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cirosantilli / China Dictatorship反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 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支持常见 web 安全问题扫描和自定义 poc 使用之前务必先阅读文档Vue数据可视化组件库 类似阿里DataV 大屏数据展示 提供SVG的边框及装饰 图表 水位图 飞线图等组件 简单易用 长期更新 React版已发布 UI表单设计及代码生成器基于Vue的可视化表单设计器 让表单开发简单而高效 基于vue的高扩展在线网页制作平台 可自定义组件 可添加脚本 可数据统计 vue后台管理框架 精致的下拉刷新和上拉加载 js框架 支持vue 完美运行于移动端和主流PC浏览器 基于vue2 vuex element ui后台管理系统 Vue js高仿饿了么外卖App课程源码 coding imooc com class 74 html京东风格移动端 Vue2 Vue3 组件库eladmin前端源码 项目基于的前后端分离后台管理系统 权限控制采用 RBAC 菜单动态路由资源采集站在线播放uView UI 是uni app生态最优秀的UI框架 全面的组件和便捷的工具会让您信手拈来 如鱼得水Vue2 全家桶仿 微信App 项目 支持多人在线聊天和机器人聊天前端vue 后端koa 全栈式开发bilibili首页 A magical vue admin 记得star互联网大厂内推及大厂面经整理 并且每天一道面试题推送 每天五分钟 半年大厂中 Vue3 全家桶 Vant 搭建大型单页面商城项目 新蜂商城 Vue3 版本 技术栈为基于Vue开发的XMall商城前台页面 PC端 Vue全家桶 Vant 搭建大型单页面电商项目 ddbuy 7 orange cn前后端分离权限管理系统 精力有限 停止维护 用 Vue js 开发的跨三端应用Prototyping Tool For Vue Devs 适用于Vue的原型工具实战商城 基于Vue2 高仿微信App的单页应用electron跨平台音乐播放器 可搜网易云 QQ音乐 虾米音乐 支持QQ 微博 Github登录 云歌单 支持一键导入音乐平台歌单ThorUI组件库 轻量 简洁的移动端组件库 组件文档地址 thorui cn doc 最近更新时间 2 21 5 28uni app框架演示示例 Electron Vue 仿网易云音乐windows客户端 基于 Vue2 Vue CLI3 的高仿网易云 mac 客户端播放器 PC Online 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统
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cirosantilli / China Dictatroship 7反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. https://github.com/cirosantilli/china-dictatorship 的备份backup. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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template项目 作为程序的起点 可以直接以此为基础来进行业务扩展 模板内容包括基础的用户管理和权限管理 日志管理 集成第三方登录 整合laravel echo server 实现了websocket 做到了消息的实时推送 并在此基础上 实现了聊天室和客服功能 权限管理包括后端Token认证和前端vue js的动态权限 解决了前后端完整分离的情况下 vue js的认证与权限相关的痛点 已在本人的多个项目中集成使用 Web安全之机器学习入门 网易云音乐升级APIPHP 集成支付 SDK 集成了支付宝 微信支付的支付接口和其它相关接口的操作 支持 php fpm 和 Swoole 所有框架通用 宇润PHP全家桶技术支持群 17916227MDClub 社区系统后端代码imi 是基于 Swoole 的 PHP 协程开发框架 它支持 Http2 WebSocket TCP UDP MQTT 等主流协议的服务开发 特别适合互联网微服务 即时通讯聊天im 物联网等场景 QQ群 17916227WordPress 版 WebStack 导航主题 nav iowen cnLive2D 看板娘插件 www fghrsh net post 123 html 上使用的后端 API简单搜索 一个简单的前端界面 用惯了各种导航首页 满屏幕尽是各种不厌其烦的广告和资讯 尝试自己写个自己的主页 国内各大CTF赛题及writeup整理收集自网络各处的 webshell 样本 用于测试 webshell 扫描器检测率 PHP微信SDK 微信平台 微信支付 码小六 GitHub 代码泄露监控系统PHP表单生成器 快速生成现代化的form表单 支持前后端分离 内置复选框 单选框 输入框 下拉选择框 省市区三级联动 时间选择 日期选择 颜色选择 文件 图片上传等17种常用组件 悟空CRM 基于TP5 vue ElementUI的前后端分离CRM系统V免签PHP版 完全开源免费的个人免签约解决方案Composer 全量镜像发布于2 17年3月 曾不间断运行2年多 这个开源有助于理解 Composer 镜像的工作原理一个多彩 轻松上手 体验完善 具有强大自定义功能的WordPress主题 基于Sakura主题全球免费代理IP库 高可用IP 精心筛选优质IP 2s必达LaraCMS 是在学习 laravel web 开发实战进阶 实战构架 API 服务器 过程中产生的一个业余作品 试图通过简单的方式 快速构建一套基本的企业站同时保留很灵活的扩展能力和优雅的代码方式 当然这些都得益Laravel的优秀设计 同时LaraCMS 也是一个学习Laravel 不错的参考示例 已停止维护 HookPHP基于C扩展搭建内置AI编程的架构系统 支持微服务部署 热插拔业务组件 集成业务模型 权限模型 UI组件库 多模板 多平台 多域名 多终端 多语言 含常驻内存 前后分离 API平台 LUA QQ群 67911638 中华人民共和国居民身份证 中华人民共和国港澳居民居住证以及中华人民共和国台湾居民居住证号码验证工具 PHP 版 最简单的91porn爬虫php版本Fend 是一款短小精悍 可在 FPM Swoole 服务容器平滑切换的高性能PHP框架 no evil 实现过滤敏感词汇 基于确定有穷自动机 DFA 算法 支持composer安装扩展Z BlogPHP博客程序IYUU自动辅种工具 目前能对国内大部分的PT站点自动辅种 支持下载器集群 支持多盘位 支持多下载目录 支持远程连接等 果酱小店 基于 Laravel swoole 小程序的开源电商系统 优雅与性能兼顾 這是一份純靠北工程師的專案 請好好愛護它 謝謝 EC ecjia 到家是一款可开展O2O业务的移动电商系统 它包含 移动端APP 采用原生模式开发 覆盖使用iOS 及Android系统的移 动终端 后台系统 针对平台日常运营维护的平台后台 针对入驻店铺管理的商家后台 独立并行 移动端H5 能够灵活部署于微信及其他APP 网页等 Material Design 指南的中文翻译 一个纯php分词 thinkphp5 1 layui 实现的带rbac的基础管理后台 方便快速开发法使用百度pcs上传脚本目前最全的前端开发面试题及答案樱花内网穿透网站源代码 2 2 重制版MeepoPS是Meepo PHP Socket的缩写 旨在提供稳定的Socket服务 可以轻松构建在线实时聊天 即时游戏 视频流媒体播放等 基础目录 聚合所有其他目录 包含文档和例子基于 Vue js 的简洁一般强大的 WordPress 单栏博客主题阿里云打造Laravel最好的OSS Storage扩展 网上在线商城 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js API service基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 book Node js 包教不包会 by alsotang收集所有区块链 BlockChain 技术开发相关资料 包括Fabric和Ethereum开发资料轻量 可靠的小程序 UI 组件库微信小程序商城 微信小程序微店一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端可伸缩布局方案基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 Web接口管理工具 开源免费 接口自动化 MOCK数据自动生成 自动化测试 企业级管理 阿里妈妈MUX团队出品 阿里巴巴都在用 1 公司的选择 RAP2已发布请移步至github com thx rap2 delosKuboard 是基于 Kubernetes 的微服务管理界面 同时提供 Kubernetes 免费中文教程 入门教程 最新版本的 Kubernetes v1 2 安装手册 k8s install 在线答疑 持续更新 ApacheCN 数据结构与算法译文集 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具 Chinese sticker pack More joy 表情包的博物馆 Github最有毒的仓库 中国表情包大集合 聚欢乐 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 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sayantann11 / All Classification Templetes For MLClassification - Machine Learning This is ‘Classification’ tutorial which is a part of the Machine Learning course offered by Simplilearn. We will learn Classification algorithms, types of classification algorithms, support vector machines(SVM), Naive Bayes, Decision Tree and Random Forest Classifier in this tutorial. Objectives Let us look at some of the objectives covered under this section of Machine Learning tutorial. Define Classification and list its algorithms Describe Logistic Regression and Sigmoid Probability Explain K-Nearest Neighbors and KNN classification Understand Support Vector Machines, Polynomial Kernel, and Kernel Trick Analyze Kernel Support Vector Machines with an example Implement the Naïve Bayes Classifier Demonstrate Decision Tree Classifier Describe Random Forest Classifier Classification: Meaning Classification is a type of supervised learning. It specifies the class to which data elements belong to and is best used when the output has finite and discrete values. It predicts a class for an input variable as well. There are 2 types of Classification: Binomial Multi-Class Classification: Use Cases Some of the key areas where classification cases are being used: To find whether an email received is a spam or ham To identify customer segments To find if a bank loan is granted To identify if a kid will pass or fail in an examination Classification: Example Social media sentiment analysis has two potential outcomes, positive or negative, as displayed by the chart given below. