ObsidianCustomFrames 项目下载及安装教程

ObsidianCustomFrames 项目下载及安装教程

ObsidianCustomFrames An Obsidian plugin that turns web apps into panes using iframes with custom styling. Also comes with presets for Google Keep, Todoist and more. ObsidianCustomFrames 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/ObsidianCustomFrames

1. 项目介绍

ObsidianCustomFrames 是一个 Obsidian 插件,它允许用户通过 iframe 将网页应用程序转换为 Obsidian 中的面板,并提供自定义样式。该插件还附带了一些预设,如 Google Keep、Todoist 等,方便用户快速设置。

2. 项目下载位置

ObsidianCustomFrames 项目的源代码托管在 GitHub 上。用户可以通过以下步骤下载项目:

  1. 打开终端或命令提示符。

  2. 使用 git clone 命令下载项目:

    git clone https://github.com/Ellpeck/ObsidianCustomFrames.git
    

    这将把项目源代码下载到当前目录下的 ObsidianCustomFrames 文件夹中。

3. 项目安装环境配置

在安装 ObsidianCustomFrames 插件之前,需要确保系统满足以下环境要求:

  • 操作系统:Windows、macOS 或 Linux
  • Node.js:版本 14.x 或更高
  • npm:版本 6.x 或更高
  • Obsidian:版本 0.10.x 或更高

环境配置示例

以下是配置 Node.js 和 npm 的示例步骤:

  1. 打开终端或命令提示符。

  2. 输入以下命令检查 Node.js 和 npm 版本:

    node -v
    npm -v
    

    如果未安装 Node.js 和 npm,请访问 Node.js 官方网站 下载并安装。

    Node.js 安装示例

4. 项目安装方式

安装 ObsidianCustomFrames 插件的步骤如下:

  1. 进入项目目录:

    cd ObsidianCustomFrames
    
  2. 安装项目依赖:

    npm install
    
  3. 构建插件:

    npm run build
    
  4. 将生成的插件文件(通常在 dist 目录下)复制到 Obsidian 的插件目录中。Obsidian 的插件目录通常位于 ~/.obsidian/plugins/%APPDATA%/Obsidian/plugins/

  5. 在 Obsidian 中启用插件:

    • 打开 Obsidian。
    • 进入设置(Settings)。
    • 选择“社区插件”(Community Plugins)。
    • 点击“浏览”(Browse),找到并启用 ObsidianCustomFrames 插件。

5. 项目处理脚本

ObsidianCustomFrames 项目包含一些处理脚本,用于构建和测试插件。以下是一些常用的脚本命令:

  • 构建插件

    npm run build
    
  • 运行测试

    npm test
    
  • 清理构建目录

    npm run clean
    

通过这些脚本,开发者可以轻松地构建、测试和维护 ObsidianCustomFrames 插件。


以上是 ObsidianCustomFrames 项目的下载及安装教程。希望这篇文章能帮助你顺利安装并使用该插件。

ObsidianCustomFrames An Obsidian plugin that turns web apps into panes using iframes with custom styling. Also comes with presets for Google Keep, Todoist and more. ObsidianCustomFrames 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/ObsidianCustomFrames

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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