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Android项目源码使用百度翻译接口的在线翻译是一个基于安卓的简单在线翻译app应用项目源码，试用了百度翻译的接口，通过直接带入字符串的方式进行翻译，可以翻译单个文字也可以翻译一段话  

Minapp 基于小程序云开发的全栈音乐项目minapp +无服务器+ Koa 小程序云开发模式 云开发优势 快速上线 专注核心业务 独立开发一个完整的微信小程序 只需要JavaScript 无需运维 云数据库可弹性扩展性能 数据安全 云开发能力 云函数：在云端运行的代码，微信专有协议天然鉴权 云数据库：一个既可以在小程序端操作又可以在云函数中操作的JSON数据库 云存储：在云端存储文件，可以在云端控制台可视化管理 云调用：基于云函数免鉴权使用小程序开发接口的能力 HTTP API：使用http api可在现有服务器上访问云资源，实现与云开发的互通 项目结构 mini：微信小程序目录 ├──

BookReader任阅小说阅读器。实现追书推荐、标签检索、3D仿真翻页效果、文章阅读、缓存章节、日夜间模式、文本朗读等功能。本项目基于RxJava Retrofit2 Dagger2，结合MVP模式开发，项目结构清晰。本项目中的API均来自追书神器，纯属共享学习之用，不得用于商业用途。新版阅读页，提高分页速度以及分页准确性。目前正进行中~登录模块（由于openid的限制，可能无法实现，后续再研究）git地址https://github.com/JustWayward/BookReader 注意：本项目是android stuido项目 eclipse可能无法直接导入。

麻将4RL :mahjong_red_dragon: Mahjong4RL是一个重新创建日本麻将游戏并使用深度强化学习方法进行游戏的项目。 （Riichi Mahjong）是麻将的一种变体。 在保留游戏的基本规则的同时，该变体强调了玩家的Menzenchin，并具有一组独特的规则，例如riichi和doras。 我们的目标是从头开始创建日本麻将游戏系统。 我们将在以后实施。 :rocket: 用法 from mahjong . game import Game names = [ 'Kelly' , 'Leo' , 'Ball' , 'Hao' ] game = Game ( names ) game . start_game () :eyes: 运行测试 python - m unittest :memo: 文档和待办事项 :bust_in_silhouette: 作者 :page_facing_up: 执照

mega2560 这是Mega2560的arduino程序（.ino）的集合。可能还有其他与MCU相关的项目。 使用此代码需要您自担风险。我正在逐步测试和更新它。这是一团糟，需要工作！

直接导入eclipse, 运行com.lumaqq.test下Test.java主函数即可 方便进行ip的查询操作 数据库文件版本为：2008年10月15日

Android项目源码基于传感器的温度计开发是android应用上的温度计，是通过传感器来感知外面的温度。应该说这个应用太强大了，用到传感器技术，并能时时更新。项目中代码层次分明，大部分方法都加了详细的注释。对于想学习传感器的开发人员来说，简直是福音。（项目采用GBK编码，是studio工程）。

购物中心 使用主流框架组合SSM开发，并发布新技术，全面丰富的一个商城项目，美其名曰“京东商城” 项目起源 这个项目全名叫“淘淘商城”，是大陆某培训机构压轴的一个项目。项目是几年前就已经出来了，每一届的项目都在改进。做这个项目的原因是项目里融汇了很多的知识点，做一遍下来可以开阔下自己的眼界。必须说，在网上论坛里面大量地黑培训机构可能是太片面了点，把项目的整个流程做下来的话，最起码能了解很大一部分项目中涉及的技术点，当然也要看个人了，反观我们大陆大部分普通高校毕业学生出来在项目经验上确实没办法解决，当然只能说是项目编码经验上。反正我个人认为还是绝对自己吧！ 整个项目的弊端也很容易抛光来： 教学时

:rocket: 入门 再也不会失去进度。 保存您在5分钟内用于比较和复制模型的所有内容-体系结构，超参数，权重，模型预测，GPU使用率，git commit甚至数据集。 W＆B是免费的供个人使用和学术项目，并且很容易上手。 或继续阅读代码片段及更多内容！ 如有任何疑问，请随时在我们的提问。 :handshake: 与任何框架轻松集成 安装wandb库并登录： pip install wandb wandb login 灵活集成任何Python脚本： import wandb # 1. Start a W&B run wandb . init ( project = 'gpt3' ) # 2. Save model inputs and hyperparameters config = wandb . config config . learning_rate = 0.01 # Model training