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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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Vue 的 PWA 解决方案 帮助开发者快速搭建 PWA 应用 解决接入 PWA 的各种问题ThinkCMF是一款支持Swoole的开源内容管理框架 基于ThinkPHP开发 同时支持PHP FPM和Swoole双模式 让WEB开发更快 微信小程序图片裁剪工具前端知识月刊Next Terminal是一个轻量级堡垒机系统 易安装 易使用 支持RDP SSH VNC Telnet Kubernetes协议 微信小程序 日历组件 基于 ueditor的更现代化的富文本编辑器 支持HTTPS基于JavaScript React Vue2的流程图组件 采用Spring MyBatis Shiro框架 开发的一套权限系统 极低门槛 拿来即用 设计之初 就非常注重安全性 为企业系统保驾护航 让一切都变得如此简单 QQ群 32478 2 4 145799952 一个前端的博客 春松客服 多渠道智能客服系统 开源客服系统 机器人客服一个工作流平台小程序 小游戏以及 Web 通用 Canvas 渲染引擎 在线工具秘籍 为在线工具写一本优质说明书 让在线工具造福人类 前端内参 有关于JavaScript 编程范式 设计模式 软件开发的艺术等大前端范畴内的知识分享 旨在帮助前端工程师们夯实技术基础以通过一线互联网企业技术面试 ️ vCards 中国黄页 优化 iOS Android 来电 信息界面体验各平台的分流规则 复写规则及自动化脚本 基于vue2 的实时聊天项目 图片剪裁上传组件 等笔记快速分享 GoogleDrive OneDrive 每日时报 以前端技术体系为主要分享课题 根据 文章 工具 新闻 视频几大板块作为主要分类 一款高效 高性能的帧动画生成工具 停止维护 一个在线音乐播放器 仅 UI 无功能 小程序富文本组件 支持渲染和编辑 html 支持在微信 QQ 百度 支付宝 头条和 uni app 平台使用基于 electron vue 开发的音乐播放器 界面模仿QQ音乐 技术栈欢迎starweui 是在weui和zepto基础上开发的增强UI组件 目前分为表单 基础 组件 js插件四大类 共计百余项功能 是最全的weui样式同步和更新大佬脚本库 更新懒人配置腾讯云即时通信 IM 服务 国内下载镜像 基于 Vue 的小程序开发框架React 16 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Vue Validator? 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生态的后台管理系统模板开发的后台管理系统 Vchat 从头到脚 撸一个社交聊天系统 vue node mongodb h5编辑器类似maka 易企秀 账号 密码 admin996 公司展示 讨论Vue Spring boot前后端分离项目 wh web wh server的升级版 基于element ui的数据驱动表单组件基于 GitHub API 开发的图床神器 图片外链使用 jsDelivr 进行 CDN 加速 免下载 免安装 打开网站即可直接使用 免费 稳定 高效 ️ Vue初 中级项目 CnodeJS社区重构预览 DEMO 基于vue2全家桶实现的 仿移动端QQ基于Vue Echarts 构建的数据可视化平台 酷炫大屏展示模板和组件库 持续更新各行各业实用模板和炫酷小组件 基于Spring Boot的在线考试系统 预览地址 129 211 88 191 账户分别是admin teacher student 密码是admin123 6pan 6盘小白羊 第二版 vue3 antd typescript on bone and knife 基于Vue 全家桶 2 x 制作的美团外卖APP 本项目是一款基于 Avue 的表单设计器 拖拽式操作让你快速构建一个表单 一刻社区前端源码基于Vue iView Admin开发的XBoot前后端分离开放平台前端 权限可控制至按钮显示 动态路由权限菜单 多语言 简洁美观 前后端分离 ️一个开源的社区程序 临时测试站 https t myrpg cnecharts地图geoJson行政边界数据的实时获取与应用 省市区县多级联动下钻 真正意义的下钻至县级 附最新geoJson文件下载 Vue的Nuxt js服务端渲染框架 NodeJS为后端的全栈项目 Docker一键部署 面向小白的完美博客系统vue瀑布流组件 vue waterfall easy 2 x Ego 移动端购物商城 vue vuex ruoter webpack Vue js Node js Mongodb 前后端分离的个人博客头像加口罩小程序 基于uniapp使用vue快速实现 广告月收入4k 基于vue3 的管理端模板教你如何打造舒适 高效 时尚的前端开发环境基于 Flask 和 Vue js 前后端分离的微型博客项目 支持多用户 Markdown文章 喜欢 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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
shuyu-labs / AntSKAn AI knowledge base/agent built with .Net 9, AntBlazor, Semantic Kernel, and Kernel Memory, supporting local offline AI large models. It can run offline without an internet connection. Supports Aspire for monitoring application data.
tenstorrent / Tt Metal:metal: TT-NN operator library, and TT-Metalium low level kernel programming model.
clockworkpi / UConsoleThis code repository offers downloads for the latest images of various uConsole models, along with kernel patches, firmware for the keyboard and 4G expansion module, hardware schematics, assembly instructions, and essential technical documents.
RightNow-AI / AutokernelAutoresearch for GPU kernels. Give it any PyTorch model, go to sleep, wake up to optimized Triton kernels.
IvanDrokin / Torch Conv KanThis project is dedicated to the implementation and research of Kolmogorov-Arnold convolutional networks. The repository includes implementations of 1D, 2D, and 3D convolutions with different kernels, ResNet-like and DenseNet-like models, training code based on accelerate/PyTorch, as well as scripts for experiments with CIFAR-10 and Tiny ImageNet.
clockworkpi / DevTermThis code repository offers downloads for the latest images of various DevTerm models, as well as kernel patches, keyboard firmware, the source code for screen and printer drivers, hardware schematics, assembly instructions, and essential technical documents.
NVIDIA / CuEquivariancecuEquivariance is a math library that is a collective of low-level primitives and tensor ops to accelerate widely-used models, like DiffDock, MACE, Allegro and NEQUIP, based on equivariant neural networks. Also includes kernels for accelerated structure prediction.
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 ·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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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.'
chrisneagu / FTC Skystone Dark Angels Romania 2020NOTICE This repository contains the public FTC SDK for the SKYSTONE (2019-2020) competition season. If you are looking for the current season's FTC SDK software, please visit the new and permanent home of the public FTC SDK: FtcRobotController repository Welcome! This GitHub repository contains the source code that is used to build an Android app to control a FIRST Tech Challenge competition robot. To use this SDK, download/clone the entire project to your local computer. Getting Started If you are new to robotics or new to the FIRST Tech Challenge, then you should consider reviewing the FTC Blocks Tutorial to get familiar with how to use the control system: FTC Blocks Online Tutorial Even if you are an advanced Java programmer, it is helpful to start with the FTC Blocks tutorial, and then migrate to the OnBot Java Tool or to Android Studio afterwards. Downloading the Project If you are an Android Studio programmer, there are several ways to download this repo. Note that if you use the Blocks or OnBot Java Tool to program your robot, then you do not need to download this repository. If you are a git user, you can clone the most current version of the repository: git clone https://github.com/FIRST-Tech-Challenge/SKYSTONE.git Or, if you prefer, you can use the "Download Zip" button available through the main repository page. Downloading the project as a .ZIP file will keep the size of the download manageable. You can also download the project folder (as a .zip or .tar.gz archive file) from the Downloads subsection of the Releases page for this repository. Once you have downloaded and uncompressed (if needed) your folder, you can use Android Studio to import the folder ("Import project (Eclipse ADT, Gradle, etc.)"). Getting Help User Documentation and Tutorials FIRST maintains online documentation with information and tutorials on how to use the FIRST Tech Challenge software and robot control system. You can access this documentation using the following link: SKYSTONE Online Documentation Note that the online documentation is an "evergreen" document that is constantly being updated and edited. It contains the most current information about the FIRST Tech Challenge software and control system. Javadoc Reference Material The Javadoc reference documentation for the FTC SDK is now available online. Click on the following link to view the FTC SDK Javadoc documentation as a live website: FTC Javadoc Documentation Documentation for the FTC SDK is also included with this repository. There is a subfolder called "doc" which contains several subfolders: The folder "apk" contains the .apk files for the FTC Driver Station and FTC Robot Controller apps. The folder "javadoc" contains the JavaDoc user documentation for the FTC SDK. Online User Forum For technical questions regarding the Control System or the FTC SDK, please visit the FTC Technology forum: FTC Technology Forum Release Information Version 5.5 (20200824-090813) Version 5.5 requires Android Studio 4.0 or later. New features Adds support for calling custom Java classes from Blocks OpModes (fixes SkyStone issue #161). Classes must be in the org.firstinspires.ftc.teamcode package. Methods must be public static and have no more than 21 parameters. Parameters declared as OpMode, LinearOpMode, Telemetry, and HardwareMap are supported and the argument is provided automatically, regardless of the order of the parameters. On the block, the sockets for those parameters are automatically filled in. Parameters declared as char or java.lang.Character will accept any block that returns text and will only use the first character in the text. Parameters declared as boolean or java.lang.Boolean will accept any block that returns boolean. Parameters declared as byte, java.lang.Byte, short, java.lang.Short, int, java.lang.Integer, long, or java.lang.Long, will accept any block that returns a number and will round that value to the nearest whole number. Parameters declared as float, java.lang.Float, double, java.lang.Double will accept any block that returns a number. Adds telemetry API method for setting display format Classic Monospace HTML (certain tags only) Adds blocks support for switching cameras. Adds Blocks support for TensorFlow Object Detection with a custom model. Adds support for uploading a custom TensorFlow Object Detection model in the Manage page, which is especially useful for Blocks and OnBotJava users. Shows new Control Hub blink codes when the WiFi band is switched using the Control Hub's button (only possible on Control Hub OS 1.1.2) Adds new warnings which can be disabled in the Advanced RC Settings Mismatched app versions warning Unnecessary 2.4 GHz WiFi usage warning REV Hub is running outdated firmware (older than version 1.8.2) Adds support for Sony PS4 gamepad, and reworks how gamepads work on the Driver Station Removes preference which sets gamepad type based on driver position. Replaced with menu which allows specifying type for gamepads with unknown VID and PID Attempts to auto-detect gamepad type based on USB VID and PID If gamepad VID and PID is not known, use type specified by user for that VID and PID If gamepad VID and PID is not known AND the user has not specified a type for that VID and PID, an educated guess is made about how to map the gamepad Driver Station will now attempt to automatically recover from a gamepad disconnecting, and re-assign it to the position it was