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/classification-example-machine-learning.JPG This chart shows the classification of the Iris flower dataset into its three sub-species indicated by codes 0, 1, and 2. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-flower-dataset-graph.JPG The test set dots represent the assignment of new test data points to one class or the other based on the trained classifier model. Types of Classification Algorithms Let’s have a quick look into the types of Classification Algorithm below. Linear Models Logistic Regression Support Vector Machines Nonlinear models K-nearest Neighbors (KNN) Kernel Support Vector Machines (SVM) Naïve Bayes Decision Tree Classification Random Forest Classification Logistic Regression: Meaning Let us understand the Logistic Regression model below. This refers to a regression model that is used for classification. This method is widely used for binary classification problems. It can also be extended to multi-class classification problems. Here, the dependent variable is categorical: y ϵ {0, 1} A binary dependent variable can have only two values, like 0 or 1, win or lose, pass or fail, healthy or sick, etc In this case, you model the probability distribution of output y as 1 or 0. This is called the sigmoid probability (σ). If σ(θ Tx) > 0.5, set y = 1, else set y = 0 Unlike Linear Regression (and its Normal Equation solution), there is no closed form solution for finding optimal weights of Logistic Regression. Instead, you must solve this with maximum likelihood estimation (a probability model to detect the maximum likelihood of something happening). It can be used to calculate the probability of a given outcome in a binary model, like the probability of being classified as sick or passing an exam. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/logistic-regression-example-graph.JPG Sigmoid Probability The probability in the logistic regression is often represented by the Sigmoid function (also called the logistic function or the S-curve): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-function-machine-learning.JPG In this equation, t represents data values * the number of hours studied and S(t) represents the probability of passing the exam. Assume sigmoid function: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-probability-machine-learning.JPG g(z) tends toward 1 as z -> infinity , and g(z) tends toward 0 as z -> infinity K-nearest Neighbors (KNN) K-nearest Neighbors algorithm is used to assign a data point to clusters based on similarity measurement. It uses a supervised method for classification. The steps to writing a k-means algorithm are as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-distribution-graph-machine-learning.JPG Choose the number of k and a distance metric. (k = 5 is common) Find k-nearest neighbors of the sample that you want to classify Assign the class label by majority vote. KNN Classification A new input point is classified in the category such that it has the most number of neighbors from that category. For example: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-classification-machine-learning.JPG Classify a patient as high risk or low risk. Mark email as spam or ham. Keen on learning about Classification Algorithms in Machine Learning? Click here! Support Vector Machine (SVM) Let us understand Support Vector Machine (SVM) in detail below. SVMs are classification algorithms used to assign data to various classes. They involve detecting hyperplanes which segregate data into classes. SVMs are very versatile and are also capable of performing linear or nonlinear classification, regression, and outlier detection. Once ideal hyperplanes are discovered, new data points can be easily classified. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/support-vector-machines-graph-machine-learning.JPG The optimization objective is to find “maximum margin hyperplane” that is farthest from the closest points in the two classes (these points are called support vectors). In the given figure, the middle line represents the hyperplane. SVM Example Let’s look at this image below and have an idea about SVM in general. Hyperplanes with larger margins have lower generalization error. The positive and negative hyperplanes are represented by: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/positive-negative-hyperplanes-machine-learning.JPG Classification of any new input sample xtest : If w0 + wTxtest > 1, the sample xtest is said to be in the class toward the right of the positive hyperplane. If w0 + wTxtest < -1, the sample xtest is said to be in the class toward the left of the negative hyperplane. When you subtract the two equations, you get: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/equation-subtraction-machine-learning.JPG Length of vector w is (L2 norm length): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/length-of-vector-machine-learning.JPG You normalize with the length of w to arrive at: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/normalize-equation-machine-learning.JPG SVM: Hard Margin Classification Given below are some points to understand Hard Margin Classification. The left side of equation SVM-1 given above can be interpreted as the distance between the positive (+ve) and negative (-ve) hyperplanes; in other words, it is the margin that can be maximized. Hence the objective of the function is to maximize with the constraint that the samples are classified correctly, which is represented as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-machine-learning.JPG This means that you are minimizing ‖w‖. This also means that all positive samples are on one side of the positive hyperplane and all negative samples are on the other side of the negative hyperplane. This can be written concisely as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-formula.JPG Minimizing ‖w‖ is the same as minimizing. This figure is better as it is differentiable even at w = 0. The approach listed above is called “hard margin linear SVM classifier.” SVM: Soft Margin Classification Given below are some points to understand Soft Margin Classification. To allow for linear constraints to be relaxed for nonlinearly separable data, a slack variable is introduced. (i) measures how much ith instance is allowed to violate the margin. The slack variable is simply added to the linear constraints. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-machine-learning.JPG Subject to the above constraints, the new objective to be minimized becomes: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-formula.JPG You have two conflicting objectives now—minimizing slack variable to reduce margin violations and minimizing to increase the margin. The hyperparameter C allows us to define this trade-off. Large values of C correspond to larger error penalties (so smaller margins), whereas smaller values of C allow for higher misclassification errors and larger margins. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/machine-learning-certification-video-preview.jpg SVM: Regularization The concept of C is the reverse of regularization. Higher C means lower regularization, which increases bias and lowers the variance (causing overfitting). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/concept-of-c-graph-machine-learning.JPG IRIS Data Set The Iris dataset contains measurements of 150 IRIS flowers from three different species: Setosa Versicolor Viriginica Each row represents one sample. Flower measurements in centimeters are stored as columns. These are called features. IRIS Data Set: SVM Let’s train an SVM model using sci-kit-learn for the Iris dataset: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/svm-model-graph-machine-learning.JPG Nonlinear SVM Classification There are two ways to solve nonlinear SVMs: by adding polynomial features by adding similarity features Polynomial features can be added to datasets; in some cases, this can create a linearly separable dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/nonlinear-classification-svm-machine-learning.JPG In the figure on the left, there is only 1 feature x1. This dataset is not linearly separable. If you add x2 = (x1)2 (figure on the right), the data becomes linearly separable. Polynomial Kernel In sci-kit-learn, one can use a Pipeline class for creating polynomial features. Classification results for the Moons dataset are shown in the figure. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-machine-learning.JPG Polynomial Kernel with Kernel Trick Let us look at the image below and understand Kernel Trick in detail. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-with-kernel-trick.JPG For large dimensional datasets, adding too many polynomial features can slow down the model. You can apply a kernel trick with the effect of polynomial features without actually adding them. The code is shown (SVC class) below trains an SVM classifier using a 3rd-degree polynomial kernel but with a kernel trick. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-equation-machine-learning.JPG The hyperparameter coefθ controls the influence of high-degree polynomials. Kernel SVM Let us understand in detail about Kernel SVM. Kernel SVMs are used for classification of nonlinear data. In the chart, nonlinear data is projected into a higher dimensional space via a mapping function where it becomes linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-machine-learning.JPG In the higher dimension, a linear separating hyperplane can be derived and used for classification. A reverse projection of the higher dimension back to original feature space takes it back to nonlinear shape. As mentioned previously, SVMs can be kernelized to solve nonlinear classification problems. You can create a sample dataset for XOR gate (nonlinear problem) from NumPy. 