型选手毕设项目被迫营业还是直接拿去二开参加比赛,这些都没问题,开源项目就是人人为我我为人人,但请尊重他人劳动成果,大家都是同龄人.心上无垢,林间有风. 材料清单 树莓派 1个 pca9685 16路舵机驱动板 1个 7寸可触摸显示屏一个 MG996R 舵机4个 垃圾桶4个 usb免驱动摄像头1个 树莓派GPIO扩展板转接线柱1个 硅胶航模导线若干 环境需求 1.开发环境 神经网络搭建—python 依赖 tensorflow,keras 训练图片来源华为云2019垃圾分类大赛提供 训练图片地址：https://developer.huaweicloud.com/hero/forum.php?mod=viewthread&tid=24106 下载图片文件后将文件解压覆盖为 garbage_classify 放入 垃圾分类-本地训练/根目录 神经网络开源模型--- resnet50 models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入 resnet50模型文件名：resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 百度就可以找到下载放入即可：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 2.运行开发环境 进入 "垃圾分类-本地训练"目录 环境初始化 python3 安装框架flaskpip3 install flask 安装tensorflow，keras等依赖 pip3 install tensorflow==1.13.1 pip3 install keras==2.3.1 运行 1.命令python3 train.py开启训练 2.命令python3 predict_local.py开启输入图片测试 3. 训练服务模型部署 进入 "垃圾分类-服务部署"目录 output_model 目录存放的是本地训练完成导出的h5模型文件 models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入 resnet50模型文件名：resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 百度就可以找到下载放入即可：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 环境初始化 安装框架flaskpip3 install flask 安装tensorflow，keras等依赖 pip3 install tensorflow==1.13.1 pip3 install keras==2.3.1 运行 1.命令python3 run.py开启窗口本地调试 2.命令python3 flask_sever.py开启服务部署 3.命令sh ./start.sh开启后台运行服务部署 4.树莓派界面搭建 基于nodejs electron-vue 强烈建议使用cnpm来安装nodejs库 进入 "树莓派端/garbage_desktop"目录 安装依赖 cnpm install 开发模式 cnpm run dev 打包发布 cnpm run build 5.树莓派端flask-api接口操作硬件 进入"进入 "树莓派端/garbage_app_sever"目录" 注意树莓派应该开启I2C，确保pca9685 I2C方式接入后可显示地址 命令：i2cdetect -y 1 查看 地址项 0x40是否已经接入树莓派 运行 python3 app_sever.py 或者 sh start.sh 启动 若提示缺少依赖： pip3 install adafruit-pca9685 pip3 install flask

stream a wrapper of socket interface User Manuals User Manuals html docs 见源代码/doc/manual.html Setup source build.env 如果出错则使用dos2unix build.env处理后重新执行 make clean make ./server ./client 另开一个shell窗口

mingw，MinGW.zip 来自官网mingw-setup.exe下载器下载到的东西。 其中也包含 mingw-get-setup.exe 下载器本身。 都是从官网下载的。