assigned to when it dropped If only one gamepad is assigned and it drops: it can be recovered If two gamepads are assigned, and have different VID/PID signatures, and only one drops: it will be recovered If two gamepads are assigned, and have different VID/PID signatures, and BOTH drop: both will be recovered If two gamepads are assigned, and have the same VID/PID signatures, and only one drops: it will be recovered If two gamepads are assigned, and have the same VID/PID signatures, and BOTH drop: neither will be recovered, because of the ambiguity of the gamepads when they re-appear on the USB bus. There is currently one known edge case: if there are two gamepads with the same VID/PID signature plugged in, but only one is assigned, and they BOTH drop, it's a 50-50 chance of which one will be chosen for automatic recovery to the assigned position: it is determined by whichever one is re-enumerated first by the USB bus controller. Adds landscape user interface to Driver Station New feature: practice timer with audio cues New feature (Control Hub only): wireless network connection strength indicator (0-5 bars) New feature (Control Hub only): tapping on the ping/channel display will switch to an alternate display showing radio RX dBm and link speed (tap again to switch back) The layout will NOT autorotate. You can switch the layout from the Driver Station's settings menu. Breaking changes Removes support for Android versions 4.4 through 5.1 (KitKat and Lollipop). The minSdkVersion is now 23. Removes the deprecated LinearOpMode methods waitOneFullHardwareCycle() and waitForNextHardwareCycle() Enhancements Handles RS485 address of Control Hub automatically The Control Hub is automatically given a reserved address Existing configuration files will continue to work All addresses in the range of 1-10 are still available for Expansion Hubs The Control Hub light will now normally be solid green, without blinking to indicate the address The Control Hub will not be shown on the Expansion Hub Address Change settings page Improves REV Hub firmware updater The user can now choose between all available firmware update files Version 1.8.2 of the REV Hub firmware is bundled into the Robot Controller app. Text was added to clarify that Expansion Hubs can only be updated via USB. Firmware update speed was reduced to improve reliability Allows REV Hub firmware to be updated directly from the Manage webpage Improves log viewer on Robot Controller Horizontal scrolling support (no longer word wrapped) Supports pinch-to-zoom Uses a monospaced font Error messages are highlighted New color scheme Attempts to force-stop a runaway/stuck OpMode without restarting the entire app Not all types of runaway conditions are stoppable, but if the user code attempts to talk to hardware during the runaway, the system should be able to capture it. Makes various tweaks to the Self Inspect screen Renames "OS version" entry to "Android version" Renames "WiFi Direct Name" to "WiFi Name" Adds Control Hub OS version, when viewing the report of a Control Hub Hides the airplane mode entry, when viewing the report of a Control Hub Removes check for ZTE Speed Channel Changer Shows firmware version for all Expansion and Control Hubs Reworks network settings portion of Manage page All network settings are now applied with a single click The WiFi Direct channel of phone-based Robot Controllers can now be changed from the Manage page WiFi channels are filtered by band (2.4 vs 5 GHz) and whether they overlap with other channels The current WiFi channel is pre-selected on phone-based Robot Controllers, and Control Hubs running OS 1.1.2 or later. On Control Hubs running OS 1.1.2 or later, you can choose to have the system automatically select a channel on the 5 GHz band Improves OnBotJava New light and dark themes replace the old themes (chaos, github, chrome,...) the new default theme is light and will be used when you first update to this version OnBotJava now has a tabbed editor Read-only offline mode Improves function of "exit" menu item on Robot Controller and Driver Station Now guaranteed to be fully stopped and unloaded from memory Shows a warning message if a LinearOpMode exists prematurely due to failure to monitor for the start condition Improves error message shown when the Driver Station and Robot Controller are incompatible with each other Driver Station OpMode Control Panel now disabled while a Restart Robot is in progress Disables advanced settings related to WiFi direct when the Robot Controller is a Control Hub. Tint phone battery icons on Driver Station when low/critical. Uses names "Control Hub Portal" and "Control Hub" (when appropriate) in new configuration files Improve I2C read performance Very large improvement on Control Hub; up to ~2x faster with small (e.g. 6 byte) reads Not as apparent on Expansion Hubs connected to a phone Update/refresh build infrastructure Update to 'androidx' support library from 'com.android.support:appcompat', which is end-of-life Update targetSdkVersion and compileSdkVersion to 28 Update Android Studio's Android plugin to latest Fix reported build timestamp in 'About' screen Add sample illustrating manual webcam use: ConceptWebcam Bug fixes Fixes SkyStone issue #248 Fixes SkyStone issue #232 and modifies bulk caching semantics to allow for cache-preserving MANUAL/AUTO transitions. Improves performance when REV 2M distance sensor is unplugged Improves readability of Toast messages on certain devices Allows a Driver Station to connect to a Robot Controller after another has disconnected Improves generation of fake serial numbers for UVC cameras which do not provide a real serial number Previously some devices would assign such cameras a serial of 0:0 and fail to open and start streaming Fixes ftc_app issue #638. Fixes a slew of bugs with the Vuforia camera monitor including: Fixes bug where preview could be displayed with a wonky aspect ratio Fixes bug where preview could be cut off in landscape Fixes bug where preview got totally messed up when rotating phone Fixes bug where crosshair could drift off target when using webcams Fixes issue in UVC driver on some devices (ftc_app 681) if streaming was started/stopped multiple times in a row Issue manifested as kernel panic on devices which do not have this kernel patch. On affected devices which do have the patch, the issue was manifest as simply a failure to start streaming. The Tech Team believes that the root cause of the issue is a bug in the Linux kernel XHCI driver. A workaround was implemented in the SDK UVC driver. Fixes bug in UVC driver where often half the frames from the camera would be dropped (e.g. only 15FPS delivered during a streaming session configured for 30FPS). Fixes issue where TensorFlow Object Detection would show results whose confidence was lower than the minimum confidence parameter. Fixes a potential exploitation issue of CVE-2019-11358 in OnBotJava Fixes changing the address of an Expansion Hub with additional Expansion Hubs connected to it Preserves the Control Hub's network connection when "Restart Robot" is selected Fixes issue where device scans would fail while the Robot was restarting Fix RenderScript usage Use androidx.renderscript variant: increased compatibility Use RenderScript in Java mode, not native: simplifies build Fixes webcam-frame-to-bitmap conversion problem: alpha channel wasn't being initialized, only R, G, & B Fixes possible arithmetic overflow in Deadline Fixes deadlock in Vuforia webcam support which could cause 5-second delays when stopping OpMode Version 5.4 (20200108-101156) Fixes SkyStone issue #88 Adds an inspection item that notes when a robot controller (Control Hub) is using the factory default password. Fixes SkyStone issue #61 Fixes SkyStone issue #142 Fixes ftc_app issue #417 by adding more current and voltage monitoring capabilities for REV Hubs. Fixes a crash sometimes caused by OnBotJava activity Improves OnBotJava autosave functionality ftc_app #738 Fixes system responsiveness issue when an Expansion Hub is disconnected Fixes issue where IMU initialization could prevent Op Modes from stopping Fixes issue where AndroidTextToSpeech.speak() would fail if it was called too early Adds telemetry.speak() methods and blocks, which cause the Driver Station (if also updated) to speak text Adds and improves Expansion Hub-related warnings Improves Expansion Hub low battery warning Displays the warning immediately after the hub reports it Specifies whether the condition is current or occurred temporarily during an OpMode run Displays which hubs reported low battery Displays warning when hub loses and regains power during an OpMode run Fixes the hub's LED pattern after this condition Displays warning when Expansion Hub is not responding to commands Specifies whether the condition is current or occurred temporarily during an OpMode run Clarifies warning when Expansion Hub is not present at startup Specifies that this condition requires a Robot Restart before the hub can be used. The hub light will now accurately reflect this state Improves logging and reduces log spam during these conditions Syncs the Control Hub time and timezone to a connected web browser programming the robot, if a Driver Station is not available. Adds bulk read functionality for REV Hubs A bulk caching mode must be set at the Hub level with LynxModule#setBulkCachingMode(). This applies to all relevant SDK hardware classes that reference that Hub. The following following Hub bulk caching modes are available: BulkCachingMode.OFF (default): All hardware calls operate as usual. Bulk data can read through LynxModule#getBulkData() and processed manually. BulkCachingMode.AUTO: Applicable hardware calls are served from a bulk read cache that