采用异步方式传送数据，偶校验，一位结束位，传输的数据传输速率为9600bit/s。每个数据帧包含10Byte信息，1Byte作为帧起始标志，8Byte数据，1Byte的校验和。

C#完整的通信代码详解(点对点,点对多,同步,异步,UDP,TCP).文件文件夹传输.注:不是拿来就能运行的那种，是代码详解文档！！！ 一步一步的讲解层次分明思路清晰，比纯源码好多了。好不容易找到的分享了

主要介绍了在Ubuntu上搭建一个基于webrtc的多人视频聊天服务,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Matlab CNN代码详解可解释的卷积神经网络 python代码已在发布，尽管我的研究小组未实现该代码。 下面的Matlab代码是与论文对应的原始代码。 介绍 本文提出了一种将传统卷积神经网络（CNN）修改为可解释的CNN的方法，以阐明CNN的高卷积层中的知识表示。 在可解释的CNN中，高转换层中的每个过滤器代表某个对象部分。 我们不需要对象部分或纹理的任何注释来监督学习过程。 相反，可解释的CNN在学习过程中会自动在高转换层中为每个过滤器分配一个对象部分。 我们的方法可以应用于具有不同结构的不同类型的CNN。 可解释的CNN中清晰的知识表示可以帮助人们理解CNN内部的逻辑，即，基于CNN做出决定的模式。 实验表明，可解释的CNN中的过滤器比传统CNN中的过滤器在语义上更有意义。 引文 如果使用此代码，请引用以下两篇论文。 张全世，吴应年和朱松春，“可解释的卷积神经网络”，在CVPR 2018中 张全石，王鑫，吴应年，周慧琳和朱松春，“可移植的CNN用于对象分类”，《 IEEE模式分析和机器智能交易》，2020年。DOI：10.1109 / TPAMI.2020.2982882 代码

本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也就是说，单层感知机只能表示线性空间，而非线性空间的表示需要借助多层感知机。 第三章神经网络——基于n

这是烟大孔繁茹老师所教授的编译原理实验课上所要求的实验。有代码和详细的实验报告。代码每句都有解释功能较全。可从文件中读出语句进行语法分析并输出到文件中。本人小白代码若有不足还请谅解。

就在昨天，微信宣布了微信小程序开发者工具新增“云开发”功能 下载最新的开发者工具，现在无需服务器即可实现小程序的快速迭代！ 分类功能和搜素功能的效果图 1.首页分类功能的实现 boxtwo方法（.js文件） boxtwo: function (e) { var index = parseInt(e.currentTarget.dataset.index) this.setData({ HomeIndex: index }) }, 当在首页点击 分类导航时，会触发这个方法，并传回当前点击时的index值。 这个方法实现的是将.wxml文件传来的index值赋给HomeIn

用java程序简单实现一个鼠标画板功能，提供原代码，欢迎下载

Android 蓝牙Mesh组网代码详解-附件资源

自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优先搜索 搜索问题的抽象模式 旅行推销员问题 启发式 A *搜索 动态规划 机器学习算法，及其应用 python实现基本的神经网络：激活函数，损失函数，前向传播，反向传播 python实现各种梯度下降算法，初始化，批量归一化，正则化 python实施CNN ： Tensor Flow基本概念，张量，