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12年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用 包括跟交易息息相关的订单场景 也包括报价搜索等高吞吐量场景 Java 23种设计模式全归纳linux运维监控工具 支持系统信息 内存 cpu 温度 磁盘空间及IO 硬盘smart 系统负载 网络流量 进程等监控 API接口 大屏展示 拓扑图 端口监控 docker监控 日志文件监控 数据可视化 webSSH工具 堡垒机 跳板机 这可能是全网最好用的ViewPager轮播图 简单 高效 一行代码实现循环轮播 一屏三页任意变 指示器样式任你挑 一种简单有效的android组件化方案 支持组件的代码资源隔离 单独调试 集成调试 组件交互 UI跳转 生命周期等完整功能 一个强大 1 % 兼容 支持 AndroidX 支持 Kotlin并且灵活的组件化框架JPress 一个使用 Java 开发的建站神器 目前已经有 1 w 网站使用 JPress 进行驱动 其中包括多个政府机构 2 上市公司 中科院 红 字会等 分布式事务易用的轻量化网络爬虫 Android系统源码分析重构中一款免费的数据可视化工具 报表与大屏设计 类似于excel操作风格 在线拖拽完成报表设计 功能涵盖 报表设计 图形报表 打印设计 大屏设计等 永久免费 秉承“简单 易用 专业”的产品理念 极大的降低报表开发难度 缩短开发周期 节省成本 解决各类报表难题 Android Activity 滑动返回 支持微信滑动返回样式 横屏滑动返回 全屏滑动返回SpringBoot 基础教程 从入门到上瘾 基于2 M5制作 仿微信视频拍摄UI 基于ffmpeg的视频录制编辑Python 1 天从新手到大师 分享 GitHub 上有趣 入门级的开源项目中英文敏感词 语言检测 中外手机 电话归属地 运营商查询 名字推断性别 手机号抽取 身份证抽取 邮箱抽取 中日文人名库 中文缩写库 拆字词典 词汇情感值 停用词 反动词表 暴恐词表 繁简体转换 英文模拟中文发音 汪峰歌词生成器 职业名称词库 同义词库 反义词库 否定词库 汽车品牌词库 汽车零件词库 连续英文切割 各种中文词向量 公司名字大全 古诗词库 IT词库 财经词库 成语词库 地名词库 历史名人词库 诗词词库 医学词库 饮食词库 法律词库 汽车词库 动物词库 中文聊天语料 中文谣言数据 百度中文问答数据集 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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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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

using Neural Networks (SSD) on Tensorflow. This repo documents steps and scripts used to train a hand detector using Tensorflow (Object Detection API). As with any DNN based task, the most expensive (and riskiest) part of the process has to do with finding or creating the right (annotated) dataset. I was interested mainly in detecting hands on a table (egocentric view point). I experimented first with the [Oxford Hands Dataset](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/hands/) (the results were not good). I then tried the [Egohands Dataset](http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/) which was a much better fit to my requirements. The goal of this repo/post is to demonstrate how neural networks can be applied to the (hard) problem of tracking hands (egocentric and other views). Better still, provide code that can be adapted to other uses cases. If you use this tutorial or models in your research or project, please cite [this](#citing-this-tutorial). Here is the detector in action. <img src="images/hand1.gif" width="33.3%"><img src="images/hand2.gif" width="33.3%"><img src="images/hand3.gif" width="33.3%"> Realtime detection on video stream from a webcam . <img src="images/chess1.gif" width="33.3%"><img src="images/chess2.gif" width="33.3%"><img src="images/chess3.gif" width="33.3%"> Detection on a Youtube video. Both examples above were run on a macbook pro **CPU** (i7, 2.5GHz, 16GB). Some fps numbers are: | FPS | Image Size | Device| Comments| | ------------- | ------------- | ------------- | ------------- | | 21 | 320 * 240 | Macbook pro (i7, 2.5GHz, 16GB) | Run without visualizing results| | 16 | 320 * 240 | Macbook pro (i7, 2.5GHz, 16GB) | Run while visualizing results (image above) | | 11 | 640 * 480 | Macbook pro (i7, 2.5GHz, 16GB) | Run while visualizing results (image above) | > Note: The code in this repo is written and tested with Tensorflow `1.4.0-rc0`. Using a different version may result in [some