is cleared/refreshed automatically to ensure identical commands don't hit the same cache. The cache can also be cleared manually with LynxModule#clearBulkCache(), although this is not recommended. (advanced users) BulkCachingMode.MANUAL: Same as BulkCachingMode.AUTO except the cache is never cleared automatically. To avoid getting stale data, the cache must be manually cleared at the beginning of each loop body or as the user deems appropriate. Removes PIDF Annotation values added in Rev 5.3 (to AndyMark, goBILDA and TETRIX motor configurations). The new motor types will still be available but their Default control behavior will revert back to Rev 5.2 Adds new ConceptMotorBulkRead sample Opmode to demonstrate and compare Motor Bulk-Read modes for reducing I/O latencies. Version 5.3 (20191004-112306) Fixes external USB/UVC webcam support Makes various bugfixes and improvements to Blocks page, including but not limited to: Many visual tweaks Browser zoom and window resize behave better Resizing the Java preview pane works better and more consistently across browsers The Java preview pane consistently gets scrollbars when needed The Java preview pane is hidden by default on phones Internet Explorer 11 should work Large dropdown lists display properly on lower res screens Disabled buttons are now visually identifiable as disabled A warning is shown if a user selects a TFOD sample, but their device is not compatible Warning messages in a Blocks op mode are now visible by default. Adds goBILDA 5201 and 5202 motors to Robot Configurator Adds PIDF Annotation values to AndyMark, goBILDA and TETRIX motor configurations. This has the effect of causing the RUN_USING_ENCODERS and RUN_TO_POSITION modes to use PIDF vs PID closed loop control on these motors. This should provide more responsive, yet stable, speed control. PIDF adds Feedforward control to the basic PID control loop. Feedforward is useful when controlling a motor's speed because it "anticipates" how much the control voltage must change to achieve a new speed set-point, rather than requiring the integrated error to change sufficiently. The PIDF values were chosen to provide responsive, yet stable, speed control on a lightly loaded motor. The more heavily a motor is loaded (drag or friction), the more noticable the PIDF improvement will be. Fixes startup crash on Android 10 Fixes ftc_app issue #712 (thanks to FROGbots-4634) Fixes ftc_app issue #542 Allows "A" and lowercase letters when naming device through RC and DS apps. Version 5.2 (20190905-083277) Fixes extra-wide margins on settings activities, and placement of the new configuration button Adds Skystone Vuforia image target data. Includes sample Skystone Vuforia Navigation op modes (Java). Includes sample Skystone Vuforia Navigation op modes (Blocks). Adds TensorFlow inference model (.tflite) for Skystone game elements. Includes sample Skystone TensorFlow op modes (Java). Includes sample Skystone TensorFlow op modes (Blocks). Removes older (season-specific) sample op modes. Includes 64-bit support (to comply with Google Play requirements). Protects against Stuck OpModes when a Restart Robot is requested. (Thanks to FROGbots-4634) (ftc_app issue #709) Blocks related changes: Fixes bug with blocks generated code when hardware device name is a java or javascript reserved word. Shows generated java code for blocks, even when hardware items are missing from the active configuration. Displays warning icon when outdated Vuforia and TensorFlow blocks are used (SkyStone issue #27) Version 5.1 (20190820-222104) Defines default PIDF parameters for the following motors: REV Core Hex Motor REV 20:1 HD Hex Motor REV 40:1 HD Hex Motor Adds back button when running on a device without a system back button (such as a Control Hub) Allows a REV Control Hub to update the firmware on a REV Expansion Hub via USB Fixes SkyStone issue #9 Fixes ftc_app issue #715 Prevents extra DS User clicks by filtering based on current state. Prevents incorrect DS UI state changes when receiving new OpMode list from RC Adds support for REV Color Sensor V3 Adds a manual-refresh DS Camera Stream for remotely viewing RC camera frames. To show the stream on the DS, initialize but do not run a stream-enabled opmode, select the Camera Stream option in the DS menu, and tap the image to refresh. This feature is automatically enabled when using Vuforia or TFOD—no additional RC configuration is required for typical use cases. To hide the stream, select the same menu item again. Note that gamepads are disabled and the selected opmode cannot be started while the stream is open as a safety precaution. To use custom streams, consult the API docs for CameraStreamServer#setSource and CameraStreamSource. Adds many Star Wars sounds to RobotController resources. Added SKYSTONE Sounds Chooser Sample Program. Switches out startup, connect chimes, and error/warning sounds for Star Wars sounds Updates OnBot Java to use a WebSocket for communication with the robot The OnBot Java page no longer has to do a full refresh when a user switches from editing one file to another Known issues: Camera Stream The Vuforia camera stream inherits the issues present in the phone preview (namely ftc_app issue #574). This problem does not affect the TFOD camera stream even though it receives frames from Vuforia. The orientation of the stream frames may not always match the phone preview. For now, these frames may be rotated manually via a custom CameraStreamSource if desired. OnBotJava Browser back button may not always work correctly It's possible for a build to be queued, but not started. The OnBot Java build console will display a warning if this occurs. A user might not realize they are editing a different file if the user inadvertently switches from one file to another since this switch is now seamless. The name of the currently open file is displayed in the browser tab. Version 5.0 (built on 19.06.14) Support for the REV Robotics Control Hub. Adds a Java preview pane to the Blocks editor. Adds a new offline export feature to the Blocks editor. Display wifi channel in Network circle on Driver Station. Adds calibration for Logitech C270 Updates build tooling and target SDK. Compliance with Google's permissions infrastructure (Required after build tooling update). Keep Alives to mitigate the Motorola wifi scanning problem. Telemetry substitute no longer necessary. Improves Vuforia error reporting. Fixes ftctechnh/ftc_app issues 621, 713. Miscellaneous bug fixes and improvements. Version 4.3 (built on 18.10.31) Includes missing TensorFlow-related libraries and files. Version 4.2 (built on 18.10.30) Includes fix to avoid deadlock situation with WatchdogMonitor which could result in USB communication errors. Comm error appeared to require that user disconnect USB cable and restart the Robot Controller app to recover. robotControllerLog.txt would have error messages that included the words "E RobotCore: lynx xmit lock: #### abandoning lock:" Includes fix to correctly list the parent module address for a REV Robotics Expansion Hub in a configuration (.xml) file. Bug in versions 4.0 and 4.1 would incorrect list the address module for a parent REV Robotics device as "1". If the parent module had a higher address value than the daisy-chained module, then this bug would prevent the Robot Controller from communicating with the downstream Expansion Hub. Added requirement for ACCESS_COARSE_LOCATION to allow a Driver Station running Android Oreo to scan for Wi-Fi Direct devices. Added google() repo to build.gradle because aapt2 must be downloaded from the google() repository beginning with version 3.2 of the Android Gradle Plugin. Important Note: Android Studio users will need to be connected to the Internet the first time build the ftc_app project. Internet connectivity is required for the first build so the appropriate files can be downloaded from the Google repository. Users should not need to be connected to the Internet for subsequent builds. This should also fix buid issue where Android Studio would complain that it "Could not find com.android.tools.lint:lint-gradle:26.1.4" (or similar). Added support for REV Spark Mini motor controller as part of the configuration menu for a servo/PWM port on the REV Expansion Hub. Provide examples for playing audio files in an Op Mode. Block Development Tool Changes Includes a fix for a problem with the Velocity blocks that were reported in the FTC Technology forum (Blocks Programming subforum). Change the "Save completed successfully." message to a white color so it will contrast with a green background. Fixed the "Download image" feature so it will work if there are text blocks in the op mode. Introduce support for Google's TensorFlow Lite technology for object detetion for 2018-2019 game. TensorFlow lite can recognize Gold Mineral and Silver Mineral from 2018-2019 game. Example Java and Block op modes are included to show how to determine the relative position of the gold block (left, center, right). Version 4.1 (released on 18.09.24) Changes include: Fix to prevent crash when deprecated configuration annotations are used. Change to allow FTC Robot Controller APK to be auto-updated using FIRST Global Control Hub update scripts. Removed samples for non supported / non legal hardware. Improvements to Telemetry.addData block with "text" socket. Updated Blocks sample op mode list to include Rover Ruckus Vuforia example. Update SDK library version number. Version 4.0 (released on 18.09.12) Changes include: Initial support for UVC compatible cameras If UVC camera has a unique serial number, RC will detect and enumerate by serial number. If UVC camera lacks a unique serial number, RC will only support one camera of that type connected. Calibration