工人资产缓存 Cloudflare Workers脚本可以代理和缓存来自Workers KV上外部来源的静态内容。 有关基本原理和设置的更多信息，请参见博客文章。 使用Workers环境变量SERVICE作为URL，并使用正确的CloudFlare帐户，区域ID和路由更新wrangler.toml。 示例：SERVICE |

传单地图csv 使用 CSV 文件中的点标记构建一个简单的 Leaflet 地图。 演示 HandsOnDataViz 提供的 CT 周围选定大学和学院的样本数据。 自己做 按使用此模板按钮在您自己的 GitHub 帐户中创建此存储库的副本。 将您的点数据数据放在data.csv 。 模板将读取的唯一相关列是Latitude 、 Longitude和Title （显示在弹出窗口中）。 样本数据： Title,Latitude,Longitude Trinity College,41.745167,-72.69263 Wesleyan University,41.55709,-72.65691 有关自定义的更多信息，请参阅。 HandsOnDataViz 教程 查看其他传单模板 带有 Google 表格的传单故事地图

clintox_pred 来自MoleculeNet的clintox数据集的预测

社交距离监控系统：支持AI的社交距离检测工具，可通过分析来自摄像机的实时视频流来检测人们是否彼此保持安全距离。 -创意积分：Landing AI（https：landing.ai）

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

ComPort库 解决了与USB COM端口断开连接的ComPort库的问题。 解决方案并不完美，仍然可以在无限的WaitForSingleObject上暂停应用程序，尤其是在传输速度非常慢（300-600波特）的情况下，但它比以前要好得多。 发生USB COM端口断开连接错误时，将执行处理程序OnAfterClose，并生成异常“端口断开连接”（TComException = CE_PortDisconnected）。 ComPort库包含用于访问COM端口的代码。 最初，COM端口是IBM-PC兼容计算机的串行端口接口的名称。 如今，COM端口对通信的重要性不再是支持USB访问的，而是仍用作虚拟端口，尤其是作为制造商板卡的简单通信协议。 该库是原始ComPort库4.10的分支，可以在以下位置找到： ://sourceforge.net/projects/comport/ 由于

从单个图像计算的 2D 指标： - 平均粗糙度、偏度、面Kong隙率、平均值和最大值扩散距离； 周长，平均水平和垂直长度， 分形维数、纹理参数：契约、相关性、能量、 均匀性、熵、欧拉参数从深度堆栈计算的 3D 指标- 纹理参数：熵、能量、同质性- 平均厚度、粗糙度、X、Y 和 Z 方向的平均运行长度， 平均和最大扩散距离、分形维数、Kong隙率、 体积、欧拉参数和宽度。 基于《生物膜研究基础》中生物膜结构代码的量化2013, CRC Press Content, Zbigniew Lewandowski, Haluk Beyenal 和在 2D 和 3D 二进制图像 Image Anal 上计算 Minkowski 度量。 Stereol., 2007, 26, 83-92 归功于：David Legland 的 2D/3D 图像中的几何测量

g729 编解码器 g729 编解码器来自： :

#Go lang文件浏览器 受到启发 基于Cute文件浏览器CSS CSS 重写Javascript以适合来自服务器的JSON格式 后端是使用Revel Web框架以Go编写的 当前目录位置已硬编码到本地计算机，但是在生产计算机上，如果设置了ENV变量，则该目录可以位于其他位置-请参阅： func initialize(dir string) { if os.Getenv("STATE") == "PRODUCTION" { directoryLocation = "/srv/directory/" } else { directoryLocation = os.Getenv("HOME") + dir } } ＃＃＃＃截屏：

ExploratoryDataProject1 说明该作业使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据，该存储库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是，我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”：数据集：电力消耗[20Mb]说明：测量一个家庭中一个家庭的电力消耗的方法-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下描述来自UCI网站：日期：以dd / mm / yyyy格式表示的时间时间：以hh：mm：ss格式表示的时间Global_active_power：家庭全球分钟平均有功功率（以千瓦为单位） ）Global_reactive_power：家庭全球平均每分钟平均无功功率（以千瓦为单位）电压：每分钟平均平均电压（以伏特为单位）Global_intensity：家庭全球每分钟的平均平均电流强度（以安培为单位）Sub_metering_1：