errors](https://github.com/tensorflow/models/issues/1581). You may need to [generate your own frozen model](https://pythonprogramming.net/testing-custom-object-detector-tensorflow-object-detection-api-tutorial/?completed=/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/) graph using the [model checkpoints](model-checkpoint) in the repo to fit your TF version. **Content of this document** - Motivation - Why Track/Detect hands with Neural Networks - Data preparation and network training in Tensorflow (Dataset, Import, Training) - Training the hand detection Model - Using the Detector to Detect/Track hands - Thoughts on Optimizations. > P.S if you are using or have used the models provided here, feel free to reach out on twitter ([@vykthur](https://twitter.com/vykthur)) and share your work! ## Motivation - Why Track/Detect hands with Neural Networks? There are several existing approaches to tracking hands in the computer vision domain. Incidentally, many of these approaches are rule based (e.g extracting background based on texture and boundary features, distinguishing between hands and background using color histograms and HOG classifiers,) making them not very robust. For example, these algorithms might get confused if the background is unusual or in situations where sharp changes in lighting conditions cause sharp changes in skin color or the tracked object becomes occluded.(see [here for a review](https://www.cse.unr.edu/~bebis/handposerev.pdf) paper on hand pose estimation from the HCI perspective) With sufficiently large datasets, neural networks provide opportunity to train models that perform well and address challenges of existing object tracking/detection algorithms - varied/poor lighting, noisy environments, diverse viewpoints and even occlusion. The main drawbacks to usage for real-time tracking/detection is that they can be complex, are relatively slow compared to tracking-only algorithms and it can be quite expensive to assemble a good dataset. But things are changing with advances in fast neural networks. Furthermore, this entire area of work has been made more approachable by deep learning frameworks (such as the tensorflow object detection api) that simplify the process of training a model for custom object detection. More importantly, the advent of fast neural network models like ssd, faster r-cnn, rfcn (see [here](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md#coco-trained-models-coco-models) ) etc make neural networks an attractive candidate for real-time detection (and tracking) applications. Hopefully, this repo demonstrates this. > If you are not interested in the process of training the detector, you can skip straight to applying the [pretrained model I provide in detecting hands](#detecting-hands). Training a model is a multi-stage process (assembling dataset, cleaning, splitting into training/test partitions and generating an inference graph). While I lightly touch on the details of these parts, there are a few other tutorials cover training a custom object detector using the tensorflow object detection api in more detail[ see [here](https://pythonprogramming.net/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/) and [here](https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9) ]. I