settings for a few cameras are included (see TeamCode/src/main/res/xml/teamwebcamcalibrations.xml for details). User can upload calibration files from Program and Manage web interface. UVC cameras seem to draw a fair amount of electrical current from the USB bus. This does not appear to present any problems for the REV Robotics Control Hub. This does seem to create stability problems when using some cameras with an Android phone-based Robot Controller. FTC Tech Team is investigating options to mitigate this issue with the phone-based Robot Controllers. Updated sample Vuforia Navigation and VuMark Op Modes to demonstrate how to use an internal phone-based camera and an external UVC webcam. Support for improved motor control. REV Robotics Expansion Hub firmware 1.8 and greater will support a feed forward mechanism for closed loop motor control. FTC SDK has been modified to support PIDF coefficients (proportional, integral, derivative, and feed forward). FTC Blocks development tool modified to include PIDF programming blocks. Deprecated older PID-related methods and variables. REV's 1.8.x PIDF-related changes provide a more linear and accurate way to control a motor. Wireless Added 5GHz support for wireless channel changing for those devices that support it. Tested with Moto G5 and E4 phones. Also tested with other (currently non-approved) phones such as Samsung Galaxy S8. Improved Expansion Hub firmware update support in Robot Controller app Changes to make the system more robust during the firmware update process (when performed through Robot Controller app). User no longer has to disconnect a downstream daisy-chained Expansion Hub when updating an Expansion Hub's firmware. If user is updating an Expansion Hub's firmware through a USB connection, he/she does not have to disconnect RS485 connection to other Expansion Hubs. The user still must use a USB connection to update an Expansion Hub's firmware. The user cannot update the Expansion Hub firmware for a downstream device that is daisy chained through an RS485 connection. If an Expansion Hub accidentally gets "bricked" the Robot Controller app is now more likely to recognize the Hub when it scans the USB bus. Robot Controller app should be able to detect an Expansion Hub, even if it accidentally was bricked in a previous update attempt. Robot Controller app should be able to install the firmware onto the Hub, even if if accidentally was bricked in a previous update attempt. Resiliency FTC software can detect and enable an FTDI reset feature that is available with REV Robotics v1.8 Expansion Hub firmware and greater. When enabled, the Expansion Hub can detect if it hasn't communicated with the Robot Controller over the FTDI (USB) connection. If the Hub hasn't heard from the Robot Controller in a while, it will reset the FTDI connection. This action helps system recover from some ESD-induced disruptions. Various fixes to improve reliability of FTC software. Blocks Fixed errors with string and list indices in blocks export to java. Support for USB connected UVC webcams. Refactored optimized Blocks Vuforia code to support Rover Ruckus image targets. Added programming blocks to support PIDF (proportional, integral, derivative and feed forward) motor control. Added formatting options (under Telemetry and Miscellaneous categories) so user can set how many decimal places to display a numerical value. Support to play audio files (which are uploaded through Blocks web interface) on Driver Station in addition to the Robot Controller. Fixed bug with Download Image of Blocks feature. Support for REV Robotics Blinkin LED Controller. Support for REV Robotics 2m Distance Sensor. Added support for a REV Touch Sensor (no longer have to configure as a generic digital device). Added blocks for DcMotorEx methods. These are enhanced methods that you can use when supported by the motor controller hardware. The REV Robotics Expansion Hub supports these enhanced methods. Enhanced methods include methods to get/set motor velocity (in encoder pulses per second), get/set PIDF coefficients, etc.. Modest Improvements in Logging Decrease frequency of battery checker voltage statements. Removed non-FTC related log statements (wherever possible). Introduced a "Match Logging" feature. Under "Settings" a user can enable/disable this feature (it's disabled by default). If enabled, user provides a "Match Number" through the Driver Station user interface (top of the screen). The Match Number is used to create a log file specifically with log statements from that particular Op Mode run. Match log files are stored in /sdcard/FIRST/matlogs on the Robot Controller. Once an op mode run is complete, the Match Number is cleared. This is a convenient way to create a separate match log with statements only related to a specific op mode run. New Devices Support for REV Robotics Blinkin LED Controller. Support for REV Robotics 2m Distance Sensor. Added configuration option for REV 20:1 HD Hex Motor. Added support for a REV Touch Sensor (no longer have to configure as a generic digital device). Miscellaneous Fixed some errors in the definitions for acceleration and velocity in our javadoc documentation. Added ability to play audio files on Driver Station When user is configuring an Expansion Hub, the LED on the Expansion Hub will change blink pattern (purple-cyan) to indicate which Hub is currently being configured. Renamed I2cSensorType to I2cDeviceType. Added an external sample Op Mode that demonstrates localization using 2018-2019 (Rover Ruckus presented by QualComm) Vuforia targets. Added an external sample Op Mode that demonstrates how to use the REV Robotics 2m Laser Distance Sensor. Added an external sample Op Mode that demonstrates how to use the REV Robotics Blinkin LED Controller. Re-categorized external Java sample Op Modes to "TeleOp" instead of "Autonomous". Known issues: Initial support for UVC compatible cameras UVC cameras seem to draw significant amount of current from the USB bus. This does not appear to present any problems for the REV Robotics Control Hub. This does seem to create stability problems when using some cameras with an Android phone-based Robot Controller. FTC Tech Team is investigating options to mitigate this issue with the phone-based Robot Controllers. There might be a possible deadlock which causes the RC to become unresponsive when using a UVC webcam with a Nougat Android Robot Controller. Wireless When user selects a wireless channel, this channel does not necessarily persist if the phone is power cycled. Tech Team is hoping to eventually address this issue in a future release. Issue has been present since apps were introduced (i.e., it is not new with the v4.0 release). Wireless channel is not currently displayed for WiFi Direct connections. Miscellaneous The blink indication feature that shows which Expansion Hub is currently being configured does not work for a newly created configuration file. User has to first save a newly created configuration file and then close and re-edit the file in order for blink indicator to work. Version 3.6 (built on 17.12.18) Changes include: Blocks Changes Uses updated Google Blockly software to allow users to edit their op modes on Apple iOS devices (including iPad and iPhone). Improvement in Blocks tool to handle corrupt op mode files. Autonomous op modes should no longer get switched back to tele-op after re-opening them to be edited. The system can now detect type mismatches during runtime and alert the user with a message on the Driver Station. Updated javadoc documentation for setPower() method to reflect correct range of values (-1 to +1). Modified VuforiaLocalizerImpl to allow for user rendering of frames Added a user-overrideable onRenderFrame() method which gets called by the class's renderFrame() method. Version 3.5 (built on 17.10.30) Changes with version 3.5 include: Introduced a fix to prevent random op mode stops, which can occur after the Robot Controller app has been paused and then resumed (for example, when a user temporarily turns off the display of the Robot Controller phone, and then turns the screen back on). Introduced a fix to prevent random op mode stops, which were previously caused by random peer disconnect events on the Driver Station. Fixes issue where log files would be closed on pause of the RC or DS, but not re-opened upon resume. Fixes issue with battery handler (voltage) start/stop race. Fixes issue where Android Studio generated op modes would disappear from available list in certain situations. Fixes problem where OnBot Java would not build on REV Robotics Control Hub. Fixes problem where OnBot Java would not build if the date and time on the Robot Controller device was "rewound" (set to an earlier date/time). Improved error message on OnBot Java that occurs when renaming a file fails. Removed unneeded resources from android.jar binaries used by OnBot Java to reduce final size of Robot Controller app. Added MR_ANALOG_TOUCH_SENSOR block to Blocks Programming Tool. Version 3.4 (built on 17.09.06) Changes with version 3.4 include: Added telemetry.update() statement for BlankLinearOpMode template. Renamed sample Block op modes to be more consistent with Java samples. Added some additional sample Block op modes. Reworded OnBot Java readme slightly. Version 3.3 (built on 17.09.04) This version of the software includes improves for the FTC Blocks Programming Tool and the OnBot Java Programming Tool. Changes with verion 3.3 include: Android Studio ftc_app project has been updated to use Gradle Plugin 2.3.3. Android Studio ftc_app project is already using gradle 3.5 distribution. Robot Controller log has been renamed to /sdcard/RobotControllerLog.txt (note that this change was actually