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allegro快捷键
修改变量文件,设置自定义快捷键。alllegro可以通过修改env文件来设置快捷键,这对于从其它软件如 protle或PADS迁移过来的用户来说,可以沿用以前的操作习惯,还是很有意义的。先说一下A11egro的变量文件,一共有2个,一个是用户变量,一个是全局变量
2024-05-29 02:34:00
4KB
1
Opencv 视频转化为图片
vs2008 Opencv2.4.2 视频如何转化图片的代码,使用Opencv函数。
2024-05-29 02:17:40
1KB
video
image
1
opencv逐帧读取视频转存jpg,一件运行exe
opencv逐帧读取视频转存jpg,一件运行exe
2024-05-29 02:15:00
260.48MB
opencv
源码软件
人工智能
计算机视觉
1
编译原理实验报告-词法分析
一、实验目的: (1)理解词法分析在编译程序中的作用; (2)掌握词法分析程序的实现方法和技术; (3)用C语言对一个简单的子集编制一个一边扫描的编译程序,以加深对编译原理的理解,掌握编译程序的方法与技术。 二、实验内容: 用C语言编写一个词法分析器。 要求:输入一个简单小程序,输出每个单词种别码。 能够识别: 1、关键字:while、if、else、switch、case 2、标识符 3、常数 4、+,-,*,/,<=,<,=,==,;
2024-05-29 02:12:24
168KB
编译原理
实验报告
词法分析
1
易语言视频捕获模块
易语言视频捕获模块源码,视频捕获模块,创建捕获窗口,开始捕获,停止捕获,视频抓图,视频设置,设置捕捉速率
2024-05-29 02:04:34
4KB
易语言视频捕获模块源码
视频捕获模块
创建捕获窗口
开始捕获
1
编译原理-词法分析C/C++
编译原理-词法分析C/C++。编译原理实践,词法分析设计
2024-05-29 01:48:53
81KB
词法分析C/C++
1
编译原理 - 词法分析:C/C++实现
词法分析是编译过程中的第一个阶段,其主要目标是将源代码分割成称为“词法单元”的基本单元,例如标识符、关键字、操作符、常量等。词法分析器(也称为词法扫描器)负责识别源代码中的这些词法单元,并将它们转化为一系列标记(tokens),通常以数据结构的形式存储,供后续阶段的语法分析器使用。 通过这次实验,我深入了解了词法分析的过程和原理,并体会到了其在编译过程中的重要性和作用。在这个过程中,我遇到了一些困难,但也获得了宝贵的经验和收获。首先,词法分析是编译过程中的第一个阶段,负责将源代码转换为一个个的单词或符号,作为后续语法分析的输入。通过对C语言的词法分析实验,我学会了如何识别关键字、标识符、常数、运算符和界限符等不同类型的单词,并将其分类和输出相应的词法单元。其次,我在实验中学到了如何设计和实现词法分析器的基本框架和算法,并且了解了正则表达式的基本规则和常用操作符,以及如何使用正则表达式定义词法规则,从而构建词法分析器。在实验过程中,我遇到了困难包括:理解和分析编程语言的词法规则。不同的编程语言有不同的规则和约定,需要仔细研究和理解语言的规范文档才能正确地进行词法分析;其次是处理
2024-05-29 01:40:30
90KB
编译原理
词法分析
1
二阶导纳系统simulink完整仿真
使用 Simulink 进行二阶导纳系统的完整仿真的示例,包括四个模块:expect_input、admittance_ctrl_fext、position_control_fext 和 plant_dynamics_fext。 打开 Simulink 并创建一个新的模型。 在模型中添加以下模块: expect_input 模块:用于生成期望输入信号。 admittance_ctrl_fext 模块:表示导纳控制器,用于计算期望位置。 position_control_fext 模块:表示位置控制器,用于计算控制力。 plant_dynamics_fext 模块:表示系统动力学,用于计算系统响应。
2024-05-29 00:32:06
25KB
机器学习
1
基于强化学习的高速公路自动驾驶决策方法研究
首先,对面向高速公路自动驾驶决策的深度强化学习算法进行改进。分别 针对当前常用于自动驾驶决策的两种深度强化学习算法深度确定性策略梯度 (Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)和近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)进行改进,以使其更能满足高速公路自动驾驶场景 对于决策模块的要求。对于DDPG算法,本文对其进行针对性改进提出了基 于双评论家及优先回放机制的深度确定性策略梯度算法(Double Critic and Priority Experience Replay Deep Deterministic Policy Gradient,DCPER-DDPG)。 针对Q值过估计导致的驾驶策略效果下降问题,采用了双评论家网络进行优 化。针对演员网络更新时产生的时间差分误差导致算法模型不精准采用延迟更 新方法降低这一影响。针对DDPG算法中随机经验回放导致的采样样本效果 不符合预期和训练速度慢导致的算力和资源损耗,本文采用优先经验回放机制 对其进行改善。
2024-05-29 00:26:53
37.1MB
自动驾驶
强化学习
高速公路
决策规划
1
详解mysql集群:一主多从架构实现
实验环境: 1、三台CentOS 7 服务器 2、mysql5.7.26(三台都通过yum安装) 服务器列表 7.100.222.111 master 47.103.211.5 slave1 47.103.98.221 slave2 如果还没安装mysql请看安装教程:mysql安装 一、概述: 架构图: 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展 特点: 1、可以缓解读的压力。 2、成本低,布署快速、方便 3、读写分离 4、还能通过及时增加从库来减少读库压力 5、主库单点故障 6、数据一致性问题(同步延迟造成) 7、一但主机宕机就不可以进行写操作 二、搭建集群
2024-05-29 00:19:52
84KB
master
mysql
mysql主主同步
1
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