在资料中有吸烟者问题，哲学家问题，的各种PV原语题目及其解答。与考研直接相关。还有死锁问题

IMDB_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据（Amazon，IMDB等），情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中，建立了一个情感分类器，用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本（其中20％是验证样本）和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入（Keras嵌入层）。 我训练了不同的模型，其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84％。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成，后面是标准GRU图层。 观察到85％的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU，因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84％，而

大量生产的柯克照相物镜的象差分析及其设计 (1981年)

千辛万苦才从网上找到的，容易使用，参照里面的安装说明文档便可成功安装。

讲解c51的多个实例，讲解c51系列单片机的大量编程实例

大量的 ，作者：Kaitong Song，，，陆建峰，，是一种基于序列到序列的语言生成任务的新型预训练方法。 它在编码器中随机掩盖句子片段，然后在解码器中对其进行预测。 MASS可以应用于诸如神经机器翻译（NMT）之类的跨语言任务，以及诸如文本摘要之类的单语言任务。 当前的代码库支持无监督的NMT（基于XLM实现），受监督的NMT，文本摘要和会话响应生成，所有这些均基于Fairseq。 将来，我们将发布其他序列到序列生成任务的实现。 有什么新功能！ 我们发布了 ，这是一种新的经过预先培训的语言理解方法。 GitHub： : 无人监督NMT 无监督神经机器翻译仅使用单语数据来训练模型。 在MASS预训练期间，源语言和目标语言在一个模型中进行了预训练，并带有相应的语言嵌入以区分语言。 在MASS微调期间，使用反向翻译来训练无监督模型。 代码在。 我们提供预训练和微调的模型： 语言能

尝试使用实时数据： : 更好地可视化波动较小的市场。 如果性能存在问题，请降低更新间隔/最大热图大小。 订单簿热图 该回购实现了实时限价订单热图，静止限价订单图以及缓冲的时间和销售日志。 市场数据是通过自定义的Binance WS客户端接收的，该客户端将数据馈入简单的订单簿结构中，负责跟踪所有市场增量并将快照返回到D3可视化文件。 该项目的主要目标是使自己熟悉Binance WS API及其提供的数据流。 请记住，这是在几天之内完成的，距离处理所有可能的市场状况还差得很远。 结构 lib / BinanceDataFeed.js Binance WS客户端（覆盖率100％）+一些Binance REST API请求（覆盖率5％），但仅需要必要的内容-主要是符号信息和快照请求。 那里有更好的客户端，但是我想熟悉API。 我建议使用其他客户端，但是如果您对此实现感兴趣，请查看exam

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