给定的库将允许使用自由和愉快的编程语言 Freebasic 轻松地开发程序。 使用此库，您始终可以使用语言的内置函数和 API Windows 函数或其他外部库。 目前库里已经有600多个函数，很像PureBasic语言的函数。 该库具有足够方便的信息和来自 chm 的示例，用于理解函数工作。 开发人员：Stanislav Budinov 和 DJPeters。 库许可如下： zlib 许可

The Python Standard Library by Example --Doug Hellmann 那本的源代码哟，欢迎下载！

西门子s7-200标准库 Inst_Library_V11，包括modbus和uss标准库

android-webrtc-aecm 基于WebRTC AECM算法的Android声学回声消除 基于存储库的存储库。 它包含一些错误修复和代码改进。 JNI包装器进行了一些重构，并清除了异常。 还配置了项目以支持x64体系结构，现在它支持以下ABI：armeabi-v7a，arm64-v8a，x86，x86_64。

增加了对RAD Studio 11 Alexandria Release 2的支持，增加了对Lazarus 2.2.2的支持，增加了对iOS 15的支持，增加了对Android 12的支持，为查询和表组件添加了CloneCursor方法，该方法允许在数据集之间共享数据，在VirtualQuery组件中添加了对SQL语句中标准排序规则的支持， 改进了导出到XML的性能， 修复了连接字符串参数值包含单引号时的错误， SQLServer数据提供程序， 添加了对SQL Server 9的Microsoft OLE DB驱动程序的支持， 添加了对Microsoft OLE DB提供程序的Azure AD身份验证支持， 增加了对Direct模式下Always-On可用性组的支持， 通过在直接模式下使用“重定向”连接策略，添加了对连接到Azure数据库的支持， 修复了在元数据组件中使用PROCEDURE_TYPE条件限制过程列表的错误， 修复了在SQL Server 2000上以直接模式提交事务的错误

ACS控制器二次开发软件接口说明书，如果对运动控制感兴趣的可以下载，进行二次运动控制开发。英文版本，配套翻译软件看着更轻松

如何清空matlab的代码透明检测方法库 什么是晴空检测方法？ 晴空检测（CSD）方法是一种分析辐照度数据的时间序列并确定以下两项内容之一的方法：（1）测量时的天空是否没有云[CSDc]，或者（2 ）在测量[CSD]时是否有清晰的太阳视线。 我们的建议 在审查了库中所有可用的方法并发表了发现之后（Gueymard等，2019 [3]，请参见README.md的底部），我们可以很好地了解哪种模型效果最好。 我们发现，尽管某些模型在某些气候条件下表现出色，但[3]中没有模型可以在所有地方可靠地运行。 因此，我们设计了自己的模型，并从这里涉及的所有方面产生了影响： Bright-Sun CSDc和CSDs模型（虽然主要是CSDc）。 这项工作已经发表（Bright等人，2020 [4]），并对本文中详述的其他方法进行了深入研究。 自然，我们发现此方法是最可靠的，并且对晴空辐照度模型的选择非常不敏感（我也已在其另一个存储库中提供了很多代码）。 介绍 欢迎使用CSD方法库。 这是文献中发现的许多CSD方法论的集合，随后将其编码到Matlab中。 请注意，许多模型都需要某种形式的解释或转换。 每个

长笛 Flute是Common Lisp中一个漂亮的，易于组合HTML5生成库。 它是 简单：最简单的语法，用于内置和自定义元素； 易于调试：在REPL中漂亮地打印生成的html代码段； 功能强大：可帮助您定义可重用和可组合的组件，例如React中的组件 现代：仅关注HTML5 入门 安装并运行测试 (ql:quickload :flute) (ql:quickload :flute-test) 然后在其定义中定义一个专门用于HTML生成的新包： (defpackage flute-user (:use :cl :flute)) 如果您不想导入所有符号，请参见 ，它提供与传统Lisp HTML生成库相似的接口。 使用html元素 (html (head (link :rel "...") (script :src "...")) (body (

快速查找web设计的的各种元素，包括CSS

这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。 我写了几篇文章解释其功能。 学习围绕支持ML20M等的顺序或框架环境构建。 Seq和Frame确定顺序数据的长度类型，seq是完全顺序动态大小（WIP），而帧只是静态帧。 状态表示模块具有多种方法。 对于顺序状态表示，可以使用LSTM / RNN / GRU（WIP） 使用Modin（Dask / Ray）并行数据加载和缓存 Pytorch 1.7支持Tensorboard可视化。 将来会添加新的数据集。 :books: 中篇文章 回购协议由两部分组成：库（./recnn）和游乐场（.