100 samples will be assigned the class sample 1, and 100 samples will be assigned the class label -1. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-graph-machine-learning.JPG As you can see, this data is not linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-non-separable.JPG You now use the kernel trick to classify XOR dataset created earlier. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-xor-machine-learning.JPG Naïve Bayes Classifier What is Naive Bayes Classifier? Have you ever wondered how your mail provider implements spam filtering or how online news channels perform news text classification or even how companies perform sentiment analysis of their audience on social media? All of this and more are done through a machine learning algorithm called Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Named after Thomas Bayes from the 1700s who first coined this in the Western literature. Naive Bayes classifier works on the principle of conditional probability as given by the Bayes theorem. Advantages of Naive Bayes Classifier Listed below are six benefits of Naive Bayes Classifier. Very simple and easy to implement Needs less training data Handles both continuous and discrete data Highly scalable with the number of predictors and data points As it is fast, it can be used in real-time predictions Not sensitive to irrelevant features Bayes Theorem We will understand Bayes Theorem in detail from the points mentioned below. According to the Bayes model, the conditional probability P(Y|X) can be calculated as: P(Y|X) = P(X|Y)P(Y) / P(X) This means you have to estimate a very large number of P(X|Y) probabilities for a relatively small vector space X. For example, for a Boolean Y and 30 possible Boolean attributes in the X vector, you will have to estimate 3 billion probabilities P(X|Y). To make it practical, a Naïve Bayes classifier is used, which assumes conditional independence of P(X) to each other, with a given value of Y. This reduces the number of probability estimates to 2*30=60 in the above example. Naïve Bayes Classifier for SMS Spam Detection Consider a labeled SMS database having 5574 messages. It has messages as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-machine-learning.JPG Each message is marked as spam or ham in the data set. Let’s train a model with Naïve Bayes algorithm to detect spam from ham. The message lengths and their frequency (in the training dataset) are as shown below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-spam-detection.JPG Analyze the logic you use to train an algorithm to detect spam: Split each message into individual words/tokens (bag of words). Lemmatize the data (each word takes its base form, like “walking” or “walked” is replaced with “walk”). Convert data to vectors using scikit-learn module CountVectorizer. Run TFIDF to remove common words like “is,” “are,” “and.” Now apply scikit-learn module for Naïve Bayes MultinomialNB to get the Spam Detector. This spam detector can then be used to classify a random new message as spam or ham. Next, the accuracy of the spam detector is checked using the Confusion Matrix. For the SMS spam example above, the confusion matrix is shown on the right. Accuracy Rate = Correct / Total = (4827 + 592)/5574 = 97.21% Error Rate = Wrong / Total = (155 + 0)/5574 = 2.78% https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/confusion-matrix-machine-learning.JPG Although confusion Matrix is useful, some more precise metrics are provided by Precision and Recall. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-recall-matrix-machine-learning.JPG Precision refers to the accuracy of positive predictions. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-formula-machine-learning.JPG Recall refers to the ratio of positive instances that are correctly detected by the classifier (also known as True positive rate or TPR). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/recall-formula-machine-learning.JPG Precision/Recall Trade-off To detect age-appropriate videos for kids, you need high precision (low recall) to ensure that only safe videos make the cut (even though a few safe videos may be left out). The high recall is needed (low precision is acceptable) in-store surveillance to catch shoplifters; a few false alarms are acceptable, but all shoplifters must be caught. Learn about Naive Bayes in detail. Click here! Decision Tree Classifier Some aspects of the Decision Tree Classifier mentioned below are. Decision Trees (DT) can be used both for classification and regression. The advantage of decision trees is that they require very little data preparation. They do not require feature scaling or centering at all. They are also the fundamental components of Random Forests, one of the most powerful ML algorithms. Unlike Random Forests and Neural Networks (which do black-box modeling), Decision Trees are white box models, which means that inner workings of these models are clearly understood. In the case of classification, the data is segregated based on a series of questions. Any new data point is assigned to the selected leaf node. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-machine-learning.JPG Start at the tree root and split the data on the feature using the decision algorithm, resulting in the largest information gain (IG). This splitting procedure is then repeated in an iterative process at each child node until the leaves are pure. This means that the samples at each node belonging to the same class. In practice, you can set a limit on the depth of the tree to prevent overfitting. The purity is compromised here as the final leaves may still have some impurity. The figure shows the classification of the Iris dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-graph.JPG IRIS Decision Tree Let’s build a Decision Tree using scikit-learn for the Iris flower dataset and also visualize it using export_graphviz API. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-machine-learning.JPG The output of export_graphviz can be converted into png format: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-output.JPG Sample attribute stands for the number of training instances the node applies to. Value attribute stands for the number of training instances of each class the node applies to. Gini impurity measures the node’s impurity. A node is “pure” (gini=0) if all training instances it applies to belong to the same class. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/impurity-formula-machine-learning.JPG For example, for Versicolor (green color node), the Gini is 1-(0/54)2 -(49/54)2 -(5/54) 2 ≈ 0.168 https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-sample.JPG Decision Boundaries Let us learn to create decision boundaries below. For the first node (depth 0), the solid line splits the data (Iris-Setosa on left). Gini is 0 for Setosa node, so no further split is possible. The second node (depth 1) splits the data into Versicolor and Virginica. If max_depth were set as 3, a third split would happen (vertical dotted line). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-boundaries.JPG For a sample with petal length 5 cm and petal width 1.5 cm, the tree traverses to depth 2 left node, so the probability predictions for this sample are 0% for Iris-Setosa (0/54), 90.7% for Iris-Versicolor (49/54), and 9.3% for Iris-Virginica (5/54) CART Training Algorithm Scikit-learn uses Classification and Regression Trees (CART) algorithm to train Decision Trees. CART algorithm: Split the data into two subsets using a single feature k and threshold tk (example, petal length < “2.45 cm”). This is done recursively for each node. k and tk are chosen such that they produce the purest subsets (weighted by their size). The objective is to minimize the cost function as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/cart-training-algorithm-machine-learning.JPG The algorithm stops executing if one of the following situations occurs: max_depth is reached No further splits are found for each node Other hyperparameters may be used to stop the tree: min_samples_split min_samples_leaf min_weight_fraction_leaf max_leaf_nodes Gini Impurity or Entropy Entropy is one more measure of impurity and can be used in place of Gini. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/gini-impurity-entrophy.JPG It is a degree of uncertainty, and Information Gain is the reduction that occurs in entropy as one traverses down the tree. Entropy is zero for a DT node when the node contains instances of only one class. Entropy for depth 2 left node in the example given above is: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/entrophy-for-depth-2.JPG Gini and Entropy both lead to similar trees. DT: Regularization The following figure shows two decision trees on the moons dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/dt-regularization-machine-learning.JPG The decision tree on the right is restricted by min_samples_leaf = 4. The model on the left is overfitting, while the model on the right generalizes better. Random Forest Classifier Let us have an understanding of Random Forest Classifier below. A random forest can be considered an ensemble of decision trees (Ensemble learning). Random Forest algorithm: Draw a random bootstrap sample of size n (randomly choose n samples from the training set). Grow a decision tree from the bootstrap sample. At each node, randomly select d features. Split the node using the feature that provides the best split according to the objective function, for instance by maximizing the information gain. Repeat the steps 1 to 2 k times. (k is the number of trees you want to create, using a subset of samples) Aggregate the prediction by each tree for a new data point to assign the class label by majority vote (pick the group selected by the most number of trees and assign new data point to that group). Random Forests are opaque, which means it is difficult to visualize their inner workings. