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考尔斯家庭食谱 这是一个托管我们食谱的jekyll博客： 这些食谱大多是我们在网上找到的（通常至少是缩写形式，并且经常经过实质性调整）。 食谱中也有一些旧的标准（我所喜欢的是库克的插图，还有贝蒂的陶罐，生肖勺和一堆更专业的食谱）。 而且还有一些家庭食谱。 我们曾经在私人的wordpress博客中管理这些内容，并在需要共享时将其复制到。 但是越来越麻烦了，所以我们决定将它们全部放在一个公共场所。 简洁的食谱 它并不适合所有人，但是这些食谱非常简洁。 他们假设您会做饭，并且，如果您对技术不熟悉，我们建议您在其他地方找到更标准的解释。 这些是我们每天都会烹饪的食谱，我们（主要是埃斯麦）很简洁，因此更适合我的平板电脑屏幕，而我们无需四处走动并四处浏览便笺即可找到所需的数字急着找到。

无障碍食谱-每个人的开源食谱 贡献 请求请求非常受欢迎。 如果您要添加食谱，则只需发送拉取请求即可。 对于重大更改，请创建拉取请求。 尝试遵循以下提交样式： [optional scope]: [optional body] [optional footer(s)] 阅读更多有关它的。 如果要添加食谱，请使用“食谱”作为类型。 添加食谱 我建议复制此然后仅编辑必要的部分（文本，图像，链接等）。 以下是添加食谱的步骤： 使用下划线符号作为空格，在配方文件夹中创建一个合适的文件夹名称。 创建主页“ index.html”。 如果您正在使用任何图像，请将其放置在名为“ images”的文件夹中并链接到它们。 确保您没有破坏任何可能存在的图像许可证。 如果需要，可以在“ style.css”文件中添加一些样式。 我建议添加带有链接标记的共享样式表

拨号键盘的弗朗兹食谱 此食谱使您可以将与集成在一起。 它还可以与社区维护的Franz叉子一起使用。 安装 在您的计算机上创建一个plugins文件夹（如果尚不存在）。 将替换为"Franz"或"Ferdi" ： Linux： ~/.config//recipes/dev/ Mac： ~/Library/Application Support//recipes/dev/ Windows： %APPDATA%//recipes/dev/ ~是您的主目录，例如： Linux： /home/kevin Mac： /Users/kevin Windows： C:/Users/kevin/AppData/Roaming 将此仓库复制到上面的文件夹中，命名为dialpad ： 如果您有git ，请运行： git clone git@github.

乌鸦 :pizza: 一个人们可以在其中找到食谱并根据不同条件进行搜索的网站。 :smiling_face_with_3_hearts: 安装 :page_with_curl: 克隆项目后，您需要运行npm install 。 该项目使用三个环境变量，一个用于URL，一个用于API ID和密钥 :sparkling_heart: 。 在根文件夹中创建一个.env.development.local和一个.env.test.local文件。 它应该具有两个环境变量： REACT_APP_API_URL=https://api.edamam.com/search REACT_APP_API_KEY=YourApiKeyFromEdamam REACT_APP_API_ID=YourApiIdFromEdamam 密

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2019 Apress出版 The Python programming language adopted a preemptive concurrency framework in the early 90s via the threading module, which strived to mimic the Java concurrency library, as per the respective commit message. A simple but powerful mechanism governs concurrent execution of bytecode in most Python implementations. This mechanism is called the GIL (global interpreter lock). The interpreter consumes one bytecode instruction at a time. This effectively means that only one thread can run at the same time (in one interpreter process). Despite this fact, the underlying native thread implementation might be able to run more than one thread at a time. The threads are appointed “fair” amounts of CPU time. Without employing sophisticated introspection techniques, this boils down to simple/naive time-based scheduling algorithms. Taking this approach in the past would often yield inferior solutions to an equivalent single threaded program, for Python implementation with a GIL like CPython. Since removing the GIL is not an option,1 and prior attempts like Python safe-thread2 failed because they degraded the single threading performance significantly, the concurrency situation meant having only the threading module

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