introduced w/ v3.2). Improvements in I2C reliability. Optimized I2C read for REV Expansion Hub, with v1.7 firmware or greater. Updated all external/samples (available through OnBot and in Android project folder). Vuforia Added support for VuMarks that will be used for the 2017-2018 season game. Blocks Update to latest Google Blockly release. Sample op modes can be selected as a template when creating new op mode. Fixed bug where the blocks would disappear temporarily when mouse button is held down. Added blocks for Range.clip and Range.scale. User can now disable/enable Block op modes. Fix to prevent occasional Blocks deadlock. OnBot Java Significant improvements with autocomplete function for OnBot Java editor. Sample op modes can be selected as a template when creating new op mode. Fixes and changes to complete hardware setup feature. Updated (and more useful) onBot welcome message. Known issues: Android Studio After updating to the new v3.3 Android Studio project folder, if you get error messages indicating "InvalidVirtualFileAccessException" then you might need to do a File->Invalidate Caches / Restart to clear the error. OnBot Java Sometimes when you push the build button to build all op modes, the RC returns an error message that the build failed. If you press the build button a second time, the build typically suceeds. Version 3.2 (built on 17.08.02) This version of the software introduces the "OnBot Java" Development Tool. Similar to the FTC Blocks Development Tool, the FTC OnBot Java Development Tool allows a user to create, edit and build op modes dynamically using only a Javascript-enabled web browser. The OnBot Java Development Tool is an integrated development environment (IDE) that is served up by the Robot Controller. Op modes are created and edited using a Javascript-enabled browser (Google Chromse is recommended). Op modes are saved on the Robot Controller Android device directly. The OnBot Java Development Tool provides a Java programming environment that does NOT need Android Studio. Changes with version 3.2 include: Enhanced web-based development tools Introduction of OnBot Java Development Tool. Web-based programming and management features are "always on" (user no longer needs to put Robot Controller into programming mode). Web-based management interface (where user can change Robot Controller name and also easily download Robot Controller log file). OnBot Java, Blocks and Management features available from web based interface. Blocks Programming Development Tool: Changed "LynxI2cColorRangeSensor" block to "REV Color/range sensor" block. Fixed tooltip for ColorSensor.isLightOn block. Added blocks for ColorSensor.getNormalizedColors and LynxI2cColorRangeSensor.getNormalizedColors. Added example op modes for digital touch sensor and REV Robotics Color Distance sensor. User selectable color themes. Includes many minor enhancements and fixes (too numerous to list). Known issues: Auto complete function is incomplete and does not support the following (for now): Access via this keyword Access via super keyword Members of the super cloass, not overridden by the class Any methods provided in the current class Inner classes Can't handle casted objects Any objects coming from an parenthetically enclosed expression Version 3.10 (built on 17.05.09) This version of the software provides support for the REV Robotics Expansion Hub. This version also includes improvements in the USB communication layer in an effort to enhance system resiliency. If you were using a 2.x version of the software previously, updating to version 3.1 requires that you also update your Driver Station software in addition to updating the Robot Controller software. Also note that in version 3.10 software, the setMaxSpeed and getMaxSpeed methods are no longer available (not deprecated, they have been removed from the SDK). Also note that the the new 3.x software incorporates motor profiles that a user can select as he/she configures the robot. Changes include: Blocks changes Added VuforiaTrackableDefaultListener.getPose and Vuforia.trackPose blocks. Added optimized blocks support for Vuforia extended tracking. Added atan2 block to the math category. Added useCompetitionFieldTargetLocations parameter to Vuforia.initialize block. If set to false, the target locations are placed at (0,0,0) with target orientation as specified in https://github.com/gearsincorg/FTCVuforiaDemo/blob/master/Robot_Navigation.java tutorial op mode. Incorporates additional improvements to USB comm layer to improve system resiliency (to recover from a greater number of communication disruptions). Additional Notes Regarding Version 3.00 (built on 17.04.13) In addition to the release changes listed below (see section labeled "Version 3.00 (built on 17.04.013)"), version 3.00 has the following important changes: Version 3.00 software uses a new version of the FTC Robocol (robot protocol). If you upgrade to v3.0 on the Robot Controller and/or Android Studio side, you must also upgrade the Driver Station software to match the new Robocol. Version 3.00 software removes the setMaxSpeed and getMaxSpeed methods from the DcMotor class. If you have an op mode that formerly used these methods, you will need to remove the references/calls to these methods. Instead, v3.0 provides the max speed information through the use of motor profiles that are selected by the user during robot configuration. Version 3.00 software currently does not have a mechanism to disable extra i2c sensors. We hope to re-introduce this function with a release in the near future. Version 3.00 (built on 17.04.13) *** Use this version of the software at YOUR OWN RISK!!! *** This software is being released as an "alpha" version. Use this version at your own risk! This pre-release software contains SIGNIFICANT changes, including changes to the Wi-Fi Direct pairing mechanism, rewrites of the I2C sensor classes, changes to the USB/FTDI layer, and the introduction of support for the REV Robotics Expansion Hub and the REV Robotics color-range-light sensor. These changes were implemented to improve the reliability and resiliency of the FTC control system. Please note, however, that version 3.00 is considered "alpha" code. This code is being released so that the FIRST community will have an opportunity to test the new REV Expansion Hub electronics module when it becomes available in May. The developers do not recommend using this code for critical applications (i.e., competition use). *** Use this version of the software at YOUR OWN RISK!!! *** Changes include: Major rework of sensor-related infrastructure. Includes rewriting sensor classes to implement synchronous I2C communication. Fix to reset Autonomous timer back to 30 seconds. Implementation of specific motor profiles for approved 12V motors (includes Tetrix, AndyMark, Matrix and REV models). Modest improvements to enhance Wi-Fi P2P pairing. Fixes telemetry log addition race. Publishes all the sources (not just a select few). Includes Block programming improvements Addition of optimized Vuforia blocks. Auto scrollbar to projects and sounds pages. Fixed blocks paste bug. Blocks execute after while-opModeIsActive loop (to allow for cleanup before exiting op mode). Added gyro integratedZValue block. Fixes bug with projects page for Firefox browser. Added IsSpeaking block to AndroidTextToSpeech. Implements support for the REV Robotics Expansion Hub Implements support for integral REV IMU (physically installed on I2C bus 0, uses same Bosch BNO055 9 axis absolute orientation sensor as Adafruit 9DOF abs orientation sensor). - Implements support for REV color/range/light sensor. Provides support to update Expansion Hub firmware through FTC SDK. Detects REV firmware version and records in log file. Includes support for REV Control Hub (note that the REV Control Hub is not yet approved for FTC use). Implements FTC Blocks programming support for REV Expansion Hub and sensor hardware. Detects and alerts when I2C device disconnect. Version 2.62 (built on 17.01.07) Added null pointer check before calling modeToByte() in finishModeSwitchIfNecessary method for ModernRoboticsUsbDcMotorController class. Changes to enhance Modern Robotics USB protocol robustness. Version 2.61 (released on 16.12.19) Blocks Programming mode changes: Fix to correct issue when an exception was thrown because an OpticalDistanceSensor object appears twice in the hardware map (the second time as a LightSensor). Version 2.6 (released on 16.12.16) Fixes for Gyro class: Improve (decrease) sensor refresh latency. fix isCalibrating issues. Blocks Programming mode changes: Blocks now ignores a device in the configuration xml if the name is empty. Other devices work in configuration work fine. Version 2.5 (internal release on released on 16.12.13) Blocks Programming mode changes: Added blocks support for AdafruitBNO055IMU. Added Download Op Mode button to FtcBocks.html. Added support for copying blocks in one OpMode and pasting them in an other OpMode. The clipboard content is stored on the phone, so the programming mode server must be running. Modified Utilities section of the toolbox. In Programming Mode, display information about the active connections. Fixed paste location when workspace has been scrolled. Added blocks support for the android Accelerometer. Fixed issue where Blocks Upload Op Mode truncated name at first dot. Added blocks support for Android SoundPool. Added type safety to blocks for Acceleration. Added type safety to blocks for AdafruitBNO055IMU.Parameters. Added type safety to blocks for AnalogInput. Added type safety to blocks for AngularVelocity. Added type safety to blocks for Color. Added type safety to blocks for ColorSensor. Added type safety to blocks for