recommend you walk through those if interested in training a custom object detector from scratch. ## Data preparation and network training in Tensorflow (Dataset, Import, Training) **The Egohands Dataset** The hand detector model is built using data from the [Egohands Dataset](http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/) dataset. This dataset works well for several reasons. It contains high quality, pixel level annotations (>15000 ground truth labels) where hands are located across 4800 images. All images are captured from an egocentric view (Google glass) across 48 different environments (indoor, outdoor) and activities (playing cards, chess, jenga, solving puzzles etc). <img src="images/egohandstrain.jpg" width="100%"> If you will be using the Egohands dataset, you can cite them as follows: > Bambach, Sven, et al. "Lending a hand: Detecting hands and recognizing activities in complex egocentric interactions." Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. The Egohands dataset (zip file with labelled data) contains 48 folders of locations where video data was collected (100 images per folder). ``` -- LOCATION_X -- frame_1.jpg -- frame_2.jpg ... -- frame_100.jpg -- polygons.mat // contains annotations for all 100 images in current folder -- LOCATION_Y -- frame_1.jpg -- frame_2.jpg ... -- frame_100.jpg -- polygons.mat // contains annotations for all 100 images in current folder ``` **Converting data to Tensorflow Format** Some initial work needs to be done to the Egohands dataset to transform it into the format (`tfrecord`) which Tensorflow needs to train a model. This repo contains `egohands_dataset_clean.py` a script that will help you generate these csv files. - Downloads the egohands datasets - Renames all files to include their directory names to ensure each filename is unique - Splits the dataset into train (80%), test (10%) and eval (10%) folders. - Reads in `polygons.mat` for each folder, generates bounding boxes and visualizes them to ensure correctness (see image above). - Once the script is done running, you should have an images folder containing three folders - train, test and eval. Each of these folders should also contain a csv label document each - `train_labels.csv`, `test_labels.csv` that can be used to generate `tfrecords` Note: While the egohands dataset provides four separate labels for hands (own left, own right, other left, and other right), for my purpose, I am only interested in the general `hand` class and label all training data as `hand`. You can modify the data prep script to generate `tfrecords` that support 4 labels. Next: convert your dataset + csv files to tfrecords. A helpful guide on this can be found [here](https://pythonprogramming.net/creating-tfrecord-files-tensorflow-object-detection-api-tutorial/).For each folder, you should be able to generate `train.record`, `test.record` required in the training process. ## Training the hand detection Model Now that the dataset has been assembled (and your tfrecords), the next task is to train a model based on this. With neural networks, it is possible to use a process called [transfer learning](https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining) to shorten the amount of time needed to train