墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.5k累计阅读
1.6k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
C# 提取字符串中汉字方法
protected string getChinese(string str)
{
string mystr = "", ResultString="";
for (int i = 0; i < str.Length - 1; i++)
{
mystr = str.Substring(i, 1);
if (str != "")
{
if (Regex.IsMatch(mystr, "[\u4e00-\u9fa5]"))
ResultString += mystr;
}
}
return ResultString;
}
汉字点阵用C#实现读取和调用
包括应用程序、完整源代码、工程文件。对于研究使用汉字点阵和在LED上显示调用等很有借鉴意义。
c# 提取字符串中的中文
/// <summary> /// 保留中文字符 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> public static string KeepChinese(string str) { //声明存储结果的字符串 string chineseString = ""; //将传入参数中的中文字符添加到结果字符串中
用c#提取汉字字模点阵信息
用c#提取汉字字模，但没能实现字符和图片的字模提取，大家可以参考一下
C#正则表达式提取字符串中的汉字、数字
C#用正则表达式去掉字符串里的数字下划线；提取字符串里的汉字和数字；删除字符串里的汉字。
16点阵汉字字模提取
16点阵汉字字模提取,单片机LCD点阵屏用的程序
HZK16字模提取C源代码
字模提取，C源代码，包含直接提取和经过行列变换后的字模直接保存到文件中，用于在不同的LCD上显示汉字。 希望能够对大家有所帮助！O(∩_∩)O谢谢
C#提取汉字首字母
using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace StringOption{ public class GetStringSpell { /// /// 提取汉字首字母 /// ///
功能强大的lcd汉字取模软件
其中包括三款软件，单片机辅助自摸提取以及排版。 属于个人搜集。功能费非常强大，带有简单说明书。
用C#提取汉字拼音
有很多关于asp,php取汉字拼音的算法，可是这些算法应用于C#就不是很有效，原因在于在asp,php,delphi等语言中，他们表示字符的方法是“ansi方式”，即程序中存储的是汉字的内码，而在C#中所有的字符都是unicode,不是汉字内码，所以简单的应用php,asp取汉字拼音的方法就不见效了，我写了一个用c# 取汉字拼单的组件，供大家在程序中免费使用组件名：SAF.Encoding.d
第二十六届中国机器人及人工智能大赛CRAIC决赛小型桌面级-立体仓储代码分享
国二奖，精度还有不少问题，没有视觉模块，单线程，比起其他大佬写的确实还有欠缺，继续加油吧。
《科研伦理与学术规范》 全部 习题_答案 2020年秋
科研伦理与学术规范 答案 文章目录科研伦理与学术规范 答案1. 第一章课后习题（必做） 答案1.1 第一章Demo2. 第二章课后习题（必做） 答案3. 第三章课后习题（必做） 答案4. 第四章课后习题（必做） 答案5. 第五章课后习题（必做） 答案6. 第六章课后习题（必做） 答案 # 每行5题 #写于2020.11.17 侵删 1. 第一章课后习题（必做） 答案 ABC， A， B ，D ，ABCD ABC， D， A， BCD， C D， D， 1.1 第一章Demo
汉字提取(C#)
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Text.RegularExpressions; namespace ConsoleApplication{ class Program { static void
从X86到ARM：全面解析服务器CPU架构的演变与未来趋势
本文深入解析了服务器CPU架构从X86到ARM的演变历程与未来趋势。文章从CISC与RISC两种设计哲学切入，分析了X86凭借生态建立的帝国地位及其面临的功耗挑战，并重点阐述了ARM架构凭借其卓越的能效比优势，正从移动端向数据中心市场发起冲击。未来，异构计算、软硬协同与专用芯片将成为服务器CPU发展的核心方向。
C#下提取汉字首字的拼音首字母并兼容英文与数字
//C#下提取汉字首字的拼音首字母并兼容英文与数字public static string CVT(string str) { if (str.CompareTo("吖") { string s=str.Substring(0,1).ToUpper(); if (char.I
STM32测测速---编码电机读取速度的计算
速度计算：轮胎每转一圈的脉冲数取决于编码器的分辨率，可由下面公式进行计算：PPR是电机的线数最后可以计算轮胎每转一圈的脉冲数为：轮胎每转一圈的脉冲数 = 9.6 × 11 × 4 = 422.4最后的速度公式简化为：速度 = (0.01 秒内产生的脉冲数 ∗ 0.055 ∗ π )/(0.01 ∗422.4。
