TransLite Russian - English - Russian Dictionary 8.5

最新推荐文章于 2020-12-08 05:21:42 发布
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自然语言处理之文本生成：BART模型架构详解
zhubeibei168的博客
05-20 1010
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）模型是由Facebook AI Research（FAIR）在2020年提出的一种预训练模型，主要针对自然语言生成任务。在BART提出之前，自然语言处理领域已经出现了多种预训练模型，如BERT、GPT等，它们在自然语言理解任务上取得了显著的成果。然而，这些模型在生成任务上的表现并不尽如人意，尤其是在处理长文本和保持生成内容的连贯性方面。
Translite
03-21
了解了Translite的基本概念后，你可以通过下载提供的`Translite-master`压缩包来进一步探索其具体实现和使用方法。这个压缩包很可能是项目的源代码仓库，包含了项目的全部源代码、文档以及可能的示例。通过查看源码...
【DHGate】2014-09-24项目总结
weixin_33851177的博客
09-24 213
基本的项目要求简洁明白，首先代码是给人看的其次是让机器去编译，如果不能达到简洁的目标那么也要明白。 对上面的内容呵呵呵了，那些纯属对自己的诉求，下面才开始正题.....[基本不写文章，艾玛码赶脚很不轻松啊虽然是跟日记一样的东东，又多说了开始掌掴(此处省略多少下)] 本次总结导出csv，哈哈哈so easy是吧，那也要积累消耗能量的知识点吖导出文件顾名思义就是把数据da...
JDBC Mysql 驱动连接异常
张兴锐的博客
03-12 261
https://www.cnblogs.com/alinainai/p/10513897.html
codeforces 883F. Lost in Transliteration （字符串处理）
zuzhiang的博客
11-21 355
灵活运用string类型。
关于iconv容易忽略的参数IGNORE
09-28 1475
今天在提取抓取到的网页内容的正文时候，发现结果老是不完整，开始以为是提取不正确，然后去一步步分析提取结果，发现没问题，最后才发现是编码转换的环节的问题。我开始是直接使用iconv函数， $txtContent = iconv("utf-8",'GBK',$txtContent)
python translate函数_Python：内置函数makestrans()、translate()
weixin_39570838的博客
12-08 425
一、makestrans()格式： str.maketrans(intab,outtab);功能：用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。注：两个字符串的长度必须相同，为一一对应的关系。注：Python3.6中已经没有string.maketrans()了，取而代之的是内建函数:bytearray....
SQLIte Transaction
weixin_30487701的博客
06-28 180
基本概念 事务（Transaction）是指一个或多个更改数据库的扩展。例如，如果您正在创建一个记录或者更新一个记录或者从表中删除一个记录，那么您正在该表上执行事务。重要的是要控制事务以确保数据的完整性和处理数据库错误。实际上，可以把许多的 SQLite查询联合成一组，把所有这些放在一起作为事务的一部分进行执行。 事物的属性 　　原子性 　　　　确保工作单位内的所有操作都成功完成...
iconv忽略不可识别字符
horizon_tj的专栏
01-19 1536
网上抓来的代码经常需要进行码制转换,问题是经常出现特殊字符造成 iconv转换的失败. 其实可以忽略掉特殊字符.其实在目标编码的后面加上 //IGNORE 就可以忽略掉未知字符. 另外还有//TRANSLATE ,将把不认识的字符自动转换为相近的字符    iconv_t cd = iconv_open("utf-8//IGNORE","gbk") ; if((int)cd == -
One-Click Translate Selection-crx插件
04-03
"一键翻译选择-crx插件"是一款针对英语用户设计的便捷翻译工具，它极大地简化了网页文本的翻译过程。这款插件充分利用了Google翻译的强大功能，让用户在浏览网页时能够快速、高效地理解非母语内容。...