the entire model. This means we can take an existing model (that has been trained well on a related domain (here image classification) and retrain its final layer(s) to detect hands for us. Sweet!. Given that neural networks sometimes have thousands or millions of parameters that can take weeks or months to train, transfer learning helps shorten training time to possibly hours. Tensorflow does offer a few models (in the tensorflow [model zoo](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md#coco-trained-models-coco-models)) and I chose to use the `ssd_mobilenet_v1_coco` model as my start point given it is currently (one of) the fastest models (read the SSD research [paper here](https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf)). The training process can be done locally on your CPU machine which may take a while or better on a (cloud) GPU machine (which is what I did). For reference, training on my macbook pro (tensorflow compiled from source to take advantage of the mac's cpu architecture) the maximum speed I got was 5 seconds per step as opposed to the ~0.5 seconds per step I got with a GPU. For reference it would take about 12 days to run 200k steps on my mac (i7, 2.5GHz, 16GB) compared to ~5hrs on a GPU. > **Training on your own images**: Please use the [guide provided by Harrison from pythonprogramming](https://pythonprogramming.net/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/) on how to generate tfrecords given your label csv files and your images. The guide also covers how to start the training process if training locally. [see [here] (https://pythonprogramming.net/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/)]. If training in the cloud using a service like GCP, see the [guide here](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_cloud.md). As the training process progresses, the expectation is that total loss (errors) gets reduced to its possible minimum (about a value of 1 or thereabout). By observing the tensorboard graphs for total loss(see image below), it should be possible to get an idea of when the training process is complete (total loss does not decrease with further iterations/steps). I ran my training job for 200k steps (took about 5 hours) and stopped at a total Loss (errors) value of 2.575.(In retrospect, I could have stopped the training at about 50k steps and gotten a similar total loss value). With tensorflow, you can also run an evaluation concurrently that assesses your model to see how well it performs on the test data. A commonly used metric for performance is mean average precision (mAP) which is single number used to summarize the area under the precision-recall curve. mAP is a measure of how well the model generates a bounding box that has at least a 50% overlap with the ground truth bounding box in our test dataset. For the hand detector trained here, the mAP value was **0.9686@0.5IOU**. mAP values range from 0-1, the higher the better. <img src="images/accuracy.jpg" width="100%"> Once training is completed, the trained inference graph (`frozen_inference_graph.pb`) is then exported (see the earlier referenced guides for how to do this) and saved in the `hand_inference_graph` folder. Now its time to do some interesting detection. ## Using