com.google.zxing core 3.3.0，maven复制出来的jar包，用于生成二维码

Android开发入门与实战是一本Android应用层开发书籍，对理解Android系统有很大帮助

#jQuery CSV到表格jQuery CSV到表格插件读取逗号分隔值（CSV）或制表符分隔值（TSV）数据，并生成HTML表。 常见的电子表格程序（例如Microsoft Excel）能够以CSV和TSV格式保存。 通过在DIV上调用CSVToTable（）函数，并提供要下载的CSV或TSV文件的路径，插件将在数据中加载并创建HTML表。 例如，如果名为“ test.csv”的文件包含以下数据： album,artist,price "lateralus","tool",13.00 "aenima","tool",12.00 "10,000 days","tool",14.00 "down in it","nine inch nails",3.00 "broken","nine inch nails",6.00 一个简单的插件调用，例如： < div id =" CSVTab

Stylegan2-Ada-Google-Colab-Starter-Notebook 一款用于培训Stylegan2-ada的colab笔记本，不容小rill。 将学习转移到您自己的数据集上从未如此简单:)

在不离开当前标签的情况下缩短url。 Google短链接使用户可以轻松创建Web URL的描述性快捷方式。 这使用户更容易回忆和共享重要文档和网站的位置。 通过该扩展程序，您可以创建指向当前正在查看的任何页面的短链接，而无需在单独的标签中打开Goog​​le短链接。 Google短链接是Google Labs应用程序，可在Google Apps Marketplace免费获得。 访问http://goo.gl/023yw以了解更多信息或开始在您的域中使用它。 安装此扩展程序，即表示您同意https://chrome.google.com/extensions/intl/zh-CN/gallery_tos.html上的服务条款。 支持语言:English

液态状态机 (LSM) 是一种使用时间神经元进行计算的方法，与标准人工神经网络不同，它可用于直接对固有时间数据进行分类。 它也被提出作为某些大脑功能的自然模型。 通过这段代码，我们表明通常由 Maass 等人定义的液体状态机不能作为大脑功能的自然模型。 这是因为它们很容易受到模型部分故障的影响。 该代码通过指定某些类型的拓扑约束（例如“小世界假设”）解决了这个问题，这些拓扑约束被认为在生物学上是合理的，可以在这个意义上恢复 LSM 的鲁棒性。 有关更多详细分析，Hazan, H. 和 Manevitz, L.，液态机中的拓扑约束和鲁棒性，专家系统与应用，第 39 卷，第 2 期，第 1597-1606 页， //dx.doi.org/10.1016

这个工具用到Google的web翻译原理，用到SQL SERVER 2005等以上版本，.net 3.5，windows server 2003/7/8/xp系统

谷歌搜索结果 JAVA API 这个 Java 包可以使用抓取和解析 Google、Bing 和百度搜索结果。 随意 fork 这个存储库以添加更多后端。 该项目是 Java 7 中 SerpApi 的实现。此代码依赖 GSON 进行高效的 JSON 处理。 HTTP 响应被转换为 JSON 对象。 测试中提供了一个示例。 @see src / test / java / GoogleSearchImplementationTest.java 要求 运行： Java / JDK 8+ ( ) 较旧版本的 Java 不支持 HTTPS 协议。 SSLv3 有问题，导致 Java 引发此异常：javax.net.ssl.SSLHandshakeException 用于开发： Gradle 6.7+ ( ) 快速开始 在 Java 中开始这个项目。 我们提供了一个完整的工作示例。

深层 使用神经网络与Google的Project Soli Sensor进行手势识别 更新 数据集和经过训练的模型现在可用。 介绍 这是本文的开源评估代码库： 与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别王赛文，宋杰，连杰（Jamie Lien），普皮列夫·伊万（Poupyrev Ivan），奥特玛·希利格斯（链接到） 如果发现该代码有用，请引用该论文。 谢谢你。 （ ） 该项目使用Google的传感器。 Soli是一种新的传感技术，它使用微型雷达来检测非接触式手势交互。 Soli传感器技术通过在宽光束中发射电磁波来工作。 光束中的物体会散射这种能量，从而将一部分反射回雷达天线。 反射信号的属性（例如能量，时间延迟和频移）可以捕获有关对象特征和动力学的丰富信息，包括大小，形状，方向，材料，距离和速度。 我们的论文使用了轻量级的端到端训练的卷积神经网络和递归神经网络架构，

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