简介：
NYMU-Taipei-IGEM-Wiki是国立阳明交通大学（原台北医学大学）参加国际基因工程机器设计竞赛（iGEM）的在线平台。该网站汇集了团队的研究项目、实验成果及设计理念，旨在促进全球科研交流与合作。
NYMU-Taipei-igem-wiki 是一个与国际基因工程机器大赛（iGEM）相关的项目，由纽约医学大学（NYMU）的台北团队创建。这个项目的Wiki部分可能包含了团队的研究、实验过程、项目成果以及与其他团队的合作信息。iGEM是一个全球性的生物学竞赛，鼓励学生利用合成生物学原理来解决实际问题。
在这个压缩包文件“NYMU-Taipei-igem-wiki-master”中，我们可以预期找到与项目网站源代码相关的HTML文件。HTML（超文本标记语言）是用于创建网页的标准标记语言，通过使用不同的标签来构建页面结构和内容。这些HTML文件将揭示团队如何设计和组织他们的在线展示，包括页面布局、文本内容、图像、链接和其他互动元素。
在研究这些HTML文件时，我们可以深入理解以下知识点：
1. **HTML基础**：了解HTML的基本结构，如文档类型声明（）、HTML标签（如
、、
）、头部元数据（如<meta charset=UTF-8>）等。
2. **HTML元素**：分析各种元素，如段落（<p>）、标题（<h1>-<h6>）、列表（<ul>, <ol>, <li>）、链接（<a>）、图像（<img>）等，并了解它们如何用于组织和格式化内容。
3. **CSS集成**：HTML文件可能包含了内联样式、内部样式或引用了外部样式表，这有助于理解团队如何定制网页的外观和布局。
4. **响应式设计**：如果HTML文件包含媒体查询（@media queries），说明团队考虑了不同设备上的显示效果，使网站能在手机、平板电脑和桌面电脑上都有良好的用户体验。
5. **JavaScript交互**：除了HTML，团队可能还使用了JavaScript来增加网页的动态功能，如表单处理、动画效果或互动元素。这些脚本可能直接写在HTML文件中（<script>标签），或者链接到外部JS文件。
6. **页面结构**：通过查看HTML文件中的目录结构可以了解到网站的不同部分，比如首页、项目介绍、实验结果和团队成员等。
7. **SEO优化**：检查HTML中的元标签以了解团队如何优化他们的网页以提高搜索引擎可见性。
8. **版本控制**：由于文件名为“master”，这可能表明团队使用了版本控制系统（如Git），意味着他们对项目代码进行了版本管理和协作。
通过深入研究这些HTML文件，不仅可以了解到NYMU-台北团队在iGEM中的具体工作，还能学习到网页开发和项目组织的相关知识。对于想要了解Web开发或参加iGEM的人来说，这是一个宝贵的资源。
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NYMU-Taipei-IGEM-Wiki是国立阳明交通大学（原台北医学大学）参加国际基因工程机器设计竞赛（iGEM）的在线平台。该网站汇集了团队的研究项目、实验成果及设计理念，旨在促进全球科研交流与合作。
NYMU-Taipei-igem-wiki 是一个与国际基因工程机器大赛（iGEM）相关的项目，由纽约医学大学（NYMU）的台北团队创建。这个项目的Wiki部分可能包含了团队的研究、实验过程、项目成果以及与其他团队的合作信息。iGEM是一个全球性的生物学竞赛，鼓励学生利用合成生物学原理来解决实际问题。
在这个压缩包文件“NYMU-Taipei-igem-wiki-master”中，我们可以预期找到与项目网站源代码相关的HTML文件。HTML（超文本标记语言）是用于创建网页的标准标记语言，通过使用不同的标签来构建页面结构和内容。这些HTML文件将揭示团队如何设计和组织他们的在线展示，包括页面布局、文本内容、图像、链接和其他互动元素。
在研究这些HTML文件时，我们可以深入理解以下知识点：
1. **HTML基础**：了解HTML的基本结构，如文档类型声明（<!DOCTYPE html>）、HTML标签（如<head>、<body>、<title>）、头部元数据（如<meta charset=UTF-8>）等。
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3. **CSS集成**：HTML文件可能包含了内联样式、内部样式或引用了外部样式表，这有助于理解团队如何定制网页的外观和布局。