the Detector to Detect/Track hands If you have not done this yet, please following the guide on installing [Tensorflow and the Tensorflow object detection api](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md). This will walk you through setting up the tensorflow framework, cloning the tensorflow github repo and a guide on - Load the `frozen_inference_graph.pb` trained on the hands dataset as well as the corresponding label map. In this repo, this is done in the `utils/detector_utils.py` script by the `load_inference_graph` method. ```python detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') sess = tf.Session(graph=detection_graph) print("> ====== Hand Inference graph loaded.") ``` - Detect hands. In this repo, this is done in the `utils/detector_utils.py` script by the `detect_objects` method. ```python (boxes, scores, classes, num) = sess.run( [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections], feed_dict={image_tensor: image_np_expanded}) ``` - Visualize detected bounding detection_boxes. In this repo, this is done in the `utils/detector_utils.py` script by the `draw_box_on_image` method. This repo contains two scripts that tie all these steps together. - detect_multi_threaded.py : A threaded implementation for reading camera video input detection and detecting. Takes a set of command line flags to set parameters such as `--display` (visualize detections), image parameters `--width` and `--height`, videe `--source` (0 for camera) etc. - detect_single_threaded.py : Same as above, but single threaded. This script works for video files by setting the video source parameter videe `--source` (path to a video file). ```cmd # load and run detection on video at path "videos/chess.mov" python detect_single_threaded.py --source videos/chess.mov ``` > Update: If you do have errors loading the frozen inference graph in this repo, feel free to generate a new graph that fits your TF version from the model-checkpoint in this repo. Use the [export_inference_graph.py](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/export_inference_graph.py) script provided in the tensorflow object detection api repo. More guidance on this [here](https://pythonprogramming.net/testing-custom-object-detector-tensorflow-object-detection-api-tutorial/?completed=/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/). ## Thoughts on Optimization. A few things that led to noticeable performance increases. - Threading: Turns out that reading images from a webcam is a heavy I/O event and if run on the main application thread can slow down the program. I implemented some good ideas from [Adrian Rosebuck](https://www.pyimagesearch.com/2017/02/06/faster-video-file-fps-with-cv2-videocapture-and-opencv/) on parrallelizing image capture across multiple worker threads. This mostly led to an FPS increase of about 5 points. - For those new to Opencv, images from the `cv2.read()` method return images in [BGR format](https://www.learnopencv.com/why-does-opencv-use-bgr-color-format/). Ensure you convert to RGB before detection (accuracy will be much reduced if you dont). ```python cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` - Keeping your input image small will increase fps without any significant accuracy drop.