基于LabVIEW实现趣味五子棋是一个有趣的项目！LabVIEW是一款用于数据获取、控制和分析的编程环境，它可以用来创建各种各样的应用程序，包括游戏。下面是一个简单的基于LabVIEW的趣味五子棋的实现思路： 使用LabVIEW的图形用户界面（GUI）工具，设计一个五子棋游戏的界面。包括棋盘、棋子、按钮等元素。 棋盘可以是一个网格，每个交叉点表示一个棋盘位置。 棋子可以用不同的图标或形状表示不同的玩家，比如一个用“X”表示的玩家和一个用“O”表示的玩家。 游戏逻辑： 实现五子棋游戏的基本逻辑，包括轮流落子、判断胜负等。 可以使用LabVIEW的图形编程来实现游戏逻辑，包括事件结构、循环结构等。 玩家交互： 实现玩家与游戏的交互，包括点击棋盘落子、点击按钮重新开始游戏等。 可以使用LabVIEW的事件结构来处理玩家的交互动作。 胜负判断： 在每次落子后，判断是否有一方玩家获胜或者平局。 可以编写LabVIEW代码来检查每个方向上是否有五子连珠。 可选功能： 添加悔棋功能，允许玩家撤销上一步的落子。 添加人机对战功能，实现与计算机的对战。

有运算器设计的1-11关：复制代码，放进头歌，满分过 本实验使用 Verilog HDL 实现了单周期 54 条 MIPS 指令的 CPU 的设计、前仿真、后仿真和下板调试运行。CPU 可实现 54 条 MIPS 指令。 第1关：8位可控加减法电路设计 第2关：CLA182四位先行进位电路设计 第3关：4位快速加法器设计 第4关：16位快速加法器设计 第5关：32位快速加法器设计 第6关：5位无符号阵列乘法器设计 第7关：6位有符号补码阵列乘法器 第8关：乘法流水线设计 第9关：原码—位乘法器设计 第10关：补码—位乘法器设计 第11关：MIPS运算器设计

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使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

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C语言去除相邻重复字符函数的实现方法 字符去重函数 功能：去重字符串相邻重复的字符，不相邻的不用去重 参数： arg1 — 输入字符串 arg2 — 字符串开始位置 arg3 — 字符串结束位置 要求： 输入参数为arg1时， 对这个字符串去重 输入参数为arg1，arg2时， 从arg2位置到字符串结束，去重 输入参数为arg1，arg2，arg3时，从arg2到arg3位置，去重 src/include/catalog/pg_proc.h DATA(insert OID = 6669 ( remove_dup_char PGNSP PGUID 12 1 0 0 0 f f f f