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/random-forest-classifier-graph.JPG However, the advantages outweigh their limitations since you do not have to worry about hyperparameters except k, which stands for the number of decision trees to be created from a subset of samples. RF is quite robust to noise from the individual decision trees. Hence, you need not prune individual decision trees. The larger the number of decision trees, the more accurate the Random Forest prediction is. (This, however, comes with higher computation cost). Key Takeaways Let us quickly run through what we have learned so far in this Classification tutorial. Classification algorithms are supervised learning methods to split data into classes. They can work on Linear Data as well as Nonlinear Data. Logistic Regression can classify data based on weighted parameters and sigmoid conversion to calculate the probability of classes. K-nearest Neighbors (KNN) algorithm uses similar features to classify data. Support Vector Machines (SVMs) classify data by detecting the maximum margin hyperplane between data classes. Naïve Bayes, a simplified Bayes Model, can help classify data using conditional probability models. Decision Trees are powerful classifiers and use tree splitting logic until pure or somewhat pure leaf node classes are attained. Random Forests apply Ensemble Learning to Decision Trees for more accurate classification predictions. Conclusion This completes ‘Classification’ tutorial. In the next tutorial, we will learn 'Unsupervised Learning with Clustering.'
je-suis-tm / Machine LearningPython machine learning applications in image processing, recommender system, matrix completion, netflix problem and algorithm implementations including Co-clustering, Funk SVD, SVD++, Non-negative Matrix Factorization, Koren Neighborhood Model, Koren Integrated Model, Dawid-Skene, Platt-Burges, Expectation Maximization, Factor Analysis, ISTA, FISTA, ADMM, Gaussian Mixture Model, OPTICS, DBSCAN, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine, Independent Component Analysis, Latent Semantic Indexing, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition, K Nearest Neighbors, K Means, Naïve Bayes Mixture Model, Gaussian Discriminant Analysis, Newton Method, Coordinate Descent, Gradient Descent, Elastic Net Regression, Ridge Regression, Lasso Regression, Least Squares, Logistic Regression, Linear Regression
MomentsInGraphics / BlueNoiseA SciPy implementation of the void-and-cluster method for generation of blue noise textures with arbitrary dimension.
piyushpathak03 / Recommendation SystemsRecommendation Systems This is a workshop on using Machine Learning and Deep Learning Techniques to build Recommendation Systesm Theory: ML & DL Formulation, Prediction vs. Ranking, Similiarity, Biased vs. Unbiased Paradigms: Content-based, Collaborative filtering, Knowledge-based, Hybrid and Ensembles Data: Tabular, Images, Text (Sequences) Models: (Deep) Matrix Factorisation, Auto-Encoders, Wide & Deep, Rank-Learning, Sequence Modelling Methods: Explicit vs. implicit feedback, User-Item matrix, Embeddings, Convolution, Recurrent, Domain Signals: location, time, context, social, Process: Setup, Encode & Embed, Design, Train & Select, Serve & Scale, Measure, Test & Improve Tools: python-data-stack: numpy, pandas, scikit-learn, keras, spacy, implicit, lightfm Notes & Slides Basics: Deep Learning AI Conference 2019: WhiteBoard Notes | In-Class Notebooks Notebooks Movies - Movielens 01-Acquire 02-Augment 03-Refine 04-Transform 05-Evaluation 06-Model-Baseline 07-Feature-extractor 08-Model-Matrix-Factorization 09-Model-Matrix-Factorization-with-Bias 10-Model-MF-NNMF 11-Model-Deep-Matrix-Factorization 12-Model-Neural-Collaborative-Filtering 13-Model-Implicit-Matrix-Factorization 14-Features-Image 15-Features-NLP Ecommerce - YooChoose 01-Data-Preparation 02-Models News - Hackernews Product - Groceries Python Libraries Deep Recommender Libraries Tensorrec - Built on Tensorflow Spotlight - Built on PyTorch TFranking - Built on TensorFlow (Learning to Rank) Matrix Factorisation Based Libraries Implicit - Implicit Matrix Factorisation QMF - Implicit Matrix Factorisation Lightfm - For Hybrid Recommedations Surprise - Scikit-learn type api for traditional alogrithms Similarity Search Libraries Annoy - Approximate Nearest Neighbour NMSLib - kNN methods FAISS - Similarity search and clustering Learning Resources Reference Slides Deep Learning in RecSys by Balázs Hidasi Lessons from Industry RecSys by Xavier Amatriain Architecting Recommendation Systems by James Kirk Recommendation Systems Overview by Raimon and Basilico Benchmarks MovieLens Benchmarks for Traditional Setup Microsoft Tutorial on Recommendation System at KDD 2019 Algorithms & Approaches Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets Bayesian Personalised Ranking for Implicit Data Logistic Matrix Factorisation Neural Network Matrix Factorisation Neural Collaborative Filtering Variational Autoencoders for Collaborative Filtering Evaluations Evaluating Recommendation Systems
milaan9 / Clustering Algorithms From ScratchImplementing Clustering Algorithms from scratch in MATLAB and Python
