p4论文2021 开始回购的一些示例： 描述 3个主机，1个交换网络，它将h1和h2之间交换的每个数据包克隆到h3。 克隆发生在入口和出口队列之间。 描述 一个3主机，1交换网络，它将在h1和h2之间交换的每个数据包克隆到h3。克隆发生在出口和出口队列之间。 描述 一个4主机2的交换网络，借助隧道规则将h1和h2之间交换的每个数据包克隆到h3。 在h3和h4之间交换的数据包也通过隧道传送到h3。 描述 一个由6个主机组成的1交换网络将克隆从h1到h4，从h2到h5以及从h3到h6交换的每个数据包。

此 GUI 设计用于查看 MRI 数据。 用户可以翻阅图像的各个切片，也可以查看所选切片的水平和垂直剖面。 数据应该是维度为 y、x、z 的 3D 矩阵。 您可以使用置换按钮更改数据的方向，并在查看数据的幅度、实部和虚部之间切换。

py代码-输入一个字符串，输出加密后的结果字符串。加密规则为： 每个字符的Unicode编码和下一个字符的Unicode编码相减， 用这个差的绝对值作为Unicode编码，对应的字符作为当前位置上字符的加密结果， 最后一个字符是和第一个字符进行运算。

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tqdm-多进程 使用队列，tqdm-multiprocess 支持多个工作进程，每个进程都有多个 tqdm 进度条，通过主进程清晰地显示它们。 工作进程还可以访问单个全局 tqdm 以进行聚合进度监控。 日志记录也从子进程重定向到主进程中的根记录器。 当前不支持 tqdm(iterator)，您需要使用总数初始化您的工作器 tqdms 并手动更新。 由于默认 Python 多进程队列的性能限制，您需要不经常更新全局和工作进程 tqdms 以避免淹没主进程。 我将尝试在某个时候实现一个无锁环缓冲区，看看是否可以改进。 安装 pip install tqdm-multiprocess 用法 TqdmMultiProcessPool创建一个具有所需进程数的标准 python 多处理池。 在幕后，它使用带有事件循环的 async_apply 来监视 tqdm 和日志记录队列，允许工作进程将

遇到的问题 当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时，会出现损失在一个epoch中增加，换做下一个epoch时loss会骤然降低，一开始这个问题没有一点头绪，我数据也打乱了，使用的是tf.train.shuffle_batch 在capacity中设置一个值，比如是1000吧，每次取一千个数据后将这一千个数据打乱，本次使用的数据集就是每个种类1000多，而我加载数据时是一类一类加载的，这就造成了每一批次的开始可以跟前一类数据做打乱处理，但是在中间数据并不能达到充分的shuffle 解决问题 在加载数据集的时候用numpy中的shuffle将数据集充分的打乱后在读入tfrecord中，之

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安卓 牵伴“” APP设计与开发-专业综合设计课程作业。项目包括源码，DEMO，需求分析说明，系统设计说明，测试等文档。“心之桥”是一系列连接父母与子女温情纽带的手机应用软件。现代社会中，部分子女由于工作，学习，结婚等多方面的原因而离家。转移社会老龄化程度的加深，空巢老人越来越多，已经成为一个不容忽视的社会问题。 APP大致开发背景如下：“牵伴”这款产品针对父母对父母的精神赡养，建造一个父母与子女之间感情与思想交流的平台。其用户界面分为父母端与子女端。 ，听力一般随着年龄的增加而逐渐减小，父母端界面应做到简洁明了的交替字号大，操作简单，每个功能设置语音提示等。 ，远程监听等等，也应该达到对父母的精神赡养或亲情语音等。同时，子女还可以通过“牵伴”内置论坛参与讨论赡养父母等问题。

智能水分析 用于实际解决方案的LTSM实现-目标是为每种水体（采集者，水泉，河流，湖泊）创建一个数学模型，以基于（噪声）在设定的时间间隔内预测每个唯一水体中的水量） 数据。 资料说明： 这项比赛使用了9个不同的数据集，这些数据集是完全独立的，彼此之间没有链接。 每个数据集可以代表不同种类的水体。 由于每个水体互不相同，因此相关特征也互不相同。 因此，例如，如果我们考虑一个水泉，我们会注意到它的特征不同于湖泊的特征。 这是正确的，并反映了每个水体的行为和特征。 Acea集团处理四种不同类型的水体：水泉（提供了三个数据集），湖泊（提供了一个数据集），河流（提供了一个数据集）和含水层（提供了四个数据集） ）。 让我们看看这9个水体之间的差异。 Waterbody: Auser 类型：含水层 Description（说明）：该水体由两个子系统组成，分别称为NORTH和SOUTH，其中前者部分

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