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本页面展示了iGEM 2017竞赛中团队构建的wiki站点的初始源代码，记录了项目规划、实验设计及成果展示等内容。
《iGEM 2017 Wiki页面源代码解析与技术详解》
iGEM是一项全球性的合成生物学竞赛，全称为International Genetically Engineered Machine Competition。在2017年的赛事中，中山大学的软件团队创建了一个名为S-Din的项目，并公开了其Wiki页面的源代码。这份源代码为理解Web开发技术和深入学习CSS、HTML和JavaScript的应用提供了宝贵机会。
本段落将着重介绍HTML，这是一种标记语言，用于构建网页结构并组织内容如文本、链接、图像及表格等。通过分析iGEM 2017 Wiki页面中的HTML元素，我们可以了解如何使用诸如`<header>`、`<nav>`、`<section>`和`<footer>`这样的语义化标签来提高代码的可读性和搜索引擎优化。
CSS（层叠样式表）用于控制网页布局及视觉效果。在SYSU团队提供的源码中，CSS可能包含选择器、属性与值等元素以定义页面的颜色、字体、位置及其他设计细节。通过研究这些代码，我们可以理解如何实现响应式设计来适应不同设备的展示需求，并了解使用Sass或Less这样的预处理器提高代码可维护性的方法。
JavaScript是赋予网页交互能力的关键技术，在iGEM 2017 Wiki页面中可能被用来处理动态效果、用户互动及数据加载等任务。通过分析源码中的JavaScript实现，我们可以学习如何利用jQuery或原生JavaScript进行DOM操作，并掌握ES6的箭头函数和模板字符串等现代特性。
在名为wiki2017-master的压缩包内，我们可找到如下文件结构：
- HTML文档：定义页面的基本框架。
- CSS样式表：负责网页的设计风格与布局。
- JavaScript脚本：提供交互逻辑和支持功能丰富性。
- 图片及其他资源（如.jpg、.png等）用于装饰和内容展示。
通过对这些文件的研究，开发者可以深入了解实际项目中的前端开发流程，并掌握如何将HTML、CSS及JavaScript有效结合以创建美观且用户体验良好的网页。此外，这还是一个探索合成生物学项目利用技术进行传播与交流的绝佳机会。对于希望提升Web开发技能或了解iGEM比赛的人而言，这份源代码无疑是珍贵的学习资料。
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这是一款非常优秀的Wiki源代码项目，它支持多人协作编辑、版本控制和丰富的插件扩展功能。适合团队知识管理和文档共享。
非常不错的wiki源码，开始学习使用。
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title="Janulevicius 模型 - 来自 <span style=color: #f73131>iGEM</span> 雅典 2020 的编辑：这是 <span style=color: #f73131>iGEM</span> 雅典 2020 团队的..."
href="https://d.itadn.com/i0_61034721883/B/514554" target="_blank">Janulevicius 模型 - 来自 <span style=color: #f73131>iGEM</span> 雅典 2020 的编辑：这是 <span style=color: #f73131>iGEM</span> 雅典 2020 团队的...</a>
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<div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ...">
简介：Janulevicius模型是由iGEM雅典2020团队开发，旨在模拟和分析特定生物系统的复杂行为。该模型结合了先进的数学建模与合成生物学原理，为理解和设计复杂的基因回路提供了有力工具。
这段文字描述了iGEM雅典2020团队在iGEM 2020比赛中使用的一个模拟工具。该模拟用于求解黄色粘球菌的Janulevivius模型或约氏黄杆菌细菌模型的扩展版本，后者是由iGEM雅典2020团队开发的。
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<a data-v-abd0b829="" class="min-h-12 max-h-12 overflow-hidden ..."
