Vue Google自动完成
Google Maps Places API的Vue.js（2.x）自动建议组件。
演示版
现场演示：
好处
我曾尝试使用其他Vue Google自动完成组件，但没有找到能满足我需要的组件。 因此，在下面我想提一下您可以从这个确切的组件中得到什么：
加载多个自动完成输入（我无法使用现有的vue组件实现此目的）
获取找到的地址对象的地理位置数据（纬度，经度）以及其他地址数据（国家，城市，州，县，街道，门牌号，邮政编码）。 因此，无需在后端执行其他地址解析请求。
没有外部依赖
您可以访问基础以获取有关找到的位置的更多详细信息。 您可以指定要从PlaceResult对象获取的特定字段。
您可以将结果限制为特定的国家或使用用户地理位置数据
安装
该组件使用Google Maps Places API来获取自动完成的地理建议，因此您必须在HTML的<head>
2023-03-09 16:49:00
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python-api-challenge
天气预报
概述， WeatherPy：运行代码，数据，分析报告，信息图
VacationPy
概述， VacationPy：运行代码，地图
使用的技术
天气预报
概述
WeatherPy在此示例中，您将创建一个Python脚本以可视化世界上距赤道不同距离的500多个城市的天气。 为此，您将利用一个简单的Python库，OpenWeatherMap API和一些常识来创建世界各地城市的代表性天气模型。 您的第一个要求是创建一系列散点图，以展示以下关系：
温度（F）与纬度
湿度（％）与纬度
多云（％）与纬度
风速（mph）与纬度
在每个情节之后添加一个句子或也解释什么是代码并进行分析。 您的第二个要求是对每个关系进行线性回归，仅这次将它们分为北半球（大于等于0度纬度）和南半球（小于0度纬度）：
北半球-温度（F）与纬度
南半球-温度（F）与纬度
2021-12-01 22:42:38
4.63MB
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此示例的主要目标是使用 MIT Places 数据集的子集和预训练模型 Places365GoogLeNet 演示 MATLAB 功能在场景分类解决方案中的使用。
代码结构分为四部分： - 在“第 1 部分”中，我们从头开始构建一个简单的 CNN，对其进行训练和评估。 - 在“第 2 部分”中，我们“按原样”使用预训练模型 Places365GoogLeNet。 - 在“第 3 部分”中，我们采用了一种迁移学习方法，该方法演示了使用 MATLAB 中的迁移学习进行图像分类的一些最新功能和最佳实践。 - 最后，在“第 4 部分”中，我们采用图像数据增强技术来查看它们是否会带来改进的结果。
该示例应易于修改并扩展到用户需求。
笔记： - 本示例中使用的数据集（Places365-Standard 数据集的子集）可在以下网址找到： https ://www.dropbox.com/s/a
2021-08-25 15:25:12
3KB
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free desktop icons management tools
replacement of fences
2021-08-24 10:52:43
471KB
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The Celebrity in Places 是一个人物庆祝的图像数据，包括 38000张 庆祝图像，16类庆祝内容和4611位庆祝者。图像来自Google图像搜索后的人工标注。
2021-07-07 12:03:24
1.84GB
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地方
一个新的Flutter项目。
入门
该项目是Flutter应用程序的起点。
如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门：
要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了教程，示例，有关移动开发的指南以及完整的API参考。
2021-03-16 14:06:55
90KB
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另一个“游览地点”地图
这是一个简单的本地Web应用程序，它可以可视化您在旅行中访问过的国家和地方（城市等）。
有无数这样的应用程序，这是此应用程序的特征：
独立HTML + JavaScript Webapp，无后端。
不依赖于Google Maps之类的第三方网络服务，这些服务一直在变化，并且会破坏应用程序。
甚至不从Internet提取任何文件，所有依赖项（ 和 ）都在本地镜像。
访问过的国家/城市信息存储在简单的类似JSON的文件中（您可以使用文本编辑器进行编辑）。
缺少的功能：
无缩放（该Web应用基于D3数据映射，它不支持交互式缩放作为内置功能；欢迎使用补丁以干净的方式添加缩放支持（请不要肿！）。
如何使用：
克隆git repo。
编辑countries.js和cities.js以下，他们已经有样本数据文件。
在浏览器中打开index.html 。
如
2021-03-09 19:05:26
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