mRFWq7LwNPZjaVv5v6eo / Cihna Dictattorshrip 8反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. https://github.com/cirosantilli/china-dictatorship 的备份backup. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 算法面试 算法知识 针对小白的算法训练 还包括 1 阿里 字节 滴滴 百篇大厂面经汇总 2 千本开源电子书 3 百张思维导图 右侧来个 star 吧 English version supported 955 不加班的公司名单 工作 955 work–life balance 工作与生活的平衡 诊断利器Arthas The Way to Go 中文译本 中文正式名 Go 入门指南 Java面试 Java学习指南 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识 教程 技术栈示例代码 快速简单上手教程 2 17年买房经历总结出来的买房购房知识分享给大家 希望对大家有所帮助 买房不易 且买且珍惜http下载工具 基于http代理 支持多连接分块下载 动手学深度学习 面向中文读者 能运行 可讨论 中英文版被全球175所大学采用教学 阿里云计算平台团队出品 为监控而生的数据库连接池程序员简历模板系列 包括PHP程序员简历模板 iOS程序员简历模板 Android程序员简历模板 Web前端程序员简历模板 Java程序员简历模板 C C 程序员简历模板 NodeJS程序员简历模板 架构师简历模板以及通用程序员简历模板采用自身模块规范编写的前端 UI 框架 遵循原生 HTML CSS JS 的书写形式 极低门槛 拿来即用 贵校课程资料民间整理 企业级低代码平台 前后端分离架构强大的代码生成器让前后端代码一键生成 无需写任何代码 引领新的开发模式OnlineCoding 代码生成 手工MERGE 帮助Java项目解决7 %重复工作 让开发更关注业务 既能快速提高效率 帮助公司节省成本 同时又不失灵活性 我是依扬 木易杨 公众号 高级前端进阶 作者 每天搞定一道前端大厂面试题 祝大家天天进步 一年后会看到不一样的自己 冴羽写博客的地方 预计写四个系列 JavaScript深入系列 JavaScript专题系列 ES6系列 React系列 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理flutter 开发者帮助 APP 包含 flutter 常用 14 组件的demo 演示与中文文档 下拉刷新 上拉加载 二级刷新 淘宝二楼智能下拉刷新框架 支持越界回弹 越界拖动 具有极强的扩展性 集成了几十种炫酷的Header和 Footer 该项目已成功集成 actuator 监控 admin 可视化监控 logback 日志 aopLog 通过AOP记录web请求日志 统一异常处理 json级别和页面级别 freemarker 模板引擎 thymeleaf 模板引擎 Beetl 模板引擎 Enjoy 模板引擎 JdbcTemplate 通用JDBC操作数据库 JPA 强大的ORM框架 mybatis 强大的ORM框架 通用Mapper 快速操作Mybatis PageHelper 通用的Mybatis分页插件 mybatis plus 快速操作Mybatis BeetlSQL 强大的ORM框架 u Python资源大全中文版 包括 Web框架 网络爬虫 模板引擎 数据库 数据可视化 图片处理等 由 开源前哨 和 Python开发者 微信公号团队维护更新 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记To Be Top Javaer Java工程师成神之路循序渐进 学习博客Spring系列源码 mrbird cc谢谢可能是让你受益匪浅的英语进阶指南镜像网易云音乐 Node js API service快速 简单避免OOM的java处理Excel工具基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 中文版 Apple 官方 Swift 教程本项目曾冲到全球第一 干货集锦见本页面最底部 另完整精致的纸质版 编程之法 面试和算法心得 已在京东 当当上销售好耶 是女装Security Guide for Developers 实用性开发人员安全须知 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅 消费组件 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 C C 技术面试基础知识总结 包括语言 程序库 数据结构 算法 系统 网络 链接装载库等知识及面试经验 招聘 内推等信息 一款优秀的开源博客发布应用 Solutions to LeetCode by Go 1 % test coverage runtime beats 1 % LeetCode 题解分布式任务调度平台XXL JOB 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新互联网公司技术架构 微信 淘宝 微博 腾讯 阿里 美团点评 百度 Google Facebook Amazon eBay的架构 欢迎PR补充IntelliJ IDEA 简体中文专题教程程序员技能图谱前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 华为鸿蒙操作系统 互联网首份程序员考公指南 由3位已经进入体制内的前大厂程序员联合献上 Mac微信功能拓展 微信插件 微信小助手 A plugin for Mac WeChat 机器学习 西瓜书 公式推导解析 在线阅读地址一款轻量级 高性能 功能强大的内网穿透代理服务器 支持tcp udp socks5 http等几乎所有流量转发 可用来访问内网网站 本地支付接口调试 ssh访问 远程桌面 内网dns解析 内网socks5代理等等 并带有功能强大的web管理端一款面向泛前端产品研发全生命周期的效率平台 文言文編程語言清华大学计算机系课程攻略面向云原生微服务的高可用流控防护组件 On Java 8 中文版 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 React Native指南汇集了各类react native学习资源 开源App和组件1 Days Of ML Code中文版千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 基于 React 的渐进式研发框架 ice work视频播放器支持弹幕 外挂字幕 支持滤镜 水印 gif截图 片头广告 中间广告 多个同时播放 支持基本的拖动 声音 亮度调节 支持边播边缓存 支持视频自带rotation的旋转 9 27 之类 重力旋转与手动旋转的同步支持 支持列表播放 列表全屏动画 视频加载速度 列表小窗口支持拖动 动画效果 调整比例 多分辨率切换 支持切换播放器 进度条小窗口预览 列表切换详情页面无缝播放 rtsp concat mpeg JumpServer 是全球首款开源的堡垒机 是符合 4A 的专业运维安全审计系统 Linux命令大全搜索工具 内容包含Linux命令手册 详解 学习 搜集 git io linux book Node js 包教不包会 by alsotang又一个小商城 litemall Spring Boot后端 Vue管理员前端 微信小程序用户前端 Vue用户移动端微信 跳一跳 Python 辅助Java资源大全中文版 包括开发库 开发工具 网站 博客 微信 微博等 由伯乐在线持续更新 python模拟登陆一些大型网站 还有一些简单的爬虫 希望对你们有所帮助 ️ 如果喜欢记得给个star哦 C 那些事 网络爬虫实战 淘宝 京东 网易云 B站 123 6 抖音 笔趣阁 漫画小说下载 音乐电影下载等deeplearning ai 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源 Spring Boot基础教程 Spring Boot 2 x版本连载中 帮助 Android App 进行组件化改造的路由框架 最接近原生APP体验的高性能框架基于Vue3 Element Plus 的后台管理系统解决方案程序员如何优雅的挣零花钱 2 版 升级为小书了 从Java基础 JavaWeb基础到常用的框架再到面试题都有完整的教程 几乎涵盖了Java后端必备的知识点spring boot 实践学习案例 是 spring boot 初学者及核心技术巩固的最佳实践 另外写博客 用 OpenWrite 最好用的 V2Ray 一键安装脚本 管理脚本中国程序员容易发音错误的单词 统计学习方法 的代码实现关于Python的面试题本项目将 动手学深度学习 Dive into Deep Learning 原书中的MXNet实现改为PyTorch实现 提高 Android UI 开发效率的 UI 库前端精读周刊 帮你理解最前沿 实用的技术 的奇技淫巧时间选择器 省市区三级联动 Python爬虫代理IP池 proxy pool LeetCode 刷题攻略 2 道经典题目刷题顺序 共6 w字的详细图解 视频难点剖析 5 余张思维导图 从此算法学习不再迷茫 来看看 你会发现相见恨晚 一个基于 electron 的音乐软件Flutter 超完整的开源项目 功能丰富 适合学习和日常使用 GSYGithubApp系列的优势 我们目前已经拥有四个版本 功能齐全 项目框架内技术涉及面广 完成度高 持续维护 配套文章 适合全面学习 对比参考 跨平台的开源Github客户端App 更好的体验 更丰富的功能 旨在更好的日常管理和维护个人Github 提供更好更方便的驾车体验Σ 同款Weex版本同款React Native版本 https g 这是一个用于显示当前网速 CPU及内存利用率的桌面悬浮窗软件 并支持任务栏显示 支持更换皮肤 是一个跨平台的强加密无特征的代理软件 零配置 V2rayU 基于v2ray核心的mac版客户端 用于科学上网 使用swift编写 支持vmess shadowsocks socks5等服务协议 支持订阅 支持二维码 剪贴板导入 手动配置 二维码分享等算法模板 最科学的刷题方式 最快速的刷题路径 你值得拥有 经典编程书籍大全 涵盖 计算机系统与网络 系统架构 算法与数据结构 前端开发 后端开发 移动开发 数据库 测试 项目与团队 程序员职业修炼 求职面试等wangEditor 轻量级web富文本框前端跨框架跨平台框架 每个 JavaScript 工程师都应懂的33个概念 leonardomso一个可以观看国内主流视频平台所有视频的客户端Android开发人员不得不收集的工具类集合 支付宝支付 微信支付 统一下单 微信分享 Zip4j压缩 支持分卷压缩与加密 一键集成UCrop选择圆形头像 一键集成二维码和条形码的扫描与生成 常用Dialog WebView的封装可播放视频 仿斗鱼滑动验证码 Toast封装 震动 GPS Location定位 图片缩放 Exif 图片添加地理位置信息 经纬度 蛛网等级 颜色选择器 ArcGis VTPK 编译运行一下说不定会找到惊喜 123 6 购票助手 支持集群 多账号 多任务购票以及 Web 页面管理 编程随想 收藏的电子书清单 多个学科 含下载链接 Banner 2 来了 Android广告图片轮播控件 内部基于ViewPager2实现 Indicator和UI都可以自定义 零代码 热更新 自动化 ORM 库 后端接口和文档零代码 前端 客户端 定制返回 JSON 的数据和结构 Linux Windows macOS 跨平台 V2Ray 客户端 支持使用 C Qt 开发 可拓展插件式设计 walle 瓦力 Devops开源项目代码部署平台基于 node js Mongodb 构建的后台系统 js 源码解析一个涵盖六个专栏分布式消息队列 分布式事务的仓库 希望胖友小手一抖 右上角来个 Star 感恩 1 24基于 vue element ui 的后台管理系统磁力链接聚合搜索中华人民共和国行政区划 省级 省份直辖市自治区 地级 城市 县级 区县 乡级 乡镇街道 村级 村委会居委会 