重要的 我不是在当前或可预见的将来直接维护或开发WebWindow。 主要原因是它基本实现了其目的，即激发并开始认真的努力，以使使用.NET Core的跨平台混合桌面+ Web应用程序成为现实。 在了解更多信息。 想要使用.NET Core构建真正的跨平台混合桌面+ Web应用程序的人应该考虑以下替代方法： ，它是基于此WebWindow项目的，并且是其继任者。 Photino由CODE Magazine和项目的开源社区的团队维护。 它支持Windows，Mac和Linux，以及使用Blazor（用于.NET Core）或任何基于JavaScript的框架构建的UI。 对官方支持。 网络窗口 有关信息，请参阅。 使用说明 除非您想更改WebWindow库本身，否则不需要自己构建此存储库。 如果您只想在应用程序中使用它，请获取或按照。 样本 对于示例，请打开WebWindow.Sam

金融机器学习练习的进展 所著《 》一书中选定练习的实验解决方案 确保在您的环境中使用python setup.py install ，以便jupyter笔记本和您可能开发的其他脚本可以找到包括bars.py和snippets.py的src脚本。 其他AFML项目和资源 人们共享的其他github项目和链接也受到这本书的启发。 我想在这里收集它们，以便本着协作和思想共享的精神与他人共享。 如果您要添加的内容更多，请告诉我。 Github项目 文章链接 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this p

提供的这个软件（以及演示应用程序）让您拍摄照片通过TensorFlowLite分析然后找出它是什么物体。可识别的物体可以不止一个，它们按照置信度排序。注：TensorFlowLite针对预定义模型（一种分类器，图形）分析图像，首先阅读readmefirst.txt。里面有较为详细的说明。你可以编译源代码，如果你没有环境，附件中也有编译好的apk供你使用。仅供学习使用，请勿用于商用。

Voster Coaster VR Voster Coaster是一款实验性的VR（缩放）过山车生成器和主题公园大亨游戏。 受此启发，您可以在地面上放置过山车，食品摊和其他景点，并观看它们。 您将必须管理公园以保持有足够的资金来继续扩展。 我还计划增加可扩展至人类规模甚至第一人称乘坐过山车的功能。 当前状态 当前，您可以通过放置花键并指向想要的方向来构建过山车。 到目前为止，仅实施过山车建设。 最新的代码已推送至，该中的此最新版本可能根本无法正常工作，最新的稳定版本将在master分支中。 每个新的稳定发行版之后，所做的更改将合并到master分支中。 用法 下载 克隆此存储库 在Unity中将存储库作为Unity项目打开 下载内置版本 访问并下载最新的zip文件。 解压缩该zip文件并运行Build.exe。 您将需要安装VR耳机和SteamVR。 贡献 对您计划的更改提出问题

USB设备 Rust 中用于嵌入式设备的实验性设备端 USB 堆栈。 此板条箱仍在开发中，不应视为生产就绪，甚至不兼容 USB。 UsbDevice 对象代表一个复合 USB 设备，是应用程序实现者最重要的对象。UsbDevice 结合了许多 UsbClasses（自定义的，或者其他 crate 提供的预先存在的）和一个 UsbBus 设备驱动器来实现 USB 设备。 UsbClass trait 可用于实现 USB 类，例如 HID 设备或串行端口。如果标准类未涵盖所需的功能，则实现也可以使用自定义类。 UsbBus trait 旨在由特定于设备的 crate 实现，以为每个设备的 USB 外围设备提供驱动程序。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

closegaps_tradebot 用Python 3编写的实验性三角形套利/高频加密交易机器人 强烈建议不要直接使用此程序。 分布式代码在几个月/一年中没有更新，并且API调用可能已过时。 认真地讲，代码中充满了肮脏的调试和任意的等待时间，除非您了解python，否则请不要按原样运行它，也不要重用它。 我将代码分享给那些想要学习或开发类似东西并正在寻找灵感的人。 包含的API包装器是sammchardy包装器的修改后的版本： : 该mod主要包括用pycurl替换慢请求库。 该机器人已进行了在三个不同站点进行三角套利的实验。 测试的交易所是币安，kucoin和poloniex。 这个项目中最先进的是kucoin。 由于交易所响应时间太长或不一致导致盈利能力低下或不足，这使我放弃了该项目。 所有漫游器默认情况下都启用了模拟模式，请将'simulate'变量更改为False，以

流感预报员 基于实验性深度学习和基因型网络的系统，用于预测新的流感蛋白序列。 基本原理 在我任职期间，Flu Forecaster最初是作为Insight Health Data Fellow全面开发的。 预计的业务用例是预测未来的流感株，这将有助于为疫苗的先发制人提供信息。 我们不再需要选择当前正在传播的菌株。 取而代之的是，我们可以预测未来6个月内会出现什么样的菌株，先发制人（使用合成生物学方法）将其合成，并Swift扩大用于流感疫苗的菌株的生产规模。 入门 查看流感预报器 Flu Forecaster托管在，但也可以本地托管。 显示组件和从此GitHub存储库下载数据都需要Interne

VideoContext, 一个实验性的HTML5 &视频合成 VideoContextVideoContext是一个实验性的html5/webgl媒体处理和测序库，用于在网络上创建交互式和响应性。它由两个主要组件组成。 基于图形的着色处理流水线，以及媒体播放时序线。这个设计很大程度上受到Web

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