Sage Starter是基于Sage 8.6，HTML5 Boilerplate，gulp和Bower的入门主题，可帮助您创建更好的网站。 主页： ： 资料来源： : 文档： : 推特： 要求 先决条件 如何检查 如何安装 PHP> = 5.4.x php -v Node.js> = 6.9 node -v gulp-cli> = 2.0.0 gulp -v npm install -g gulp-cli 凉亭> = 1.3.12 bower -v npm install -g bower 有关更多安装说明，请参阅本文档中的“部分。 产品特点 构建脚本，可同时编译Sass和Less，检查JavaScript错误，优化图像，并连接和缩小文件 用于在测试过程中保持多个浏览器和设备同步，并在开发过程中将更新CSS和JS注入浏览器 用于前端程序包管理 基于JSON文件的资产管道的 ARIA角色和微格式 安装 克隆git repo- git clone https://github.com/asuh/sage-starter.git ，然后将目录重命名为主题

PostgREST入门套件 使用编写REST API后端的基础项目和工具。 目的 PostgREST提供了一种不同的方式来构建数据驱动的API后端。 它做得“不错”，即为您提供数据库上的REST api，但是构建一个复杂的生产系统，该系统可以执行与第三方系统的对话，发送电子邮件，为浏览器实现实时更新，编写集成等功能测试，实施身份验证，则需要其他组件。 因此，一些开发人员要么提交功能请求，要么不属于PostgREST的范围，要么将其视为原型实用程序，而不是功能强大/性能卓越的灵活生产组件。 该存储库旨在作为所有基于PostgREST的项目的起点，并将所有组件整合到一个定义良好的结构中。 我们还提供了可帮助您迭代项目和工具/脚本的工具，以使构建管道能够将所有内容推向生产。 堆栈中有很多组件，但是如果您不需要pg_amqp_bridge / rabbitmq（甚至是openresty）实例，可以在docker-compose.yml中安全地注释掉它们。 PostgREST +即服务 在运行您的PostgREST实例，并获得OS版本的其他功能（）。 或者，使用二进制和docker在基础架构上部

Golang项目的蓝图/样板 博客文章-有关此仓库的更多信息 您可以在以下博客文章中找到有关此项目/存储库以及如何使用它的更多信息： 配置 用您的用户名存储库名称替换所有出现的martinheinz/go-project-blueprint 将所有出现的blueprint替换为所需的图像名称 添加新的库/依赖项 go mod vendor 使用GitHub注册表 创建并推送： docker login docker.pkg.github.com -u -p docker build -t docker.pkg.github.com/martinheinz/go-project-blueprint/blueprint:latest . # make container docker push docker.pkg.github.com/martinheinz/go-project-blueprint/blueprint:latest # make push 拉动： docker pull docker.pkg.gith

React移动样板 用于构建移动Web应用程序的简单样板。 服务器端和客户端渲染支持。 webpack4，react-hot-loader4，react-router5 安装 您需要具有才能开始。 $ git clone https://github.com/hahoocn/react-mobile-boilerplate.git $ npm install 运行开发服务器（开发） $ npm run dev 构建和运行生产服务器 $ npm run build $ npm run start 只建立客户端 $ npm run build:client 清理构建文件夹 $ npm run clean 技术栈 React （一个用于通过Facebook和Instagram创建用户界面JavaScript库。） （ 完整路由库。） （React Router v4和v5的Redux绑定） （用于Redux的官方React绑定。） （Reac的文档主管） Redux （JavaScript应用程序的可预测状态容器。） （一个为Redux创建动作和减速器的库）

开始吧 灵活的Web入门套件（Webpack，Babel，React ...） 免责声明：该项目是根据我自己的需要和喜好创建的，因此可能不符合您的期望。 目的不是太通用，而是提供一个几乎完整的解决方案以减少在开始新项目时的复制/粘贴。 叠放 该项目使用： （自动） （ ） 入门 克隆或下载存储库，并删除其他文件以使其适应您的需求。 删除.git文件夹rm -rf ./.git 安装依赖项yarn install 使用npm start启动开发人员 剧本 该项目使用npm脚本： test ：启动测试（ jest ） lint ：皮棉js ， jsx ， css和scss build ：启动构建（ webpack ） deploy ：将构建文件夹部署在远程/ gh页上 clean ：删除构建和coverage文件夹 start ：启动webpack-dev-server Webpack Webpack的配置被分为多个块（从启发而来）。 它有助于保持文件可读性。 这个想法是使用功能组合来创建webpack配置。 您将需要使用来组合这些功能。 import mer

