以太坊拍卖dApp(Solidity + Truffle + React) 请查看我上的其中介绍了为该应用提供支持的合同。 这是一个简单的拍卖平台。 您可以创建新的拍卖,设置开始和结束时间(以及出价增量),使用ETH出价以及提取资金。 我使用ConsenSys的truffle 作为起点,因为这里使用的各种库之间都需要大量样板。 跑步 Web3 RPC位置将从truffle.js文件中truffle.js 。 克隆此仓库 npm install 确保testrpc在其默认端口上运行。 然后: npm run start启动开发服务器 npm run build生成一个构建 truff
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创建一个简单的动态网站,学会怎样创建一个自己的动态网网站
2021-11-03 10:38:58 1.92MB 动态网站
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浏览器密码器 一个简单的模块,用于在浏览器中使用密码加密和解密 JavaScript 对象。 将加密的有效负载序列化为文本字符串以便于存储。 使用浏览器本机加密作为您可以拥有的最轻量级的模块,具有您可以要求的最经过审查的内部结构(此处真正的胆量由浏览器提供商实现)。 安装 您需要安装 Node.js。 yarn install @metamask/browser-passworder 用法 const { strict : assert } = require ( 'assert' ) ; const passworder = require ( 'browser-passworder' ) ; const secrets = { coolStuff : 'all' , ssn : 'livin large' } ; const password = 'hunter55' ; pa
2021-11-03 10:28:30 87KB JavaScript
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一个人工智能神经网络BrainNet源代码及完整的示例教程(并实现一个简单的手写文字检测与识别系统)
2021-11-03 08:38:08 156KB 人工智能 神经网络 手写文字
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一个简单的字符串加密解密算法,使用C#语言实现。。。
2021-11-02 22:16:48 4KB C# encrypt decode
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Python 天气 爬虫 一个简单Python 代码 爬取天气信息 搬运工
2021-11-02 21:00:51 942B Python 天气
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概述 这是一个简单的python爬虫程序,仅用作技术学习与交流,主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识。 什么是网络爬虫 简单的讲,网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据。专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息,包括电影的名称、豆瓣评分、导演、编剧、主演、类型、制片国家/地区、语言、上映日期、片长、IMDb链接等信息。 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先,我们打开豆瓣电影·热门电影,会发现页面总共20部电影,但当查看页面源代码当时候,在源代码中根本找不到这些电影当信息。这是为什么呢?原来豆瓣在这里是
2021-11-02 19:56:56 306KB op p1 python
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附赠部分代码 //开始计时按钮单击事件 private void btnOk_Click(object sender, EventArgs e) { if (timer1.Enabled == false) { this.btnOk.Text = "停止计时"; this.timer1.Enabled = true; } else { this.btnOk.Text = "开始计时"; this.timer1.Enabled = false; } } //时钟控制事件 private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e) { t = t + 1;//得到总的毫秒数 this.lblTime.Text = GetAllTime(t); } //加载事件 private void Time_Load(object sender, EventArgs e) { this.timer1.Enabled = false; this.timer1.Interval = 1; } 其余的部分下载看
2021-11-02 19:20:50 165KB 计时器
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vb写的一个简单脚本带界面交互
2021-11-02 19:02:34 38KB vb脚本
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一个简单的例子 下面两个分裂的结果会得到相同的精度—有200个记录会被误分类 但是,很显然,2号分裂毫无疑问更好一些-右边的节点是完全纯净的,在这边无需更多的工作 一个突的混杂度函数会青睐第二个分裂 一号分裂 二号分裂
2021-11-02 18:50:00 1.85MB 决策树
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