测试过个几个版本，这个是最适合开发板的

TU-RP1210 美国卡车运输协会技术与维护委员会（TMC）RP1210 Windows Communication API的示例源代码存储库 这是一个PyQt5项目，这意味着它会继承GPLv3许可（例外）。 该程序利用Python中的ctypes库连接到RP1210 DLL驱动程序文件。 该程序中使用的图标来自 。 安装 安装Python 3.6。 它可能适用于其他版本，但尚未经过测试。 该存储库的Python软件包可在pip上找到。 pip install TURP1210 或者，您可以克隆此存储库并使用安装工具进行安装。 在命令提示符下： python setup.py install 这将在您的站点包中安装一个模块，并复制所有必要的文件。 该演示程序将使您能够导入并运行该模块。 运行基于TURP1210模块的程序非常简单： import TURP1210 f

ECharts，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

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enm_eval 在模型中使用ENMevaluate（库：ENMeval； v。0.2.0）与模型一起预测欧洲一些大WaSP分布并修改患病率（MaxEnt参数）的示例。 创建于：2015年10月6日 联系人：Xavier Rotllan-Puig（ ） 描述：该脚本的目的是使用影响模型性能（即正则化和特征）的那些参数的不同组合来构建多个SDM（使用Maxent）。 R库ENMeval允许评估哪些是这些参数的最佳组合，以便在限制过度拟合的同时提高模型性能。 针对小样本量进行校正的Akaike信息准则反映了模型的拟合优度和复杂度，并且它与分区方法无关，因为它是使用完整的存在集进行计算的。 AICc值最低的模型（即Delta_AICc = 0）被认为是当前模型集中最好的模型。 大AUC_diff，等于过拟合模型。 原始数据： -presences_91_12_maxent_meters

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CleverHans（最新版本：v3.1.0） 注意：这是CleverHans v3的最终版本，它支持TensorFlow 1，Python 3和Python2。在我们的版本4更新中，我们放弃了对TF1和Python 2的支持，并在Python 3上过渡到JAX，PyTorch和TF2。 。 该版本最近在Ubuntu 14.04.5 LTS（Trusty Tahr）上使用Python 3.5和Tensorflow {1.8，1.12}进行了测试。 欢迎您继续使用它，但不再对其进行维护。 该存储库包含CleverHans的源代码，这是一个Python库，用于对机器学习系统的漏洞进行基准测试

概述：这些示例项目为我们使用 Aspose Cells for .NET提供有用的示范和代码，方便我们学习如何将Aspose Cells应用到现实的项目或应用程序中。