(I used about 320 x 240 compared to the 1280 x 720 which my webcam provides). - Model Quantization. Moving from the current 32 bit to 8 bit can achieve up to 4x reduction in memory required to load and store models. One way to further speed up this model is to explore the use of [8-bit fixed point quantization](https://heartbeat.fritz.ai/8-bit-quantization-and-tensorflow-lite-speeding-up-mobile-inference-with-low-precision-a882dfcafbbd). Performance can also be increased by a clever combination of tracking algorithms with the already decent detection and this is something I am still experimenting with. Have ideas for optimizing better, please share! <img src="images/general.jpg" width="100%"> Note: The detector does reflect some limitations associated with the training set. This includes non-egocentric viewpoints, very noisy backgrounds (e.g in a sea of hands) and sometimes skin tone. There is opportunity to improve these with additional data. ## Integrating Multiple DNNs. One way to make things more interesting is to integrate our new knowledge of where "hands" are with other detectors trained to recognize other objects. Unfortunately, while our hand detector can in fact detect hands, it cannot detect other objects (a factor or how it is trained). To create a detector that classifies multiple different objects would mean a long involved process of assembling datasets for each class and a lengthy training process. > Given the above, a potential strategy is to explore structures that allow us **efficiently** interleave output form multiple pretrained models for various object classes and have them detect multiple objects on a single image. An example of this is with my primary use case where I am interested in understanding the position of objects on a table with respect to hands on same table. I am currently doing some work on a threaded application that loads multiple detectors and outputs bounding boxes on a single image. More on this soon.

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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集成了几十种炫酷的Header和 Footer 该项目已成功集成 actuator 监控 admin 可视化监控 logback 日志 aopLog 通过AOP记录web请求日志 统一异常处理 json级别和页面级别 freemarker 模板引擎 thymeleaf 模板引擎 Beetl 模板引擎 Enjoy 模板引擎 JdbcTemplate 通用JDBC操作数据库 JPA 强大的ORM框架 mybatis 强大的ORM框架 通用Mapper 快速操作Mybatis PageHelper 通用的Mybatis分页插件 mybatis plus 快速操作Mybatis BeetlSQL 强大的ORM框架 u Python资源大全中文版 包括 Web框架 网络爬虫 模板引擎 数据库 数据可视化 图片处理等 由 开源前哨 和 Python开发者 微信公号团队维护更新 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记To Be Top Javaer Java工程师成神之路循序渐进 学习博客Spring系列源码 mrbird cc谢谢可能是让你受益匪浅的英语进阶指南镜像网易云音乐 Node js API service快速 简单避免OOM的java处理Excel工具基于 Vue js 的小程序开发框架 从底层支持 Vue js 语法和构建工具体系 中文版 Apple 官方 Swift 教程本项目曾冲到全球第一 干货集锦见本页面最底部 另完整精致的纸质版 编程之法 面试和算法心得 已在京东 当当上销售好耶 是女装Security Guide for Developers 实用性开发人员安全须知 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅 消费组件 ECMAScript 6入门 是一本开源的 JavaScript 语言教程 全面介绍 ECMAScript 6 新增的语法特性 C C 技术面试基础知识总结 包括语言 程序库 数据结构 算法 系统 网络 链接装载库等知识及面试经验 招聘 内推等信息 一款优秀的开源博客发布应用 Solutions to LeetCode by Go 1 % test coverage runtime beats 1 % LeetCode 题解分布式任务调度平台XXL JOB 谷粒 Chrome插件英雄榜 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书 让Chrome插件英雄们造福人类公众号 加1 同步更新互联网公司技术架构 微信 淘宝 微博 腾讯 阿里 美团点评 百度 Google Facebook Amazon eBay的架构 