中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据 iOS开发常用三方库 插件 知名博客等等LeetCode题解 151道题完整版／中文文案排版指北最良心的 Python 教程 业内为数不多致力于极致体验的超强全自研跨平台 windows android iOS 流媒体内核 通过模块化自由组合 支持实时RTMP推流 RTSP推流 RTMP播放器 RTSP播放器 录像 多路流媒体转发 音视频导播 动态视频合成 音频混音 直播互动 内置轻量级RTSP服务等 比快更快 业界真正靠谱的超低延迟直播SDK 1秒内 低延迟模式下2 4 ms 一个 PHP 微信 SDK ️ 跨平台桌面端视频资源播放器 简洁无广告 免费高颜值 后台管理主线版本基于三者并行开发维护 同时支持电脑 手机 平板 切换分支查看不同的vue版本 element plus版本已发布 vue3 vue3 vue vue3 x vue js 程序无国界 但程序员有国界 中国国家尊严不容挑衅 如果您在特殊时期 此项目是机器学习 Machine Learning 深度学习 Deep Learning NLP面试中常考到的知识点和代码实现 也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识 夜读 通过 bilibili 在线直播的方式分享 Go 相关的技术话题 每天大家在微信 telegram Slack 上及时沟通交流编程技术话题 GitHubDaily 分享内容定期整理与分类 欢迎推荐 自荐项目 让更多人知道你的项目 支持多家云存储的云盘系统机器学习相关教程DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本 这里是写博客的地方 Halfrost Field 冰霜之地mall学习教程 架构 业务 技术要点全方位解析 mall项目 4 k star 是一套电商系统 使用现阶段主流技术实现 涵盖了等技术 采用Docker容器化部署 chick 是使用 Node js 和 MongoDB 开发的社区系统一个非常适合IT团队的在线API文档 技术文档工具汇总各大互联网公司容易考察的高频leetcode题 1 Chinese Word 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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶后台管理系统解决方案创建在线课程 学术简历或初创网站 Chrome插件开发全攻略 配套完整Demo 欢迎clone体验QUANTAXIS 支持任务调度 分布式部署的 股票 期货 期权 港股 虚拟货币 数据 回测 模拟 交易 可视化 多账户 纯本地量化解决方案微信调试 各种WebView样式调试 手机浏览器的页面真机调试 便捷的远程调试手机页面 抓包工具 支持 HTTPS 无需USB连接设备 rich text 富文本编辑器 汉字拼音 hàn zì pīn yīn面向开发人员梳理的代码安全指南以撸代码的形式学习Python提供同花顺客户端 国金 华泰客户端 雪球的基金 股票自动程序化交易以及自动打新 支持跟踪 joinquant ricequant 模拟交易 和 实盘雪球组合 量化交易组件搜狐视频 sohu tv Redis私有云平台spring boot打造文件文档在线预览项目计算机基础 计算机网络 操作系统 数据库 Git 面试问题全面总结 包含详细的follow up question以及答案 全部采用 问题 追问 答案 的形式 即拿即用 直击互联网大厂面试 可用于模拟面试 面试前复习 短期内快速备战面试 首款微信 macOS 客户端撤回拦截与多开windows kernel exploits Windows平台提权漏洞集合权限管理系统 预览地址 47 1 4 7 138 loginpkuseg多领域中文分词工具一款完善的安全评估工具 支持常见 web 安全问题扫描和自定义 poc 使用之前务必先阅读文档零反射全动态Android插件框架Python入门网络爬虫之精华版分布式配置管理平台 中文 iOS Mac 开发博客列表周志华 机器学习 又称西瓜书是一本较为全面的书籍 书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法 例如 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 集成降维 特征选择等 记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点 希望对新人阅读西瓜书有所帮助 国内首个Spring Cloud微服务化RBAC的管理平台 核心采用前端采用d2 admin中台框架 记得上边点个star 关注更新Apache ECharts incubating 的微信小程序版本C 资源大全中文版 标准库 Web应用框架 人工智能 数据库 图片处理 机器学习 日志 代码分析等 由 开源前哨 和 CPP开发者 微信公号团队维护更新 stackoverflow上Java相关回答整理翻译 基于Google Flutter的WanAndroid客户端 支持Android和iOS 包括BLoC RxDart 国际化 主题色 启动页 引导页 本代码库是作者小傅哥多年从事一线互联网 Java 开发的学习历程技术汇总 旨在为大家提供一个清晰详细的学习教程 侧重点更倾向编写Java核心内容 如果本仓库能为您提供帮助 请给予支持 关注 点赞 分享 C 资源大全中文版 包括了 构建系统 编译器 数据库 加密 初中高的教程 指南 书籍 库等 NET m3u8 downloader 开源的命令行m3u8 HLS dash下载器 支持普通AES 128 CBC解密 多线程 自定义请求头等 支持简体中文 繁体中文和英文 English Supported 国内低代码平台从业者交流tcc transaction是TCC型事务java实现设计模式 Golang实现 研磨设计模式 读书笔记Vue数据可视化组件库 类似阿里DataV 大屏数据展示 提供SVG的边框及装饰 图表 水位图 飞线图等组件 简单易用 长期更新 React版已发布 自己动手做聊天机器人教程 RecyclerView侧滑菜单 Item拖拽 滑动删除Item 自动加载更多 HeaderView FooterView Item分组黏贴 腾讯物联网终端操作系统一个小巧 轻量的浏览器内核 用来取代wke和libcef包含美颜等4 余种实时滤镜相机 可拍照 录像 图片修改springboot 框架与其它组件结合如等用深度学习对对联 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide 用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 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构建的后台管理系统一个经典的XSS渗透管理平台一款基于 RageFrame2 的免费开源的基础销售功能的商城基于Laravel 5 4 的开发的博客系统 代号 myPersimmon证件照片排版在线生成器 在一张6寸的照片上排版多张证件照清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表WordPress响应式免费主题 Art Blog唯品秀博客 weipxiu com 备用域名weipxiu cn 开源给小伙伴免费使用 如使用过程有任何问题 在线技术支持QQ 欢迎打扰 原创不易 如喜欢 请多多打赏 演示 EwoMail是基于Linux的企业邮箱服务器 集成了众多优秀稳定的组件 是一个快速部署 简单高效 多语言 安全稳定的邮件解决方案 笔记本新版简单强大的无数据库的图床2 版 演示地址 Bilibili B 站自动领瓜子 直播助手 直播挂机脚本 主站助手 PHP 版微信群二维码活码工具 生成微信群活码 随时可以切换二维码 短视频的PHP拓展包 集成各大短视频的去水印功能 抖音 快手 微视主流短视频 PHP去水印一个PHPer的升级之路酷瓜云课堂 在线教育 网课系统 网校系统 知识付费系统 不加密不阉割 1 %全功能开源 可免费商用 框架主要使用ThinkPHP6 layui 拥有完善的权限的管理模块以及敏捷的开发方式 让你开发起来更加的舒服 laravel5 5搭建的后台管理 和 api服务 的小程序商城基于ThinkPHP5 AdminLTE的后台管理系统魔改版本 为 OLAINDEX 添加多网盘挂载及一些小修复海豚PHP 基于ThinkPHP5 1 41LTS的快速开发框架挂载Teambition文件 可直链分享 支持网盘 需申请 和项目文件 无需邀请码 准确率99 9%的ip地址定位库laravel ant design vue 权限后台PHP 第三方登录授权 SDK 集成了QQ 微信 微博 Github等常用接口 支持 php fpm 和 Swoole 所有框架通用 QQ群 17916227抖音去水印PHP版接口一个分布式统计监控系统 包含PHP客户端 服务端整合多接口的IP查询工具 基于阿里云OSS的WordPress远程附件支持插件 后会有期 开箱即用的Laravel后台扩展 前后端分离 后端控制前端组件 无需编写vue即可创建一个的项目 丰富的表单 表格组件 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推送通知并进行一些快捷操作提供了百度坐标 BD 9 国测局坐标 火星坐标 GCJ 2 和WGS84坐标系之间的转换F2etest是一个面向前端 测试 产品等岗位的多浏览器兼容性测试整体解决方案 ️ 阿里飞猪 很易用的中后台 表单 表格 图表 解决方案CRMEB Min 前后端分离版自带客服系统 是CRMEB品牌全新推出的一款轻量级 高性能 前后端分离的开源电商系统 完善的后台权限管理 会员管理 订单管理 产品管理 客服管理 CMS管理 多端管理 页面DIY 数据统计 系统配置 组合数据管理 日志管理 数据库管理 一键开通短信 产品采集 物流查询等接口 React技术揭秘 一本自顶向下的React源码分析书微信小程序 基于wepy 商城 微店 微信小程序 欢迎学习交流大屏数据可视化Pytorch 中文文档经典的网页对话框组件 强大的动态表单生成器 简洁 易用 灵活的微信小程序组件库 一款 Material Design 风格的 Hexo 主题签到一个帮助你自动申请京东价格保护的chrome拓展后台admin前端模板 基于 layui 编写的最简洁 易用的后台框架模板 只需提供一个接口就直接初始化整个框架 无需复杂操作 小程序生成图片库 轻松通过 json 方式绘制一张可以发到朋友圈的图片安卓应用层抓包通杀脚本一个轻量的工具集合婚礼大屏互动 微信请柬一站式解决方案mili 是一个开源的社区系统 界面优雅 功能丰富 丝般顺滑的触摸运动方案做最好的接口管理平台Mpx 一款具有优秀开发体验和深度性能优化的增强型跨端小程序框架省市区县乡镇三级或四级城市数据 带拼音标注 坐标 行政区域边界范围 2 21年 7月 3日最新采集 提供csv格式文件 支持在线转成多级联动js代码 通用json格式 提供软件转成shp geojson sql 导入数据库 带浏览器里面运行的js采集源码 综合了中华人民共和国民政部 国家统计局 高德地图 腾讯地图行政区划数据在vscode中用于生成文件头部注释和函数注释的插件 经过多版迭代后 插件 支持所有主流语言 功能强大 灵活方便 文档齐全 食用简单 觉得插件不错的话 点击右上角给个Star ️呀 JAVClub 让你的大姐姐不再走丢️你想要的最全 Android 进阶路线知识图谱 干货资料收集 开发者推荐阅读的书籍 2 2 淘宝 京东 支付宝双十一 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