主分支 发展分支 CTest仪表板： ://my.cdash.org/index.php project Boost.Outcome 所有通过源压缩包的测试： : 文档： : //ned14.github.io/outcome/ 该库的目的 结果是一个C ++ 14库，用于报告和处理功能故障。 它可以用作异常处理机制的替代或补充。 一种用例是针对因各种原因而导致不适合使用C ++异常处理的情况： 引发和捕获C ++异常的相对费用很高。 使一些或所有控制路径显式详细，以帮助进行代码正确性审核，这与因可能从任何地方抛出异常而导致的隐藏控制路径相反。 禁止使用例外情况进行编译的公司政策。 维护从未考虑过异常安全性的代码库。 程序/框架的某些部分本身实现了异常处理并且无法使用异常，例如在线程，任务，光纤之间传播故障报告…… 用作单个头文件 结果v2采用单头文件形式

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

图 4.4 换能器发射电压响应曲线计算结果 【2】换能器导纳 时间历程后处理（post26），在任何一个电压自由度（Volt）耦合部中选取节点 序号最低的节点（一般取正极耦合部），提取节点反作用力结果数据 Amp－电荷值， 记为 Q，已知激励电压（求解时施加的载荷）为 V，利用后处理器提供的数学运算 工具，换能器导纳值 Y以及 G分量、B分量由以下公式获得： Re[ ] Im[ ] Q QtY j V V G Y B Y ω ∂ ∂= = = = (4.15) 从换能器导纳 G、B曲线（图 4.5）可以得到下列参数： 两个谐振频率：13.9kHz和 19.2kHz 基频下换能器最大电导： m 基频谐振时换能器等效阻抗R1＝1/ Gm＝1.408kΩ 图 4.6 为换能器导纳圆图计算结果。 导纳圆图的绘制方法：在时间历程后处理菜单中，选 Setting G 命令，指 定横坐标变量为电导 G变量，复数变量设置显示实部。绘图命令绘出电纳 B曲线， 就会得到导纳圆图。 绘图的坐标轴刻度、曲线型、显示内容、字体样式等在下拉菜单 PlotCtrls 功 能条内，各种功能需要不断熟悉才能灵活运用。 G ＝0.71mS raph

偏态系数 (计算结果) 根据上表数据计算得 将计算结果代入公式得 结论：偏态系数为正值，而且数值较大，说明农村居民家庭纯收入的分布为右偏分布，即收入较少的家庭占据多数，而收入较高的家庭则占少数，而且偏斜的程度较大 *

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我准备蓝桥杯python组时全部的代码及结果，供时间不太够的同学冲击省一。 其实博客内容基本都覆盖了，主要是里面是.ipynb文件版本，可以直接跑，并且更方便做笔记。 如果不方便，也可以在博客下面留言邮箱，我如果看到也会发过去。

zhwiki-gensim-word2vec The goal of this assignment is to train a Word2Vec using gensim over zhwiki() data and show the result by TSNE. 用Wikipedia的中文数据训练Word2Vec 1 下载数据() 2 解压数据 WikiExtractor 3 数据准备 a. jieba切词 b. 数据清洗、去停用词 c. 繁体化简体 OpenCC 4 用gensim 训练 Word2Vec 5 结果显示 TSNE

《LR结果批量收集工具.jar》 使用Java(TM) platform SE binary打开即可使用 具体使用步骤如下： 简单易用无格式限制; 1、选择路径：点击选择LR结果文件所在的文件夹; 2、生成EXCEL：点击生成结果文件; 3、在选择的路径下可查看生成的结果文件; 4、收集完成成功！ 到路径下查看生成的excel文件即可。 对有大量LR压测结果，需要收集的数据来说，非常快速高效。 版权所有

将python的输出结果，自动保存在txt文件中，也就是直接将怕python print出来的东西直接保存下来

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