欢迎PR补充IntelliJ IDEA 简体中文专题教程程序员技能图谱前端面试每日 3 1 以面试题来驱动学习 提倡每日学习与思考 每天进步一点 每天早上5点纯手工发布面试题 死磕自己 愉悦大家 4 道前端面试题全面覆盖小程序 软技能 华为鸿蒙操作系统 互联网首份程序员考公指南 由3位已经进入体制内的前大厂程序员联合献上 Mac微信功能拓展 微信插件 微信小助手 A plugin for Mac WeChat 机器学习 西瓜书 公式推导解析 在线阅读地址一款轻量级 高性能 功能强大的内网穿透代理服务器 支持tcp udp socks5 http等几乎所有流量转发 可用来访问内网网站 本地支付接口调试 ssh访问 远程桌面 内网dns解析 内网socks5代理等等 并带有功能强大的web管理端一款面向泛前端产品研发全生命周期的效率平台 文言文編程語言清华大学计算机系课程攻略面向云原生微服务的高可用流控防护组件 On Java 8 中文版 本文原文由知名 Hacker Eric S Raymond 所撰寫 教你如何正確的提出技術問題並獲得你滿意的答案 React Native指南汇集了各类react native学习资源 开源App和组件1 Days Of ML Code中文版千古前端图文教程 超详细的前端入门到进阶学习笔记 从零开始学前端 做一名精致优雅的前端工程师 公众号 千古壹号 作者 基于 React 的渐进式研发框架 ice work视频播放器支持弹幕 外挂字幕 支持滤镜 水印 gif截图 片头广告 中间广告 多个同时播放 支持基本的拖动 声音 亮度调节 支持边播边缓存 支持视频自带rotation的旋转 9 27 之类 重力旋转与手动旋转的同步支持 支持列表播放 列表全屏动画 视频加载速度 列表小窗口支持拖动 动画效果 调整比例 多分辨率切换 支持切换播放器 进度条小窗口预览 列表切换详情页面无缝播放 rtsp concat mpeg JumpServer 是全球首款开源的堡垒机 是符合 4A 的专业运维安全审计系统 Linux命令大全搜索工具 内容包含Linux命令手册 详解 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展示基于tcc思想所实现的分布式事务解决方案一个帮助您完成从缩略视图到原视图无缝过渡转变的神奇框架 系统重构与迁移指南 手把手教你分析 评估现有系统 制定重构策略 探索可行重构方案 搭建测试防护网 进行系统架构重构 服务架构重构 模块重构 代码重构 数据库重构 重构后的架构守护版本检测升级 更新 库小说精品屋是一个多平台 web 安卓app 微信小程序 功能完善的屏幕自适应小说漫画连载系统 包含精品小说专区 轻小说专区和漫画专区 包括小说 漫画分类 小说 漫画搜索 小说 漫画排行 完本小说 漫画 小说 漫画评分 小说 漫画在线阅读 小说 漫画书架 小说 漫画阅读记录 小说下载 小说弹幕 小说 漫画自动采集 更新 纠错 小说内容自动分享到微博 邮件自动推广 链接自动推送到百度搜索引擎等功能 Android 徽章控件 致力于打造一款极致体验的 www wanandroid com 客户端 知识和美是可以并存的哦QAQn ≧ ≦ n 从源码层面 剖析挖掘互联网行业主流技术的底层实现原理 为广大开发者 “提升技术深度” 提供便利 目前开放 Spring 全家桶 Mybatis Netty Dubbo 框架 及 Redis Tomcat 中间件等Redis 一站式管理平台 支持集群的监控 安装 管理 告警以及基本的数据操作该项目不再维护 仅供学习参考专注批量推送的小而美的工具 目前支持 模板消息 公众号 模板消息 小程序 微信客服消息 微信企业号 企业微信消息 阿里云短信 阿里大于模板短信 腾讯云短信 云片网短信 E Mail HTTP请求 钉钉 华为云短信 百度云短信 又拍云短信 七牛云短信Android 平台开源天气 App 采用等开源库来实现 SpringBoot 相关漏洞学习资料 利用方法和技巧合集 黑盒安全评估 check listAndroid 权限请求框架 已适配 Android 11微信SDK JAVA 公众平台 开放平台 商户平台 服务商平台 QMQ是去哪儿网内部广泛使用的消息中间件 自2 12年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用 包括跟交易息息相关的订单场景 也包括报价搜索等高吞吐量场景 Java 23种设计模式全归纳linux运维监控工具 支持系统信息 内存 cpu 温度 磁盘空间及IO 硬盘smart 系统负载 网络流量 进程等监控 API接口 大屏展示 拓扑图 端口监控 docker监控 日志文件监控 数据可视化 webSSH工具 堡垒机 跳板机 这可能是全网最好用的ViewPager轮播图 简单 高效 一行代码实现循环轮播 一屏三页任意变 指示器样式任你挑 一种简单有效的android组件化方案 支持组件的代码资源隔离 单独调试 集成调试 组件交互 UI跳转 生命周期等完整功能 一个强大 1 % 兼容 支持 AndroidX 支持 Kotlin并且灵活的组件化框架JPress 一个使用 Java 开发的建站神器 目前已经有 1 w 网站使用 JPress 进行驱动 其中包括多个政府机构 2 上市公司 中科院 红 字会等 分布式事务易用的轻量化网络爬虫 Android系统源码分析重构中一款免费的数据可视化工具 报表与大屏设计 类似于excel操作风格 在线拖拽完成报表设计 功能涵盖 报表设计 图形报表 打印设计 大屏设计等 永久免费 秉承“简单 易用 专业”的产品理念 极大的降低报表开发难度 缩短开发周期 节省成本 解决各类报表难题 Android Activity 滑动返回 支持微信滑动返回样式 横屏滑动返回 全屏滑动返回SpringBoot 基础教程 从入门到上瘾 基于2 M5制作 仿微信视频拍摄UI 基于ffmpeg的视频录制编辑Python 1 天从新手到大师 分享 GitHub 上有趣 入门级的开源项目中英文敏感词 语言检测 中外手机 电话归属地 运营商查询 名字推断性别 手机号抽取 身份证抽取 邮箱抽取 中日文人名库 中文缩写库 拆字词典 词汇情感值 停用词 反动词表 暴恐词表 繁简体转换 英文模拟中文发音 汪峰歌词生成器 职业名称词库 同义词库 反义词库 否定词库 汽车品牌词库 汽车零件词库 连续英文切割 各种中文词向量 公司名字大全 古诗词库 IT词库 财经词库 成语词库 地名词库 历史名人词库 诗词词库 医学词库 饮食词库 法律词库 汽车词库 动物词库 中文聊天语料 中文谣言数据 百度中文问答数据集 句子相似度匹配算法集合 bert资源 文本生成 摘要相关工具 cocoNLP信息抽取 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 AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 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是一个漏洞集成平台 将漏洞环境 docker 镜像 放入即可使用 开箱即用 谷歌 百度 必应图片下载 基于方面的情感分析 使用PyTorch实现 深度学习与计算机视觉 配套代码ART环境下自动化脱壳方案利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱 知识库中文资源精选 官方网站 安装教程 入门教程 视频教程 实战项目 学习路径 QQ群 167122861 公众号 磐创AI 