Transliterator - EdinB-crx插件
04-04
语言:Српски Latinica ućirilicuićirilicau latinicu Ovaj dodatak za Chrome vamomogućujeda prevedete cijeli sajt ili samo selektovani dio ...U verziji 1.1 su ispravljene manjegreškepri translite
750W高PF值充电机电源方案：基于UCC28070、ST6599和PIC16F193X的设计与实现
08-08
750W高功率因数（PF）充电机电源设计方案，采用TI公司的UCC28070作为交错式PFC控制器，ST公司ST6599用于LLC谐振变换，以及Microchip的PIC16F193X作为主控芯片。文中不仅提供了详细的原理图、设计文件和烧录程序，还分享了实际调试经验和技术细节。具体来说，PFC环节通过优化乘法器补偿和电流环参数实现了极高的PF值；LLC部分则着重于死区时间和谐振腔参数的精确配置；单片机部分负责状态管理和故障保护等功能。最终方案实测效率达到94%，相比传统方案节能显著。 适合人群：电力电子工程师、硬件开发者、嵌入式系统设计师，特别是对高效电源设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高性能、高效率充电机的企业和个人开发者。目标是在满足高功率因数的同时，提高转换效率并降低能耗。 其他说明：附带完整的原理图、设计文件和烧录程序，有助于读者快速上手并进行实际项目开发。同时引用了华南理工大学硕士学位论文的相关理论支持，使方案更具权威性和可靠性。
JAVA控制台命令详解.pdf
08-08
JAVA控制台命令详解
远程PLC通讯编程调试监控方案：基于安全验证型中转服务器的云边协同解决方案
08-08
内容概要：本文介绍了远程PLC通讯编程调试监控方案，旨在解决传统PLC设备调试和维护过程中遇到的距离限制和技术支持难题。该方案采用安全验证型中转服务器，支持自定义网络设备接入，实现上千路PLC设备的并发对接调试。通过云边协同技术，实现了远程编程、实时监控和故障诊断等功能，极大提升了工作效率和设备稳定性。文中详细阐述了方案的核心——安全验证型中转服务器的工作原理及其提供的服务器和客户端源代码，强调了每个通信数据包均经过严格加密和验证，确保数据传输的安全性。此外，文章还探讨了云边协同带来的优势以及代码编写过程中的技术挑战和成就感。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师、技术人员，尤其是那些负责PLC设备调试和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要远程调试和监控PLC设备的场合，如偏远地区的工程项目、大型制造企业等。主要目标是提高PLC设备的调试效率，减少现场维护成本，增强设备的可靠性和安全性。 其他说明：该方案不仅解决了实际工程中的痛点，也为工程师们提供了更多技术探索的机会，特别是关于云边协同技术和安全验证机制的学习和实践。
L-noodle-react-big-screen-13768-1753357219888.zip
最新发布
08-08
cursor免费次数用完L-noodle_react-big-screen_13768_1753357219888.zip
鸿蒙中使用tree代码文件
08-08
测试数据
JAVA开发应掌握的LINUX常用命令.pdf
08-08
JAVA开发应掌握的LINUX常用命令
深度学习CNN算法的小型FPGA加速器实现及其应用 · TensorFlow
08-08
小型CNN FPGA加速器的实现方法，涵盖从软件到硬件的深度学习部署全过程。软件部分基于TensorFlow 2实现，通过Python导出权值；硬件部分则采用Verilog手写代码，在Artix-7 FPGA XC7A200T平台上完成。该加速器具有高度参数化配置，支持速度与面积的灵活折中，单张图片推理时间约为50μs。文中还展示了具体的工程结构图、硬件资源使用情况及实际运行效果。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对FPGA加速感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并实现深度学习模型硬件加速的研究人员和工程师，旨在提升模型推理速度和资源利用率。 其他说明：项目提供的所有软硬件代码有助于读者更好地理解和实践CNN FPGA加速器的构建过程。
BMS系统中电池充放电SOC与SOH控制模型及温度影响下的优化策略 · 温度补偿
08-08
内容概要：本文深入探讨了电池管理系统(BMS)中的充放电SOC（荷电状态）和SOH（健康状态）控制模型。主要内容包括CCCV（恒流恒压）充电控制方法、电压平衡策略以及温度热量对电池性能的影响。文中详细介绍了如何利用MATLAB和Python进行CCCV充电模拟、动态电压补偿算法的设计、电池冷却系统的仿真，并应用卡尔曼滤波进行SOC和SOH参数估计。此外，还讨论了故障预测和动态均衡算法的应用，强调了仿真过程中可能遇到的问题及解决办法。 适合人群：从事电池管理、电动汽车、储能系统等领域研究的技术人员和工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BMS系统内部机制的研究者和技术开发者，旨在帮助他们掌握先进的电池管理和优化技术，提高电池的安全性和使用寿命。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还附有具体的代码实例，便于读者理解和实践。同时提醒，在实际应用中需要注意温度变化带来的复杂影响，确保电池系统的稳定运行。
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