CompassSensor. Added type safety to blocks for CRServo. Added type safety to blocks for DigitalChannel. Added type safety to blocks for ElapsedTime. Added type safety to blocks for Gamepad. Added type safety to blocks for GyroSensor. Added type safety to blocks for IrSeekerSensor. Added type safety to blocks for LED. Added type safety to blocks for LightSensor. Added type safety to blocks for LinearOpMode. Added type safety to blocks for MagneticFlux. Added type safety to blocks for MatrixF. Added type safety to blocks for MrI2cCompassSensor. Added type safety to blocks for MrI2cRangeSensor. Added type safety to blocks for OpticalDistanceSensor. Added type safety to blocks for Orientation. Added type safety to blocks for Position. Added type safety to blocks for Quaternion. Added type safety to blocks for Servo. Added type safety to blocks for ServoController. Added type safety to blocks for Telemetry. Added type safety to blocks for Temperature. Added type safety to blocks for TouchSensor. Added type safety to blocks for UltrasonicSensor. Added type safety to blocks for VectorF. Added type safety to blocks for Velocity. Added type safety to blocks for VoltageSensor. Added type safety to blocks for VuforiaLocalizer.Parameters. Added type safety to blocks for VuforiaTrackable. Added type safety to blocks for VuforiaTrackables. Added type safety to blocks for enums in AdafruitBNO055IMU.Parameters. Added type safety to blocks for AndroidAccelerometer, AndroidGyroscope, AndroidOrientation, and AndroidTextToSpeech. Version 2.4 (released on 16.11.13) Fix to avoid crashing for nonexistent resources. Blocks Programming mode changes: Added blocks to support OpenGLMatrix, MatrixF, and VectorF. Added blocks to support AngleUnit, AxesOrder, AxesReference, CameraDirection, CameraMonitorFeedback, DistanceUnit, and TempUnit. Added blocks to support Acceleration. Added blocks to support LinearOpMode.getRuntime. Added blocks to support MagneticFlux and Position. Fixed typos. Made blocks for ElapsedTime more consistent with other objects. Added blocks to support Quaternion, Velocity, Orientation, AngularVelocity. Added blocks to support VuforiaTrackables, VuforiaTrackable, VuforiaLocalizer, VuforiaTrackableDefaultListener. Fixed a few blocks. Added type checking to new blocks. Updated to latest blockly. Added default variable blocks to navigation and matrix blocks. Fixed toolbox entry for openGLMatrix_rotation_withAxesArgs. When user downloads Blocks-generated op mode, only the .blk file is downloaded. When user uploads Blocks-generated op mode (.blk file), Javascript code is auto generated. Added DbgLog support. Added logging when a blocks file is read/written. Fixed bug to properly render blocks even if missing devices from configuration file. Added support for additional characters (not just alphanumeric) for the block file names (for download and upload). Added support for OpMode flavor (“Autonomous” or “TeleOp”) and group. Changes to Samples to prevent tutorial issues. Incorporated suggested changes from public pull 216 (“Replace .. paths”). Remove Servo Glitches when robot stopped. if user hits “Cancels” when editing a configuration file, clears the unsaved changes and reverts to original unmodified configuration. Added log info to help diagnose why the Robot Controller app was terminated (for example, by watch dog function). Added ability to transfer log from the controller. Fixed inconsistency for AngularVelocity Limit unbounded growth of data for telemetry. If user does not call telemetry.update() for LinearOpMode in a timely manner, data added for telemetry might get lost if size limit is exceeded. Version 2.35 (released on 16.10.06) Blockly programming mode - Removed unnecesary idle() call from blocks for new project. Version 2.30 (released on 16.10.05) Blockly programming mode: Mechanism added to save Blockly op modes from Programming Mode Server onto local device To avoid clutter, blocks are displayed in categorized folders Added support for DigitalChannel Added support for ModernRoboticsI2cCompassSensor Added support for ModernRoboticsI2cRangeSensor Added support for VoltageSensor Added support for AnalogInput Added support for AnalogOutput Fix for CompassSensor setMode block Vuforia Fix deadlock / make camera data available while Vuforia is running. Update to Vuforia 6.0.117 (recommended by Vuforia and Google to close security loophole). Fix for autonomous 30 second timer bug (where timer was in effect, even though it appeared to have timed out). opModeIsActive changes to allow cleanup after op mode is stopped (with enforced 2 second safety timeout). Fix to avoid reading i2c twice. Updated sample Op Modes. Improved logging and fixed intermittent freezing. Added digital I/O sample. Cleaned up device names in sample op modes to be consistent with Pushbot guide. Fix to allow use of IrSeekerSensorV3. Version 2.20 (released on 16.09.08) Support for Modern Robotics Compass Sensor. Support for Modern Robotics Range Sensor. Revise device names for Pushbot templates to match the names used in Pushbot guide. Fixed bug so that IrSeekerSensorV3 device is accessible as IrSeekerSensor in hardwareMap. Modified computer vision code to require an individual Vuforia license (per legal requirement from PTC). Minor fixes. Blockly enhancements: Support for Voltage Sensor. Support for Analog Input. Support for Analog Output. Support for Light Sensor. Support for Servo Controller. Version 2.10 (released on 16.09.03) Support for Adafruit IMU. Improvements to ModernRoboticsI2cGyro class Block on reset of z axis. isCalibrating() returns true while gyro is calibration. Updated sample gyro program. Blockly enhancements support for android.graphics.Color. added support for ElapsedTime. improved look and legibility of blocks. support for compass sensor. support for ultrasonic sensor. support for IrSeeker. support for LED. support for color sensor. support for CRServo prompt user to configure robot before using programming mode. Provides ability to disable audio cues. various bug fixes and improvements. Version 2.00 (released on 16.08.19) This is the new release for the upcoming 2016-2017 FIRST Tech Challenge Season. Channel change is enabled in the FTC Robot Controller app for Moto G 2nd and 3rd Gen phones. Users can now use annotations to register/disable their Op Modes. Changes in the Android SDK, JDK and build tool requirements (minsdk=19, java 1.7, build tools 23.0.3). Standardized units in analog input. Cleaned up code for existing analog sensor classes. setChannelMode and getChannelMode were REMOVED from the DcMotorController class. This is important - we no longer set the motor modes through the motor controller. setMode and getMode were added to the DcMotor class. ContinuousRotationServo class has been added to the FTC SDK. Range.clip() method has been overloaded so it can support this operation for int, short and byte integers. Some changes have been made (new methods added) on how a user can access items from the hardware map. Users can now set the zero power behavior for a DC motor so that the motor will brake or float when power is zero. Prototype Blockly Programming Mode has been added to FTC Robot Controller. Users can place the Robot Controller into this mode, and then use a device (such as a laptop) that has a Javascript enabled browser to write Blockly-based Op Modes directly onto the Robot Controller. Users can now configure the robot remotely through the FTC Driver Station app. Android Studio project supports Android Studio 2.1.x and compile SDK Version 23 (Marshmallow). Vuforia Computer Vision SDK integrated into FTC SDK. Users can use sample vision targets to get localization information on a standard FTC field. Project structure has been reorganized so that there is now a TeamCode package that users can use to place their local/custom Op Modes into this package. Inspection function has been integrated into the FTC Robot Controller and Driver Station Apps (Thanks Team HazMat… 9277 & 10650!). Audio cues have been incorporated into FTC SDK. Swap mechanism added to FTC Robot Controller configuration activity. For example, if you have two motor controllers on a robot, and you misidentified them in your configuration file, you can use the Swap button to swap the devices within the configuration file (so you do not have to manually re-enter in the configuration info for the two devices). Fix mechanism added to all user to replace an electronic module easily. For example, suppose a servo controller dies on your robot. You replace the broken module with a new module, which has a different serial number from the original servo controller. You can use the Fix button to automatically reconfigure your configuration file to use the serial number of the new module. Improvements made to fix resiliency and responsiveness of the system. For LinearOpMode the user now must for a telemetry.update() to update the telemetry data on the driver station. This update() mechanism ensures that the driver station gets the updated data properly and at the same time. The Auto Configure function of the Robot Controller is now template based. If there is a commonly used robot configuration, a template can be created so that the Auto Configure mechanism can be used to quickly configure a robot of this type. The logic to detect a runaway op mode (both in the LinearOpMode and OpMode types) and to abort the run, then auto recover has been improved/implemented. Fix has been incorporated so that Logitech F310 gamepad mappings will be correct for Marshmallow users. Release 16.07.08 For the ftc_app project, the gradle files have been modified to support Android Studio 2.1.x. Release 16.03.30 For the MIT App Inventor, the design blocks have new