cas Node.js的中央身份验证服务（CAS）客户端 该模块处理CAS身份验证（支持代理和扩展属性），并且如果需要，还可以透明地重定向网页。 对于希望手动处理事务的人员，票证验证步骤可作为其自身功能使用。 Express / Connect也支持单点注销。 要手动启动登录过程，请将您的用户发送至： https://cas_base_url/login?service=url_to_handle_ticket_validation 。 在下面的滑铁卢大学示例中，该URL为： https://cas.uwaterloo.ca/cas/login?service='my_service' : https://cas.uwaterloo.ca/cas/login?service='my_service' 。 或者，如果您正在为网页使用标准的HTTP req / res对象，则可以使用提供

Three.js-Boids 3d和2d空间中的Three.js Boids。 一群愤怒的锥体看着或飞来飞去。 调整设置以创建您的行为，或者添加您自己的网格以使更好的东西成群。 用法 git clone 将index.html与您选择的本地服务器一起使用。 警告 2d boid的默认值有些可怕。 只需将所有距离和力量加倍即可获得更多动作 去做 免费相机的速度等于波状速度，这对于低速来说是很好的选择，但是当您将其增加很多时，将无法处理。 也许添加滑块以提高相机的移动速度。 2d boid的默认值通常有点低，这很可怕。 也许为2d和3d创建2套不同的默认值

Gawati工作流程 XML和JSON支持工作流配置，可以使用XML创建工作流配置，然后将其转换为JSON以供应用程序使用。 您可以根据以下说明生成Worfklow的有向图（要求Workflow配置为XML）。 Gawati工作流是一个有状态的工作流，旨在支持通过状态转换在不同状态下移动文档。 工作流允许定义谁可以在每个状态下执行操作，以及允许谁在状态之间进行转换。 过渡连接状态，并允许仅使用少数几个状态来构建复杂的工作流。 典型的过程是使用XML提供的xml2jon脚本，以XML编辑工作流并从生产JSON中生成生产JSON。 测试 npm install然后是; npm test 单元测试位于test/testWorkflow.js ，它提供了有关如何使用API​​的概述。 产生文件 注意：这要求工作流配置必须为XML格式 npm install在package文件夹中 下载

vue项目实现的 冒泡排序可视化，动态直观的展现冒泡排序是如何运作的，让你看清排序的步骤，欢迎大家下载学习

wechart-nodejs 微信jssdk开发测试的node版本 静态页面的版本 采用静态页面ajax请求后台地址返回签名的方式实现 测试方式 微信访问 JS安全域名接口 扫描一下二维码，关注账号，随意输入内容进入测试页面进行测试

VNC-RFB-CLIENT RFC 6143（RFB协议/ VNC）客户端的纯node.js实现，没有外部依赖关系。 支持Raw，CopyRect，Hextile和ZRLE编码。 入门 要求 Node.js> = 10 安装 安装NPM软件包npm install vnc-rfb-client 用法 const VncClient = require ( 'vnc-rfb-client' ) ; const initOptions = { debug : false , // Set debug logging encodings : [ // Encodings sent to server, in order of preference VncClient . consts . encodings . copyRect , VncCl

数据可视化 基于D3.js构建的数据可视化示例集合。 目前包括： toptwenty ：一种从 CSV 文件集合中提供多个“前 20 个”列表的简单方法。 允许动态更改列表的主题和列表的元素数量。 包括翻转文本以获取更多信息。 wordlcoud ：一种从节点和有向边的数据集创建交互式 wordcloud 的简单方法。 允许拖动以更改布局并双击以突出显示连接的组件。 toptwenty.js 从输入数据轻松创建交互式 SVG，显示多个“前 20”列表。 最终用户可以单击更改显示的条数或显示的数据。 可以接受任意数量的数据集。 用法： 在您的页面中包含toptwenty.js ，然后使用以下语法调用toptwenty ： toptwenty ( svg_id , h , w , font_family , n

航班延误可视化 使用 d3.js 和 dc.js 对图表进行实验。 。

姿势分类器 使用ml5.js和p5.js的姿势分类Web应用程序 数据采集​​： 从ml5库使用PoseNet模型，并为分类模型中使用的字母手动收集数据。 模型训练： 将收集的数据标准化并通过神经网络传递，并训练50个纪元。 部署： 经过训练的模型用于姿势分类，应用程序的UI在p5.js中开发，并使用github页面进行部署。

kyxt 电信学院教师科研信息管理系统 电信学院教师科研信息管理系统 开发环境：MyEclipse 2017 CI ,Navicat Tomcat8.5 + Mysql5.7 前端使用JSP+Jquery,Layui框架，后台使用Servlet+Javabean+jdbc 实现功能 ：1.Login登录功能（权限不同，登录不同系统） 2.Admin完成对教师信息的添加和管理 3.Admin完成对基本信息的维护（包括专业信息、职称信息、期刊信息、期刊等级、项目来源信息、一级学科、学科分类） 4.Teacher完成对个人论文的添加，查询功能 5.Teacher完成对个人信息的查看，以及对密码的修改 6.Admin完成对论文审核，查询功能 7.Admin完成对论文信息的分析，生成可视化的图表数据显示到页面（拟采用Echarts实现） 系统运行截图： 登录界面： 教师查询论文界面： 图表分析1：