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rcp扩展文本编辑器
在本独家网络系列文章中，Adi Purdila将带您逐步了解如何使用少数Web设计应用程序来提高您的生产力。 更快，更智能，更高效地工作！ 今天的课程：文本扩展器快速提示！
该视频以高清格式录制，因此，如果您想要全分辨率版本，请随时将其打开！
Adi将为各种Web设计程序录制这些小技巧小视频。 目的？ 共享一些技巧和窍门，以提高您每天使用的程序的运行速度！ 如果您希望他分享任何特定的程序或技术，请在下面的评论部分告诉他！
rcp扩展文本编辑器
rcp的文本编辑器的实例
rcp的文本编辑器的实例，可以读取，写入一个文本文件。初学者可以学习学习
使用conda更新python版本
原因是本来使用的是具有python3.6.3版本的conda环境，但是因为python内存堆栈溢出的bug问题。在更新的过程还是有几个细节需要注意下，这边做个记录。如果升级的python版本跨度太大，则要注意一些语法或函数参数在搞版本里是否有弃用更改等情况。如果在conda install python 不指定python=多少版本，那么会默认给你安装最新的。需要注意下环境变量下的anaconda3的目录位置。这时，虽然python版本是升级成功了，但是conda的版本跟python的版本又不兼容了。
RCP.preference
这是我本人在做RCP开发时做的Preference Demo，有需要的可以下载学习！
【Python小技巧】一行conda命令升级Anaconda中python到指定版本
听说python出了新版本，想升级却不知道怎么升级，升哪个版本？python 3.10用着还不错，现在python都出了3.13版本了，而且3.11较之前的版本效率提升不是一点点！但鉴于第三方库的兼容问题，考虑再三，就先升级到3.11版本吧。升级很简单，就是过程很耗时，毕竟需要下载很多包。但还好，一条命令运行后，输入Y确认后就不用管了。好在运行效率确实有提升，一切都值了。这个方法同样适合虚拟环境。只是需要先切换到对应环境。
AutoText:文本扩展器（自动键入）应用程序-开源
AutoText是一个文本扩展器（自动键入器）应用程序，可以最大程度地减少您键入经常使用的短语所花费的时间。 您可以将缩写（自动图文集）绑定到某些文本片段，短语或句子，并且每次键入缩写时，自动图文集都会自动键入该文本。 使用宏支持键盘键的按下/按住/切换。 自动图文集可在任何Windows程序中使用。
AutoHotkey-Text-Expander:内置AutoHotkey的基于电子表格（csv，xlsx）的轻量级文本扩展器
自动热键文本扩展器 内置于AutoHotkey中的基于电子表格（CSV，XLSX）的轻量级文本扩展器。
Texpander：Linux 文本扩展器使用指南
Texpander：Linux 文本扩展器使用指南 1. 项目目录结构及介绍 Texpander 是一个轻量级的文本快速输入工具，专为 Linux 系统设计。它通过简单的文本文件来管理快捷短语，极大地提升了文本输入的效率。以下是基于其源码托管在 GitHub 上的标准目录结构概述： 根目录: texpander.sh: 核心脚本，负责监听并处理文本扩展逻辑。 README.md: 项目说明文档...
Kimi K3大模型API实战：从调用到本地知识库问答系统构建
大语言模型（LLM）作为人工智能的核心技术，通过海量数据训练获得理解和生成自然语言的能力。其工作原理基于Transformer架构，通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系。这项技术的核心价值在于能够将非结构化文本转化为可计算、可交互的智能体，极大地提升了信息处理和自动化任务的效率。在应用场景上，大模型广泛应用于智能对话、代码生成、文档总结与问答等领域。其中，国产大模型如月之暗面推出的Kimi K3，凭借其在**长文本处理**和**中文场景优化**方面的优势，为开发者提供了新的技术选项。本文将以Kimi K3为例
推荐项目：Chrome插件——自动文本扩展器（Auto Text Expander）
推荐项目：Chrome插件——自动文本扩展器（Auto Text Expander） 在快速高效的数字时代，简化工作流程和提高输入效率变得尤为重要。今天，我们要向大家推荐一款名为“Auto Text Expander”的谷歌浏览器扩展程序，它利用简洁的设计和强大的功能，为你的日常写作和沟通带来了革命性的体验。 项目介绍 Auto Text Expander 是一款由Carlin Yuen开发的便捷...