微信群二维码 www tensorflownews com Pre Trained Chinese XLNet 中文XLNet预训练模型 新浪微博Python SDK有关burpsuite的插件 非商店 文章以及使用技巧的收集 此项目不再提供burpsuite破解文件 如需要请在博客mrxn net下载Python3编写的CMS漏洞检测框架基于django的工作流引擎 工单 ️ 哔哩云 不支持任意文件的全速上传与下载微信SDK 包括微信支付 微信公众号 微信登陆 微信消息处理等中文自然语言理解堡垒机 云桌面自动化运维 审计 录像 文件管理 sftp上传 实时监控 录像回放 网页版rz sz上传下载 动态口令 django转换中国知网 CAJ 格式文献为 PDF 佛系转换 成功与否 皆是玄学 HanLP作者的新书 自然语言处理入门 详细笔记 业界良心之作 书中不是枯燥无味的公式罗列 而是用白话阐述的通俗易懂的算法模型 从基本概念出发 逐步介绍中文分词 词性标注 命名实体识别 信息抽取 文本聚类 文本分类 句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现 Python3 网络爬虫实战 部分含详细教程 猫眼 腾讯视频 豆瓣 研招网 微博 笔趣阁小说 百度热点 B站 CSDN 网易云阅读 阿里文学 百度股票 今日头条 微信公众号 网易云音乐 拉勾 有道 unsplash 实习僧 汽车之家 英雄联盟盒子 大众点评 链家 LPL赛程 台风 梦幻西游 阴阳师藏宝阁 天气 牛客网 百度文库 睡前故事 知乎 Wish微信公众号文章的爬虫 Python Web开发实战 书中源码一直可用的GoAgent 会定时扫描可用的google gae ip 提供可自动化获取ip运行的版本层剪枝 通道剪枝 知识蒸馏 中文命名实体识别 包括多种模型 HMM CRF BiLSTM BiLSTM CRF的具体实现 The Way to Go 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开发资源 求职面试等 多语言多货币多入口的开源电商 B2C 商城 支持移动端vue app html5 微信小程序微店 微信小程序商城等可能是我用过的最优雅的 Alipay 和 WeChat 的支付 SDK 扩展包了 基于词库的中文转拼音优质解决方案 我用爬虫一天时间“偷了”知乎一百万用户 只为证明PHP是世界上最好的语言 所使用的程序微信 SDK for Laravel 基于 overtrue wechat开源在线教育点播系统 一款满足你的多种发送需求的短信发送组件 基于 Laravel 的后台系统构建工具 Laravel Admin 使用很少的代码快速构建一个功能完善的高颜值后台系统 内置丰富的后台常用组件 开箱即用 让开发者告别冗杂的HTML代码一个想帮你总结所有类型的上传漏洞的靶场优雅的渐进式PHP采集框架 Laravel 电商实战教程的项目代码Payment是php版本的支付聚合第三方sdk 集成了微信支付 支付宝支付 招商一网通支付 提供统一的调用接口 方便快速接入各种支付 查询 退款 转账能力 服务端接入支付功能 方便 快捷 SPF Swoole PHP Framework 世界第一款基于Swoole扩展的PHP框架 开发者是Swoole创始人 A Wonderful WordPress Theme 樱花庄的白猫博客主题图床 此项目已弃用 基于 ThinkPHP 基础开发平台 登录账号密码都是 admin PanDownload网页复刻版一个开源的网址导航网站项目 您可以拿来制作自己的网址导航 使用PHP Swoole实现的网页即时聊天工具 独角数卡 发卡 开源式站长自动化售货解决方案 高效 稳定 快速 卡密商城系统 高效安全的在线卡密商城 ️命令行模式开发框架ShopXO免费开源商城系统 国内领先企业级B2C免费开源电商系统 包含PC h5 微信小程序 支付宝小程序 百度小程序 头条 抖音小程序 QQ小程序 APP 多商户 遵循MIT开源协议发布 基于 ThinkPHP5 1框架研发Wizard是一款开源的文档管理工具 支持Markdown Swagger Table类型的文档 Swoole MySQL Proxy 一个基于 MySQL 协议 Swoole 开发的MySQL数据库连接池 学习资源整合Freenom域名自动续期一个好玩的Web安全 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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 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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·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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推送通知并进行一些快捷操作提供了百度坐标 BD 9 国测局坐标 火星坐标 GCJ 2 和WGS84坐标系之间的转换F2etest是一个面向前端 测试 产品等岗位的多浏览器兼容性测试整体解决方案 ️ 阿里飞猪 很易用的中后台 表单 表格 图表 解决方案CRMEB Min 前后端分离版自带客服系统 是CRMEB品牌全新推出的一款轻量级 高性能 前后端分离的开源电商系统 完善的后台权限管理 会员管理 订单管理 产品管理 客服管理 CMS管理 多端管理 页面DIY 数据统计 系统配置 组合数据管理 日志管理 数据库管理 一键开通短信 产品采集 物流查询等接口 React技术揭秘 一本自顶向下的React源码分析书微信小程序 基于wepy 商城 微店 微信小程序 欢迎学习交流大屏数据可视化Pytorch 中文文档经典的网页对话框组件 强大的动态表单生成器 简洁 易用 灵活的微信小程序组件库 一款 Material Design 风格的 Hexo 主题签到一个帮助你自动申请京东价格保护的chrome拓展后台admin前端模板 基于 layui 编写的最简洁 易用的后台框架模板 只需提供一个接口就直接初始化整个框架 无需复杂操作 小程序生成图片库 轻松通过 json 方式绘制一张可以发到朋友圈的图片安卓应用层抓包通杀脚本一个轻量的工具集合婚礼大屏互动 微信请柬一站式解决方案mili 是一个开源的社区系统 界面优雅 功能丰富 丝般顺滑的触摸运动方案做最好的接口管理平台Mpx 一款具有优秀开发体验和深度性能优化的增强型跨端小程序框架省市区县乡镇三级或四级城市数据 带拼音标注 坐标 行政区域边界范围 2 21年 7月 3日最新采集 提供csv格式文件 支持在线转成多级联动js代码 通用json格式 提供软件转成shp geojson sql 导入数据库 带浏览器里面运行的js采集源码 综合了中华人民共和国民政部 国家统计局 高德地图 腾讯地图行政区划数据在vscode中用于生成文件头部注释和函数注释的插件 经过多版迭代后 插件 支持所有主流语言 功能强大 灵活方便 文档齐全 食用简单 觉得插件不错的话 点击右上角给个Star ️呀 JAVClub 让你的大姐姐不再走丢️你想要的最全 Android 进阶路线知识图谱 干货资料收集 开发者推荐阅读的书籍 2 2 淘宝 京东 支付宝双十一 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