icons that better represent the function of each design component. Some changes were made to the shutdown logic to ensure the robust shutdown of some of our USB services. A change was made to LinearOpMode so as to allow a given instance to be executed more than once, which is required for the App Inventor. Javadoc improved/updated. Release 16.03.09 Changes made to make the FTC SDK synchronous (significant change!) waitOneFullHardwareCycle() and waitForNextHardwareCycle() are no longer needed and have been deprecated. runOpMode() (for a LinearOpMode) is now decoupled from the system's hardware read/write thread. loop() (for an OpMode) is now decoupled from the system's hardware read/write thread. Methods are synchronous. For example, if you call setMode(DcMotorController.RunMode.RESET_ENCODERS) for a motor, the encoder is guaranteed to be reset when the method call is complete. For legacy module (NXT compatible), user no longer has to toggle between read and write modes when reading from or writing to a legacy device. Changes made to enhance reliability/robustness during ESD event. Changes made to make code thread safe. Debug keystore added so that user-generated robot controller APKs will all use the same signed key (to avoid conflicts if a team has multiple developer laptops for example). Firmware version information for Modern Robotics modules are now logged. Changes made to improve USB comm reliability and robustness. Added support for voltage indicator for legacy (NXT-compatible) motor controllers. Changes made to provide auto stop capabilities for op modes. A LinearOpMode class will stop when the statements in runOpMode() are complete. User does not have to push the stop button on the driver station. If an op mode is stopped by the driver station, but there is a run away/uninterruptible thread persisting, the app will log an error message then force itself to crash to stop the runaway thread. Driver Station UI modified to display lowest measured voltage below current voltage (12V battery). Driver Station UI modified to have color background for current voltage (green=good, yellow=caution, red=danger, extremely low voltage). javadoc improved (edits and additional classes). Added app build time to About activity for driver station and robot controller apps. Display local IP addresses on Driver Station About activity. Added I2cDeviceSynchImpl. Added I2cDeviceSync interface. Added seconds() and milliseconds() to ElapsedTime for clarity. Added getCallbackCount() to I2cDevice. Added missing clearI2cPortActionFlag. Added code to create log messages while waiting for LinearOpMode shutdown. Fix so Wifi Direct Config activity will no longer launch multiple times. Added the ability to specify an alternate i2c address in software for the Modern Robotics gyro. Release 16.02.09 Improved battery checker feature so that voltage values get refreshed regularly (every 250 msec) on Driver Station (DS) user interface. Improved software so that Robot Controller (RC) is much more resilient and “self-healing” to USB disconnects: If user attempts to start/restart RC with one or more module missing, it will display a warning but still start up. When running an op mode, if one or more modules gets disconnected, the RC & DS will display warnings,and robot will keep on working in spite of the missing module(s). If a disconnected module gets physically reconnected the RC will auto detect the module and the user will regain control of the recently connected module. Warning messages are more helpful (identifies the type of module that’s missing plus its USB serial number). Code changes to fix the null gamepad reference when users try to reference the gamepads in the init() portion of their op mode. NXT light sensor output is now properly scaled. Note that teams might have to readjust their light threshold values in their op modes. On DS user interface, gamepad icon for a driver will disappear if the matching gamepad is disconnected or if that gamepad gets designated as a different driver. Robot Protocol (ROBOCOL) version number info is displayed in About screen on RC and DS apps. Incorporated a display filter on pairing screen to filter out devices that don’t use the “-“ format. This filter can be turned off to show all WiFi Direct devices. Updated text in License file. Fixed formatting error in OpticalDistanceSensor.toString(). Fixed issue on with a blank (“”) device name that would disrupt WiFi Direct Pairing. Made a change so that the WiFi info and battery info can be displayed more quickly on the DS upon connecting to RC. Improved javadoc generation. Modified code to make it easier to support language localization in the future. Release 16.01.04 Updated compileSdkVersion for apps Prevent Wifi from entering power saving mode removed unused import from driver station Corrrected "Dead zone" joystick code. LED.getDeviceName and .getConnectionInfo() return null apps check for ROBOCOL_VERSION mismatch Fix for Telemetry also has off-by-one errors in its data string sizing / short size limitations error User telemetry output is sorted. added formatting variants to DbgLog and RobotLog APIs code modified to allow for a long list of op mode names. changes to improve thread safety of RobocolDatagramSocket Fix for "missing hardware leaves robot controller disconnected from driver station" error fix for "fast tapping of Init/Start causes problems" (toast is now only instantiated on UI thread). added some log statements for thread life cycle. moved gamepad reset logic inside of initActiveOpMode() for robustness changes made to mitigate risk of race conditions on public methods. changes to try and flag when WiFi Direct name contains non-printable characters. fix to correct race condition between .run() and .close() in ReadWriteRunnableStandard. updated FTDI driver made ReadWriteRunnableStanard interface public. fixed off-by-one errors in Command constructor moved specific hardware implmentations into their own package. moved specific gamepad implemnatations to the hardware library. changed LICENSE file to new BSD version. fixed race condition when shutting down Modern Robotics USB devices. methods in the ColorSensor classes have been synchronized. corrected isBusy() status to reflect end of motion. corrected "back" button keycode. the notSupported() method of the GyroSensor class was changed to protected (it should not be public). Release 15.11.04.001 Added Support for Modern Robotics Gyro. The GyroSensor class now supports the MR Gyro Sensor. Users can access heading data (about Z axis) Users can also access raw gyro data (X, Y, & Z axes). Example MRGyroTest.java op mode included. Improved error messages More descriptive error messages for exceptions in user code. Updated DcMotor API Enable read mode on new address in setI2cAddress Fix so that driver station app resets the gamepads when switching op modes. USB-related code changes to make USB comm more responsive and to display more explicit error messages. Fix so that USB will recover properly if the USB bus returns garbage data. Fix USB initializtion race condition. Better error reporting during FTDI open. More explicit messages during USB failures. Fixed bug so that USB device is closed if event loop teardown method was not called. Fixed timer UI issue Fixed duplicate name UI bug (Legacy Module configuration). Fixed race condition in EventLoopManager. Fix to keep references stable when updating gamepad. For legacy Matrix motor/servo controllers removed necessity of appending "Motor" and "Servo" to controller names. Updated HT color sensor driver to use constants from ModernRoboticsUsbLegacyModule class. Updated MR color sensor driver to use constants from ModernRoboticsUsbDeviceInterfaceModule class. Correctly handle I2C Address change in all color sensors Updated/cleaned up op modes. Updated comments in LinearI2cAddressChange.java example op mode. Replaced the calls to "setChannelMode" with "setMode" (to match the new of the DcMotor method). Removed K9AutoTime.java op mode. Added MRGyroTest.java op mode (demonstrates how to use MR Gyro Sensor). Added MRRGBExample.java op mode (demonstrates how to use MR Color Sensor). Added HTRGBExample.java op mode (demonstrates how to use HT legacy color sensor). Added MatrixControllerDemo.java (demonstrates how to use legacy Matrix controller). Updated javadoc documentation. Updated release .apk files for Robot Controller and Driver Station apps. Release 15.10.06.002 Added support for Legacy Matrix 9.6V motor/servo controller. Cleaned up build.gradle file. Minor UI and bug fixes for driver station and robot controller apps. Throws error if Ultrasonic sensor (NXT) is not configured for legacy module port 4 or 5. Release 15.08.03.001 New user interfaces for FTC Driver Station and FTC Robot Controller apps. An init() method is added to the OpMode class. For this release, init() is triggered right before the start() method. Eventually, the init() method will be triggered when the user presses an "INIT" button on driver station. The init() and loop() methods are now required (i.e., need to be overridden in the user's op mode). The start() and stop() methods are optional. A new LinearOpMode class is introduced. Teams can use the LinearOpMode mode to create a linear (not event driven) program model. Teams can use blocking statements like Thread.sleep() within a linear op mode. The API for the Legacy Module and Core Device Interface Module have been updated. Support for encoders with the Legacy Module is now working. The hardware loop has been updated for better performance.
MicrosoftDocs / Semantic Kernel DocsSemantic Kernel (SK) is a lightweight SDK enabling integration of AI Large Language Models (LLMs) with conventional programming languages.