Codex 100个真实案例 - 用AI绘制CAD机械图纸（工程师看了直呼内行）
本案例将展示如何用 Codex 生成 Python 脚本，通过 `ezdxf` 库绘制标准 DXF 格式的 CAD 机械图纸。我们会从零开始，逐步实现直线、圆、圆弧、标注等基本图形元素，最终绘制出一张包含主视图、俯视图、尺寸标注、标题栏和技术要求的完整法兰盘零件图。还会演示参数化批量生成不同规格零件图和自动 BOM 物料清单，生成的 DXF 文件可直接在 AutoCAD、FreeCAD 中打开。全程用自然语言驱动 Codex，工程师看完直接上手！
C# 使用微软的Visual Studio International Pack 类库提取汉字拼音首字母 转
C# 使用微软的Visual Studio International Pack 类库提取汉字拼音首字母 提取汉字拼音的方法可以使用微软的一个类库 Visual Studio International Pack ，今天试了一试，确实好用！下面分享下使用方法： 首先下载Visual Studio International Pack 1.0，官方下载地址：http://w...
DiffusionDriveV2 (1) : 端到端自动驾驶中受强化学习约束的截断扩散建模
DiffusionDriveV2：强化学习约束的截断扩散模型在端到端自动驾驶中的应用 本文针对端到端自动驾驶中扩散模型面临的模式崩溃问题，提出DiffusionDriveV2框架。该方法通过引入强化学习约束，解决了DiffusionDrive依赖模仿学习导致的多样性与持续高质量之间的困境。主要创新包括： 采用尺度自适应乘法噪声促进广泛探索 提出锚点内GRPO管理单个锚点样本间的优势估计 设计锚点间截断GRPO整合全局视角，避免不同驾驶意图间的不当比较 实验表明，该方法在NAVSIM基准测试中达到最先进水平（
C# 使用微软的Visual Studio International Pack 类库提取汉字拼音首字母
转载http://www.cnblogs.com/08shiyan/archive/2011/06/04/2072492.html C# 使用微软的Visual Studio International Pack 类库提取汉字拼音首字母 昨天经过网友提醒，提取汉字拼音的方法可以使用微软的一个类库 Visual Studio International Pack ，今天试了一试，确...
西南科技大学模拟电子技术实验二（二极管特性测试及其应用电路）预习报告
3、用二极管正向虚拟IV仪测出数据，并记录数据于虚表3和虚表4。1、按照指导书multisim仿真软件上画出三种模型电路图，1、按照指导书multisim仿真软件上画出三种模型电路图，1、按照指导书multisim仿真软件上画出三种模型电路图，表6 二极管三种模型参数测试表（电源电压=1.2V）2、用万用表测出数据，并记录数据于虚表1和虚表2。2、用万用表测出数据，并记录数据于虚表5和虚表6。表5 二极管三种模型参数测试表（电源电压=12V）二极管三种模型参数测试表（电源电压=12V）
如何跑通SuperPoint+LightGlue的训练代码使用gluefactory进行训练和评估？
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
C#提取html中的汉字
using System.Text.RegularExpressions; private string StripHT(string strHtml) //从html中提取纯文本 { Regex regex = new Regex("<.+?>", RegexOptions.IgnoreCase); ...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
C#从html网页内容中提取指定个数的汉字
提取html网页中指定个数的汉字 /// /// 返回指定数量的汉字 /// /// 通知或文章内容 /// 返回汉字的数量 /// public static string getProContent(string content, int num) { string
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")
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
C#提取汉字拼音首字母的方法
今天突然要用到提取汉字拼音首字母的功能，去网上找了找，发现没有几个好用的，决定自己写一个，效果还不错，发出来大家一起研究下，分享给大家！直接入主题： 1.首先对编码进行定义 #region 编码定义 private static int[] pyvalue = new int[] { -20319, -20317, -20304, -202...
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
4247
扫一扫
