BeSafeBox-跌倒检测Android应用 BeSafeBox是一个跌倒检测Android应用程序。 使用一个按钮，您可以启动后台服务，该服务将跟踪您的活动-加速度计数据。 如果您倒塌/掉落在地面上，模型将随后检测到撞击和不活动。 如果识别到跌倒，则会触发警报。 它会尝试吸引周围的希望，希望有人会注意到您可能需要帮助。 您可以使用解锁的屏幕自行呼叫帮助或消除警报。 急救人员也可以使用您的电话联系紧急服务，因为它会覆盖屏幕锁定并向拨号器显示紧急按钮。 如果没有人响应警报，则该应用程序会在60秒钟后发送短信和邮件给紧急联系人，并提供坐标和格式化的Google地图链接，这些链接从GPS到您的位置。 为了提高可靠性，应将电话放在裤子的口袋里。 该应用程序易于使用，只需单击一个按钮。 :old_woman: :old_man: 关于实施 BeSafeBox使用根据碰撞事件的加速度计算得出的精选数学特征。 然后将这些功能传递给

介绍 GammaRay是KDAB开发的用于Qt应用程序的软件自检工具。 利用QObject自省机制，它使您可以在运行时观察和操纵应用程序。 这既可以在工作站上本地工作，也可以在嵌入式目标上远程工作。 通过增强指令级调试器，GammaRay使您可以在更高层次上进行工作，并具有与所用框架相同的概念。 这对于更复杂的Qt框架（例如模型/视图，状态机或场景图）特别有用。 除其他功能外，GammaRay还可以： 浏览带有实时更新的QObject树。 查看和编辑对象属性。 查看和调用QObject的插槽，并监视其信号。 列出所有QObject入站和出站信号/插槽连接。 为QWidget和Q

语义分析器 Java编程语言的子集的语义分析器。 ：语义分析（也包括上下文敏感分析）是编译器构造过程中的一个过程，通常在解析后从源代码中收集必要的语义信息。 它通常包括类型检查，或确保在使用前声明了一个变量，该变量无法用扩展Backus–Naur形式描述，因此在解析过程中不容易检测到。 先决条件： 该应用程序是使用Java构建的，因此您应该在计算机上安装才能运行它。 特征： 词法分析。 语法分析（解析）。 语义分析。 用法： 将此存储库下载或克隆到您的计算机。 编译并运行带有命令行参数的任何Tester类（Testlexer，TestParser或TestSemantic）都指向测试文件路径。 javac Testlexer . java java Testlexer test_file_path 或者 javac TestParser . java java TestP

本篇文章是对在C#任务管理器中应用程序选项隐藏程序本身的方法进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下

Java、SQL Server，基于C/S结构的GUI应用程序的图书管理系统（内附指导书，内附带sql脚本）

该文件包含一个 guide_simulink_sfunction 接口。 这是一个相当容易和简单的应用程序。 它主要是为了回答一位学生的问题“如何在 gui 界面中实时显示 simulink 结果，超出 simulink 的边界？” gui(simulink_gui_interface) 是一个简单的。 它调用simulink模型（simulink_model.mdl），该模型反过来使用s函数（sfun.m）绘制数据。 我试图使这个例子尽可能简单，以便更多的人可以从这个应用程序中受益。 一个更重要的观察，如果你从 simulink 运行 simulink 模型（simulink_model.mdl），它会比从接口本身（simulink_gui_interface）运行 simulink 模型需要更多的时间！！ 要运行，只需在 Matlab 工作区中输入： simulink_gui_int

kelvius：温度转换器（WPF + ReactiveUI演示应用程序）

可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看它。

你好詹金斯 我用来测试 Jenkins 的超级示例应用程序。

JPMML-LightGBM Java库和命令行应用程序，用于将模型转换为PMML。 先决条件 LightGBM 2.0.0或更高版本。 Java 1.8或更高版本。 安装 输入项目根目录并使用构建： mvn clean install 构建生成可执行的uber-JAR文件target/jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar 。 用法 典型的工作流程可以总结如下： 使用LightGBM训练模型。 将模型保存到本地文件系统中的文本文件中。 使用JPMML-LightGBM命令行转换器应用程序将此文本文件转换为PMML文件。 LightGBM操作方面 使用软件包为示例波士顿住房数据集训练回归模型： from sklearn . datasets import load_boston boston = load_boston () fr