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 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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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panbinibn / OpenPacketFix 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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Element UI的前后端分离权限管理系统脚手架 包含了 多租户的支持 基础用户管理功能 jwt鉴权 代码生成器 RBAC资源控制 表单构建 定时任务等 3分钟构建自己的中后台项目 文档蓝鲸智云配置平台 BlueKing CMDB 今日热榜 一个获取各大热门网站热门头条的聚合网站 使用Go语言编写 多协程异步快速抓取信息 预览 mo fish一条命令离线安装高可用kubernetes 3min装完 7 M 1 年证书 生产环境稳如老狗阿里巴巴开源的一款简单易用 功能强大的混沌实验注入工具 Go语言四十二章经 详细讲述Go语言规范与语法细节及开发中常见的误区 通过研读标准库等经典代码设计模式 启发读者深刻理解Go语言的核心思维 进入Go语言开发的更高阶段 ️一个轻巧的网络混淆代理 基于Golang轻量级TCP并发服务器框架定时任务管理系统KubeOperator 是一个开源的轻量级 Kubernetes 发行版 专注于帮助企业规划 部署和运营生产级别的 K8s 集群 本系统是集工单统计 任务钩子 权限管理 灵活配置流程与模版等等于一身的开源工单系统 当然也可以称之为工作流引擎 致力于减少跨部门之间的沟通 自动任务的执行 提升工作效率与工作质量 减少不必要的工作量与人为出错率 Go实现的Trojan代理 支持多路复用 路由功能 CDN中转 Shadowsocks混淆插件 多平台 无依赖 Go语法树入门 开启自制编程语言和编译器之旅 开源免费图书 Go语言进阶 掌握抽象语法树 Go语言AST 凹语言 一款可全平台运行的浏览器数据导出解密工具 Golang相关 审稿进度8 % Go语法 Go并发思想 Go与web开发 Go微服务设施等Jupiter是斗鱼开源的面向服务治理的Golang微服务框架Elasticsearch 可视化DashBoard 支持Es监控 实时搜索 Index template快捷替换修改 索引列表信息查看 SQL converts to DSL等 从问题切入 串连 Go 语言相关的所有知识 融会贯通 golang design go questionsWeChat SDK for Go 微信SDK 简单 易用 go fastdfs 是一个简单的分布式文件系统 私有云存储 具有无中心 高性能 高可靠 免维护等优点 支持断点续传 分块上传 小文件合并 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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 支持 登陆 注册 留言 评论 回复 点赞长江证券郑州大学超市管理系统天安门坦克桌面行驶工况茶马古道金融文本情感自动黄河银行营销通许章润
himanshub1007 / Alzhimers Disease Prediction Using Deep Learning# AD-Prediction Convolutional Neural Networks for Alzheimer's Disease Prediction Using Brain MRI Image ## Abstract Alzheimers disease (AD) is characterized by severe memory loss and cognitive impairment. It associates with significant brain structure changes, which can be measured by magnetic resonance imaging (MRI) scan. The observable preclinical structure changes provides an opportunity for AD early detection using image classification tools, like convolutional neural network (CNN). However, currently most AD related studies were limited by sample size. Finding an efficient way to train image classifier on limited data is critical. In our project, we explored different transfer-learning methods based on CNN for AD prediction brain structure MRI image. We find that both pretrained 2D AlexNet with 2D-representation method and simple neural network with pretrained 3D autoencoder improved the prediction performance comparing to a deep CNN trained from scratch. The pretrained 2D AlexNet performed even better (**86%**) than the 3D CNN with autoencoder (**77%**). ## Method #### 1. Data In this project, we used public brain MRI data from **Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)** Study. ADNI is an ongoing, multicenter cohort study, started from 2004. It focuses on understanding the diagnostic and predictive value of Alzheimers disease specific biomarkers. The ADNI study has three phases: ADNI1, ADNI-GO, and ADNI2. Both ADNI1 and ADNI2 recruited new AD patients and normal control as research participants. Our data included a total of 686 structure MRI scans from both ADNI1 and ADNI2 phases, with 310 AD cases and 376 normal controls. We randomly derived the total sample into training dataset (n = 519), validation dataset (n = 100), and testing dataset (n = 67). #### 2. Image preprocessing Image preprocessing were conducted using Statistical Parametric Mapping (SPM) software, version 12. The original MRI scans were first skull-stripped and segmented using segmentation algorithm based on 6-tissue probability mapping and then normalized to the International Consortium for Brain Mapping template of European brains using affine registration. Other configuration includes: bias, noise, and global intensity normalization. The standard preprocessing process output 3D image files with an uniform size of 121x145x121. Skull-stripping and normalization ensured the comparability between images by transforming the original brain image into a standard image space, so that same brain substructures can be aligned at same image coordinates for different participants. Diluted or enhanced intensity was used to compensate the structure changes. the In our project, we used both whole brain (including both grey matter and white matter) and grey matter only. #### 3. AlexNet and Transfer Learning Convolutional Neural Networks (CNN) are very similar to ordinary Neural Networks. A CNN consists of an input and an output layer, as well as multiple hidden layers. The hidden layers are either convolutional, pooling or fully connected. ConvNet architectures make the explicit assumption that the inputs are images, which allows us to encode certain properties into the architecture. These then make the forward function more efficient to implement and vastly reduce the amount of parameters in the network. #### 3.1. AlexNet The net contains eight layers with weights; the first five are convolutional and the remaining three are fully connected. The overall architecture is shown in Figure 1. The output of the last fully-connected layer is fed to a 1000-way softmax which produces a distribution over the 1000 class labels. AlexNet maximizes the multinomial logistic regression objective, which is equivalent to maximizing the average across training cases of the log-probability of the correct label under the prediction distribution. The kernels of the second, fourth, and fifth convolutional layers are connected only to those kernel maps in the previous layer which reside on the same GPU (as shown in Figure1). The kernels of the third convolutional layer are connected to all kernel maps in the second layer. The neurons in the fully connected layers are connected to all neurons in the previous layer. Response-normalization layers follow the first and second convolutional layers. Max-pooling layers follow both response-normalization layers as well as the fifth convolutional layer. The ReLU non-linearity is applied to the output of every convolutional and fully-connected layer.  The first convolutional layer filters the 224x224x3 input image with 96 kernels of size 11x11x3 with a stride of 4 pixels (this is the distance between the receptive field centers of neighboring neurons in a kernel map). The second convolutional layer takes as input the (response-normalized and pooled) output of the first convolutional layer and filters it with 256 kernels of size 5x5x48. The third, fourth, and fifth convolutional layers are connected to one another without any intervening pooling or normalization layers. The third convolutional layer has 384 kernels of size 3x3x256 connected to the (normalized, pooled) outputs of the second convolutional layer. The fourth convolutional layer has 384 kernels of size 3x3x192 , and the fifth convolutional layer has 256 kernels of size 3x3x192. The fully-connected layers have 4096 neurons each. #### 3.2. Transfer Learning Training an entire Convolutional Network from scratch (with random initialization) is impractical[14] because it is relatively rare to have a dataset of sufficient size. An alternative is to pretrain a Conv-Net on a very large dataset (e.g. ImageNet), and then use the ConvNet either as an initialization or a fixed feature extractor for the task of interest. Typically, there are three major transfer learning scenarios: **ConvNet as fixed feature extractor:** We can take a ConvNet pretrained on ImageNet, and remove the last fully-connected layer, then treat the rest structure as a fixed feature extractor for the target dataset. In AlexNet, this would be a 4096-D vector. Usually, we call these features as CNN codes. Once we get these features, we can train a linear classifier (e.g. linear SVM or Softmax classifier) for our target dataset. **Fine-tuning the ConvNet:** Another idea is not only replace the last fully-connected layer in the classifier, but to also fine-tune the parameters of the pretrained network. Due to overfitting concerns, we can only fine-tune some higher-level part of the network. This suggestion is motivated by the observation that earlier features in a ConvNet contains more generic features (e.g. edge detectors or color blob detectors) that can be useful for many kind of tasks. But the later layer of the network becomes progressively more specific to the details of the classes contained in the original dataset. **Pretrained models:** The released pretrained model is usually the final ConvNet checkpoint. So it is common to see people use the network for fine-tuning. #### 4. 3D Autoencoder and Convolutional Neural Network We take a two-stage approach where we first train a 3D sparse autoencoder to learn filters for convolution operations, and then build a convolutional neural network whose first layer uses the filters learned with the autoencoder.  #### 4.1. Sparse Autoencoder An autoencoder is a 3-layer neural network that is used to extract features from an input such as an image. Sparse representations can provide a simple interpretation of the input data in terms of a small number of \parts by extracting the structure hidden in the data. The autoencoder has an input layer, a hidden layer and an output layer, and the input and output layers have same number of units, while the hidden layer contains more units for a sparse and overcomplete representation. The encoder function maps input x to representation h, and the decoder function maps the representation h to the output x. In our problem, we extract 3D patches from scans as the input to the network. The decoder function aims to reconstruct the input form the hidden representation h. #### 4.2. 3D Convolutional Neural Network Training the 3D convolutional neural network(CNN) is the second stage. The CNN we use in this project has one convolutional layer, one pooling layer, two linear layers, and finally a log softmax layer. After training the sparse autoencoder, we take the weights and biases of the encoder from trained model, and use them a 3D filter of a 3D convolutional layer of the 1-layer convolutional neural network. Figure 2 shows the architecture of the network. #### 5. Tools In this project, we used Nibabel for MRI image processing and PyTorch Neural Networks implementation.
corl-team / RebasedOfficial implementation of the paper "Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models"
ise-uiuc / KernelGPTKernelGPT: Enhanced Kernel Fuzzing via Large Language Models (ASPLOS 2025)
mukulsinghal001 / Customer Lifetime Prediction Using PythonWhat is CLV or LTV? CLV or LTV is a metric that helps you measure the customer's lifetime value to a business. In this kernel, I am sharing the customer lifetime value prediction using BG-NBD, Pareto, NBD & Gamma Model on top of RFM in Python.