IONIC样板 用于启动新项目的离子样板。 该样板将遵循最佳的角度和离子显影实践。 注意：我将单元测试从通过汇总运行迁移到了版本0.10.0的Webpack。 如果您正在寻找旧配置，请参见分支。 目录 产品特点 离子3 代替Lodash来减小最终捆绑包的大小。 管理多个活动的node.js版本 用于快速，可靠和安全的依赖关系管理的。 用于更好的NPM脚本。 来自package.json的ENV变量会自动注入。 文档。 与Gitlab CI的持续集成。 仅在按下以释放分支时自动生成apk。 仅在推开分支时才通过离子包装自动进行ipa。 。 测验 与业力进行单元测试。 用量角器进行E2E测试。 量角器的截图记者。 伊斯坦布尔的代码覆盖率。 Gitlab徽章 无头Chrome支持测试 林亭 遵循Sass指南。 TSlint与 。 GIT 具有工作流。 自动变更日志。 通过cordova钩子从package.json自动对齐config.xml中的应用程序版本。 路线图 在gitlab中自动下载.ipa。 安装与配置 快速开始 # Required

bash-oo-framework：Bash Infinity是bash的现代样板框架标准库

Nest Starter 一种boilerplage ，使用Fastify。 请参阅Express分支（非常陈旧）。 产品特点 安装 $ yarn install 跑步 # development $ yarn run start # watch mode $ yarn run start:dev # production mode $ yarn run start:prod 设定档 软件包来管理配置。 默认配置值位于。 这些值可以通过以下方式覆盖： 在config /中创建local.json文件 在projcect目录中创建一个.env文件。 设置环境变量。 请参阅的环境变量映射。 数据库 用于数据库操作。 它默认使用PostgreSQL，但是可以通过更改的type来。 有关支持的数据库，请参见。 移居 Typeorm配置为使用迁移而不是sync synchronize: true 。 为了利用TypeORM通过检查您的实体的，需要配置cli。 基于创建一个.env文件。 然后可以使用yarn migration:generate <your_migration_

Nodejs Expressjs MongoDB即用型API项目结构 使用Node.js，Express和MongoDB开发REST API的现成样板 入门 这是用JavaScript ES2015编写的基本API框架。 对于为您的前端平台（例如Android，iOS或JavaScript框架）（Angular，Reactjs等）构建RESTful Web API很有用。 该项目将使用MongoDB作为数据库在NodeJ上运行。 我曾经尝试维护代码结构简单，因为任何初学者都可以采用该流程并开始构建API。 已打开项目以征求建议，错误报告和请求请求。 一些伟大的东西 此广告由放置 招聘工作合同 我正在寻找一份好工作或工作合同。 您可以直接通过电子邮件（ ）与我联系，也可以从我的个人下载我的简历。 期待。 谢谢 :grinning_face_with_smiling_eyes: 给我买杯咖啡 如果您认为我的项目对您有所帮助，则可以感谢我，也可以感谢我的辛勤工作以及花时间为我购买咖啡来创建这种有用的结构。 如果您给我买咖啡，我将非常感激，请给我买咖啡。 :grinning_face

图片 :framed_picture: 分类App样板 您是否对Internet上的大量视频，博客和其他资源感到困惑，不知道在哪里以及如何部署AI模型？ 如果您有一个模板，可以在其中插入经过训练的模型文件，编辑一些促销文字，然后瞧瞧，那就好了，那就完成了。 好吧，别无所求，因为此存储库使您听起来像它一样容易！ 如何使用这个项目？ :thinking_face: :thinking_face: ： 注意：目前，我们仅专注于使用tensorflow / pytorch构建的图像分类模型。 稍后，我们将扩展到处理文本和语音数据以及使用MXNet或julia环境进行训练的模型 我假设您在操作系统中安装了Python（带有Anaconda）并设置为path。 如果没有，请访问。 强烈建议将GIT与Python结合使用以进行版本控制和部署 A.获取我们的模板并进行设置： 打开GitHub 使用您的凭据登录。 [如果尚未创建帐户，请创建] 打开系统上的终端/命令提示符 移至要在本地保存项目文件的合适位置 示例： cd Desktop/projects 克隆存储库。 git clo