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我也要
可读性良好的一种文本格式（存储信息）
1.对象 { 名称：值对 }
2.数组 [1,2,“three”,“four”,true,false,null,[1,2],{“name”:“兮动人”}]
3.名称 ：值对 ，字符串（string)、数值(number)、对象（object)、数组（array), true、false、null
注意事项：
友元类 可以使用该类下的成员函数
父类指针指向子类对象 虚函数定义下 使用子类函数
父类指针指向 子类对象 强转子类 纹丝不动 地址不变 内容也不变
项目链接：
https://github.com/gjz2021/JsonParser
Python脚本自动化芯片设计？PyAether实战教程带你玩转EDA
本文通过PyAether实战教程，详细介绍了如何利用Python脚本实现芯片设计自动化。内容涵盖环境搭建、核心对象模型解析，并重点演示了原理图自动生成、参数化单元创建及设计验证流程集成，帮助EDA工程师从重复性手动操作中解放，显著提升设计效率与一致性。
撸一个JSON解析器
原文地址 JSON JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些...
SPI扩展CAN方案：从寄存器配置到多路通信实战
本文详细介绍了SPI扩展CAN方案的实现方法，从寄存器配置到多路通信实战。通过使用MCP2517FD芯片和SPI接口，可低成本扩展多路CAN通道，适用于工业控制领域。文章涵盖硬件设计、寄存器配置、中断优化及性能调优等核心内容，帮助开发者高效解决设备节点过多的问题。
Java之手写JSON解析器
一个算是高性能的json解析器
飞书云文档API操作详细介绍
开通云文档API、python程序调用飞书api、飞书获取app_id和app_secret、
SAP MTO模式实战：从库存管理到成本核算的深度解析
本文深入解析SAP MTO（Make-to-Order）模式在制造业中的应用，从库存管理到成本核算的全流程实战技巧。通过对比MTS模式，详细阐述MTO的核心逻辑、库存管理配置、成本核算路径及与PP模块的集成要点，帮助企业实现按单生产的高效管理，优化库存水平和资金占用。
jdk自带类实现json解析
JSON简介 JAVAScript Object Notation是一种轻量级的数据交换格式具有良好的可读和便于快速编写的特性。业内主流技术为其提供了完整的解决方案（有点类似于正则表达式 ，获得了当今大部分语言的支持）JSON采用兼容性很高的文本格式，同时也具备类似于C语言体系的行为。 – Json.orgJSON作为数据是目前网络中主流的数据传输格式之一，应用十分广泛，说是使用率达到99%一点也不勉强 # JSON支持的数据类型 我们要学习使用JSON解析，必须对JSON解析的规则原理有深刻的认识和
Chapter2、HDR流水线
HDR内容的获取（不同曝光时间的图片合成） 相机响应函数 HDR视频
java 手动解析json数据_关于Json数据的手动解析
前几天做项目遇到了个关于服务器返回的JSONObject解析的问题，想记录一下。关于Json的解析一般用2种方法，第一是下载GSON的JAR包，采用GSON解析，这种解析虽然方便使用，但是对于一些特殊格式的Json字符串是行不通的。而且JavaBean也写不出来。先上图：对于这样的对象包对象的形式，不适合写传统的JavaBean，需要采用手动解析的形式。手动解析非常强大，基本可以对各种格式的Jso...
2026年03月CCF-GESP编程能力等级认证C++编程一级真题解析
本文收录于专栏《。订阅后可阅读专栏内所有文章。
以 Joule 驱动的生成式开发：把需求文档直接变成可运行的 SAP 应用
摘要：SAP BTP的AI助手Joule正在改变开发方式，支持从自然语言描述自动生成数据模型、服务、UI及测试代码。在SAP Business Application Studio中，Joule能根据业务需求生成结构化代码，并提供代码补全、重构、解释等功能。开发者需注意避免上传敏感数据，并对AI生成的代码进行人工审核。Joule特别针对ABAP开发进行了优化，提供符合SAP规范的代码建议，帮助迁移遗留系统。此外，它还能快速生成CAP项目原型，但所有AI生成内容都需经过严格测试验证。
Java中的JSON解析
热痱粉
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
自己手撸一个 JSON 解析器
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复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
自己手撸一个JSON解析器，撸撸更健康
JSONJSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。采用完全独立于语言的文本...
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
js json数组_自己手撸一个 JSON 解析器
作者：omgleoo链接：https://gyl-coder.top/JSONParser/今日推荐：有了这个开源项目，再也不会忘记 Linux 命令啦个人原创博客：点击前往JSONJSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语...
手把手教你撸一个JSON解析器
作者：omgleoo原文：https://gyl-coder.top/JSONParser/JSONJSON(JavaScript Object Notation, JS...
自己动手实现一个简单的JSON解析器
介绍 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML，JSON 有着诸多优点。比如易读性更好，占用空间更少等。在 web 应用开发领域内，得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持，JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员，如果有兴趣的话，还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。...
用C++实现的JSON解析器
用C++实现的JSON解析器 A simple C++11 json parser. 用C++11实现的json解析器。 源码地址(github)：SimpleJSON About SimpleJSON is a lightweight json library written in C++.It surpports basic operations including reading and writting json documents. SimpleJSON是一个轻量的由C++实现的json解析库
手写JSON.parse和JSON.stringify
搞懂了有限状态机，手写各种解析器都不在话下，主要区别也就是考虑怎么去设计各种状态流转。如果不理解有限状态机建议先去阅读：用有限状态机实现一个简版html解析器，然后再来阅读本文就很容易理解了。手写JSON.parse有两种实现方式，第1种初级版没啥难度，第2种利用状态机自己去解析字符流，需要先学习下编译原理相关的知识，否则理解起来可能有点蒙。初级版本 JSON parse直接通过 eval 函数实...
撸一个 JSON 解析器
程序员的成长之路互联网/程序员/成长/职场关注阅读本文大概需要 8 分钟。来源：http://t.cn/EamWhIfJSONJSON(JavaScript Object Notati...
Java之手写JSON解析器(二)
首先就是这个SIZE，（1）一个int为4bytes，那么1024*64*4=256Kb，但其实我是想要设置1024个就可以，这样子刚好4Kb，是一个page cache的大小，但是可能1000还是不太够用吧，于是就网大了写。3.关于OOM的优化，之前是采用的LinkedList来收集Token的，但是这样子由于Token很小，利用率很低，过大的文件会导致OOM，所以我这里进行了优化。PS：打脸操作来了，小文件时这个操作没有太多的性能损耗，但是一旦到了50MB的就显示出来了，所以改回正常操作。
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