unity 反编译代码工具 dnSpy 操作方法参考文档：https://blog.csdn.net/Dore__/article/details/124439553?utm_source=app&app_version=4.15.0&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen

mqtt客户端软件、mqtt调试工具mqtt-spy

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IESpy类似spy4win分析IE页面元素的源码，里面有一个很有用的函数

Python中的简单库存分析 这是使用jupyter和python进行简单股票分析的教程。 股票教程有两个版本。 一个是jupyter版本，另一个是python。 Jupyter还生产jupyter笔记本，以前称为iPython笔记本。 但是，Python是一种解释型高级编程语言。 对于想学习股票分析并想成为量化专家的初学者来说，这非常简单易懂。 此外，本教程适用于希望学习python编码以分析股票市场的人们。 但是，如果您已经了解使用Python进行库存分析或编码，那么这将不适合您。 您可以查看更多高级编码： : 。 顺序是从＃1到＃26。 您首先学习数字1，然后按顺序进行。 完成后，您将知道如何用python编写代码并了解金融和股票市场。 :Japanese_congratulations_button: 先决条件 Python 3.5+ Jupyter笔记本Python 3 依存关系 fix_yahoo_finance或yfinance

树莓派智能家居 阿尔法版。 温度、气压和湿度信息收集。 提供 REST 网络服务。 在 jetty 和 winstone Web 服务器上进行了测试。 LED 通知（仅用于测试）。 支持的传感器： DHT11（本机代码） BMP085（通过 pi4j 库） 计划： 增加支持的传感器数量 用于监控的网络应用程序 安卓应用 防火\气体保护 防盗 遥控开门 Arduino 集成 如何编译本机代码： gcc -I$JAVA_HOME/include -I$JAVA_HOME/include/linux -c read-sensor.c -lwiringPi gcc -shared -o read-sensor.so read-sensor.o -l WiringPi

音频DSPy audio_dspy是用于音频信号处理工具的Python软件包。 当前的工具包括： 均衡器滤波器设计 非线性处理器 正弦扫描工具 绘制频率响应和静态曲线 将传递函数转换为最小相位或线性相位 Prony方法和具有频率扭曲的Prony方法 模态建模工具 使用pip安装： pip install audio-dspy 例子 import audio_dspy as adsp import matplotlib . pyplot as plt # Plot nonlinear static curves adsp . plot_static_curve ( lambda x : adsp . hard_clipper ( x ), range = 2.5 ) adsp . plot_static_curve ( lambda x : adsp . soft_clipper (

N-BEATS：神经基础扩展分析，用于可解释的时间序列预测（Keras，Pytorch） 链接到[]。 作者：Philippe Remy和Jean-Sebastien Dhr 训练开始时的N-Beats 相信我，再走几步，绿色曲线（预测值）就会与地面真实情况完全匹配：-) 安装 确保您在virtualenv中（推荐）并安装了python3。 从PyPI pip install nbeats-keras ： pip install nbeats-keras 。 安装Pytorch： pip install nbeats-pytorch 。 从来源 安装基于MakeFile。 使用Keras安装N-Beats的命令： make install-keras 使用Pytorch安装N-Beats的命令： make install-pytorch 在GPU上运行 要强制使用GPU（带

查看c#开发的dll源码工具dnSpy-net-win32

SEG2Py SEG2Py是在Windows和Linux上经过测试的Python 3模块，可在ObsPy框架上运行。 它提供了一种灵活而简便的方法来可视化SEG2地震剖面。 依赖项：ObsPy（取决于Matplotlib，Numpy，Scipy等）。 如何安装：使用pip install SEG2Py 当前功能： 绘制SEG2地震剖面图： plotSEG2(obspy_stream, *args, **kwargs) 参数： obspy_stream （必需）：ObsPy read（）之后返回的ObsPy流对象； normalized （可选-True / False ）：如果为True，则针对每条迹线的最大值（默认= True ）对迹线进行标准化； gain （可选-int / float ）：应用于每条迹​​线振幅的能量增益因子（默认= 1 ）； shading