MATLAB配置MinGW编译器的完整指南
本文提供了在Windows系统上为MATLAB配置MinGW编译器的完整指南。详细介绍了通过MATLAB附加功能管理器在线安装和手动离线安装两种核心方法，并重点说明了如何解决常见的“未找到支持的编译器”等错误。指南包含从版本检查、环境变量配置到最终使用mex命令验证的每一步，帮助用户顺利完成MATLAB与MinGW的集成，以支持C/C++代码编译。
大模型训练中的AllReduce：从原理到实战，如何优化你的分布式训练效率
本文深入解析了大模型分布式训练的核心通信操作AllReduce，特别是高效的Ring All-Reduce算法原理。文章从实战角度出发，探讨了如何通过通信计算重叠、梯度累积策略、NCCL库调优以及混合并行通信优化等手段，有效降低通信开销，从而显著提升大模型训练效率。
Xmind 8思维导图使用方法
最近本人get到一款新软件Xmind，绝对是帮助画思维导图的好助手。下面让我来浅浅介绍一下吧o(￣▽￣)ｄ
国产信创服务器软硬件兼容情况1 --- ARM架构
信创，即信息技术应用创新产业，它是数据安全、网络安全的基础，也是新基建的重要组成部分...
【思维导图】【XMind】XMind 工具使用图文教程（超详细）
详细介绍Xmind思维导图工具使用教程
基于泰勒展开改进的物理信息神经网络
基于泰勒展开改进的物理信息神经网络
【局部规划模块轨迹优化算法】Teb_planner规划算法
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对****做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容由于ROS中的局部路径规划器比较老了，所以我推荐大家使用比较新的局部路径规划器teb_local_planner。teb_local_planner是基于弹性时间带碰撞约束的算法，算法将动态障碍物、运行时效、路径平滑性等约束做综合考虑，在复杂环境下有更优秀的表现。
Xmind:ZEN新版教程
官方努力了3年，100% 重写了思维导图引擎的每一个细节，XMind: ZEN 对 XMind 8 做到了完全兼容 。 全新 Snowbrush 引擎 提升了思维导图的展示效果， 由于极大地改进了字体的渲染技术，无论你用 Mac 还是 Windows 创建思维导图 。 ZEN 模式，寓意为禅，让专注变成一种习惯。进入 ZEN 模式，隐藏页面内多余元素，帮助你全神贯注地心无旁骛地完成工作。
影楼精修-AI追色算法解析
本文解析了像素蛋糕软件中AI追色功能的技术原理与实现方案，为理解AI追色技术提供了实用参考。
Anaconda的升级、配置及使用
Anaconda的升级、配置及使用
【数字IC基础】DFT（Design For Test）可测性设计
【数字IC基础】DFT（Design For Test）可测性设计
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
升级coda_提高生产力：Coda的快速提示
在本独家网络系列文章中，Adi Purdila将带您逐步了解如何使用少数Web设计应用程序来提高生产力。 更快，更智能，更高效地工作！ 今天的会议：Coda快速提示！ Coda快速提示（独家视频） 该视频以高清格式录制，因此如果您想要全分辨率版本，请随时将其打开！ 关于本系列 Adi将为各种Web设计程序录制这些小技巧视频中的一小部分。 目的？ 共享一些技巧和窍门，以提高您每天使用...
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")
利用conda升级Anaconda及其包
以管理员身份启动cmd.exe： 升级conda(升级Anaconda前需要先升级conda)：conda update conda 升级anconda：conda update anconda 升级spyder：conda update spyder更新所有库：conda update --all安装包：conda install requests更新包：conda update request...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
conda升级命令-升级conda、anaconda及各种包
升级Anaconda需要先升级conda conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator conda update xxx #更新xxx文件包
Rcp Edit 扩展编辑器
23.3 扩展编辑器 编辑器与视图一样，是工作台页面内的可视组件。通常用来编辑文件（例如查源代码）或查看输入对象（例如打开的plugin.xml文件时的页面）。用于创建视图的扩展点为org.eclipse.ui.editors。 1. 编辑器扩展点 在扩展编辑器中新增扩展点，配置好的plugin.xml文件如下： point="org.ecl
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