语法 & 小结( grammar & new concept )

最新推荐文章于 2022-09-28 13:53:32 发布
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博客围绕语法展开，虽未给出具体内容，但推测是对语法知识的总结。语法在信息技术领域如编程语言等方面至关重要，能规范代码编写。
1.
高中英语Module2Developing&developedcountries-grammar.ppt
12-29
在高中英语Module 2 Developing & Developed Countries的语法部分，我们主要学习了如何处理不同类型的转折关系，以及在表达对比和让步概念时的句型结构。以下是对这些知识点的详细阐述： 1. **复习（Revision）**：...
基于Java和HTML的Grammar-Kit语法设计源码
10-03
在当今的信息时代，编程语言的语法设计与分析是构建软件系统的重要基础。一个项目的成功很大程度上取决于其设计的合理性和实现的有效性。基于Java和HTML的Grammar-Kit语法设计源码库项目，便是在这一领域内的重要...
C++20学习：concept用法介绍
追风筝的人的专栏
01-17 1843
概述 众所周知，C++的泛型强大，很多语言都学了，比如C#、Java，虽然Java的泛型只是语法糖，不值得一提。 C++的template实际上是创造了一种新的语言，这个语言是编译期的，相当于编译器把代码解释成C++语言，然后再编译成机器指令。STL的诞生，是颠覆性的创举，然而STL所用到的泛型还只是C++template中其中一部分特性。 C++使用template实现泛型算法，我们来看下一个简单的例子。 template<typename T> T inc(T a) { return
C++20之Concpet（概念部分，之二）
fl2011sx的博客
09-28 2270
本篇介绍了C++20中的concept的高级用法以及注意事项
Thrax-构建基于语法的语言模型工具
weixin_30794491的博客
01-17 802
安装 http://www.openfst.org/twiki/bin/view/GRM/ThraxQuickTour http://cslu.ogi.edu/~sproatr/Courses/TextNorm/tutorial.html http://www.openfst.org/twiki/pub/GRM/ThraxDownload/thrax-1.2.7.tar.gz ...
LINUX文件系统
slow_sparrow的博客
07-06 887
文章目录文件文件搜索和查找文件路径环境变量归档和压缩tar 归档命令常用压缩程序磁盘和分区MBRGPT管理Linux文件系统挂在mountext2文件系统 必考硬链接软链接RAID磁盘阵列（不考） 文件 文件搜索和查找 which 语法：which [-a] 命令名 作用：在$PATH变量的路径中查找命令的对应文件名 参数： -a：将$PATH变量中匹配的所有文件均列出，否则只列出第一次匹配的文件 whereis 语法：whereis [-bl
JavaScript基础语法
Slow is smooth , Smooth is fast ! ( 点滴回忆 )
06-14 802
1. var定义的变量      var定义的变量是其作用域内的局部变量,例如一个函数内部定义的变量,出了函数就不可使用了.      var message ; 未进行初始化的变量, 会保存一个特殊的值 undefined.      省略var直接使用的变量, 则表示为全局变量, 不推荐这种定义类型, 会造成混乱.      var name = "kevin" ,
考研英语语法
weixin_33895604的博客
09-18 6658
考研英语语法 Part One英语语法 基本句型：简单句&并列句 1．简单句的构成 My father is listening to the popular music in the garden. The handsome boy is my brother. 主语 谓语 宾语 定语 状语 表语 补语 简单句的五种形式： （1）主语+谓语 (不及物动词）...
精选资源
English Grammar in Use v1.11.18.apk剑桥的英语语法学习软件，已付费购买
03-25
学习语法，战胜考试
C++ 20 Concept 语法
audi2的专栏
02-28 5602
requires expression
C语言的基本语法
tiger_gy的博客
03-19 344
C语言的基本语法 #include<stdio.h>// 相当于 java的import .h c的头文件 stdio.h standard io 标准输入输出 #include<stdlib.h>// stdlib standard library...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
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