title="wiki:BITS果阿<span style=color: #f73131>iGEM</span> 2020团队页面"
href="https://d.itadn.com/i0_86909999376/B/1324550" target="_blank">wiki:BITS果阿<span style=color: #f73131>iGEM</span> 2020团队页面</a>
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<div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ...">
该页面为BITS果阿大学在2020年国际遗传工程机器设计竞赛(iGEM)中的队伍资料页，详述了团队成员、项目背景及研究成果。
快速参考：
文件：
快速开始
1. 克隆仓库：
```
git clone https://github.com/igembitsgowiki/wiki.git
```
2. 进入wiki目录：
```
cd wiki
```
3. 安装依赖包：
```
npm install
```
4. 启动项目：
```
npm start
```
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</div>
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title="OI-<span style=color: #f73131>Wiki</span>-18.12.pdf"
href="https://d.itadn.com/i0_75084438510/B/2357" target="_blank">OI-<span style=color: #f73131>Wiki</span>-18.12.pdf</a>
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<div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ...">
OI-Wiki-18.12.pdf 是一本关于OI（信息学奥林匹克）的综合性资料手册，涵盖了算法、数据结构及竞赛技巧等内容，适合参赛选手和编程爱好者学习参考。
OI Wiki 致力于成为一个免费开放且持续更新的知识整合站点，在这里大家可以获取关于编程竞赛（competitive programming）有趣又实用的知识。我们为大家准备了竞赛中的基础知识、常见题型、解题思路以及常用工具等内容，帮助大家更快速深入地学习编程竞赛。
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title="<span style=color: #f73131>Wiki</span>破解版"
href="https://d.itadn.com/i0_66510236990/B/815140" target="_blank"><span style=color: #f73131>Wiki</span>破解版</a>
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《Wiki破解版》是一款未经官方授权、允许用户绕过正常限制使用的应用程序或软件版本。请注意，使用此类应用可能违反服务条款，并存在安全风险。在使用前，请确保了解相关法律与后果。
请查看关于Wiki的破解版本的信息。
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title="GitHub <span style=color: #f73131>Wiki</span>搜索：查找存储库中的<span style=color: #f73131>Wiki</span>页面"
href="https://d.itadn.com/i0_39073628325/B/1321516" target="_blank">GitHub <span style=color: #f73131>Wiki</span>搜索：查找存储库中的<span style=color: #f73131>Wiki</span>页面</a>
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<div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ...">
本项目提供了一个便捷工具，用于在GitHub仓库中搜索特定关键词的Wiki页面，帮助用户快速定位信息。
【github-wiki-search】是一个专为开发者设计的实用工具，在GitHub平台上简化了搜索存储库Wiki的过程。这个项目采用Chrome浏览器的用户脚本形式，并且方便地集成到Chrome中，使用户可以更高效地定位并访问感兴趣的开源项目文档。
我们先了解一下什么是GitHub：这是一个全球知名的代码托管平台，提供了版本控制和协作功能，让开发者能够共同开发项目。在GitHub上，每个仓库都可以有一个或多个关联的Wiki页面，用于存放项目文档、教程和其他非代码资源，帮助用户理解和使用项目。
【Chrome用户脚本】是Chrome浏览器的一种扩展机制，允许安装脚本来增强网页行为。github-wiki-search就是这样的一个脚本，在GitHub的仓库列表页或者搜索结果页添加一个新的搜索框让用户直接在当前页面搜索特定仓库的Wiki内容，而无需跳转到单独的Wiki页面。
使用【github-wiki-search】时，请确保你正在使用的浏览器是Google Chrome，并且已经安装了支持用户脚本的扩展如Tampermonkey或GreaseMonkey。从项目的GitHub下载`github-wiki-search-master.zip`压缩包后解压，将其中以`.user.js`为后缀名的文件拖拽到Tampermonkey或GreaseMonkey管理界面进行安装。
完成上述步骤后，在浏览GitHub仓库列表或者搜索结果时会发现一个新的搜索框出现在页面上。输入关键词即可快速定位包含这些词的Wiki页面，这对于研究开源项目、查找特定功能实现方法以及了解项目背景和使用教程都非常有帮助。
“github”表明该工具与GitHub平台紧密相关，“chrome”表示它是为Chrome浏览器设计的，“userscript”揭示了其作为浏览器扩展的特点。这有助于用户理解适用环境及定位功能特性。
总的来说，github-wiki-search是面向GitHub用户的效率提升工具，在Chrome中集成后让用户更便捷地探索和利用GitHub仓库Wiki资源，从而更好地参与开源社区、学习与分享技术知识。对于经常在GitHub上寻找资料的开发者而言，这是一个非常实用且有价值的辅助工具。
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title="台北房地产数据集 <span style=color: #f73131>Taipei</span> Real Estate Dataset"
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简介：台北房地产数据集涵盖了台湾台北市房产市场的详细信息，包括房屋位置、价格、面积等关键指标，为研究和分析提供宝贵资源。
序号 X1 交易年月 X2 房龄 X3 最近公交站距离 X4 附近便利店家数 X5 纬度 X6 经度 Y 单位面积房价
1 2012.917 32 84.87882 10 24.98298 121.54024 37.92
2 2012.917 19.5 306.5947 9 24.98034 121.53951 42.23
3 2013.583 13.3 561.9845 5 24.98746 121.54391 47.34
4 2013.500 13.3 561.9845 5 24.98746 121.54391 54.85
5 2012.833 5 390.5684 5 24.97937 121.54245 43.1
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wiki-news-300d-1m-vectors.zip包含一百万个预训练向量文件，每个向量由维基新闻中的词汇和短语生成，长度为300维度，广泛应用于自然语言处理任务中。
可以下载Facebook的预训练fastText模型wiki-news-300d-1M.vec。
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5星