QIIME 2中文文档(QIIME 2 Chinese Manual) 本项目是QIIME 2官网的中文翻译： 英文原版每季度更新，目前更新至2021.2，下次更新2021.4 中文简明教程，每季度更新一次，与英文原版同步 中文完整文档，每季/半年更新一次 软件更新较快，如果有问题以英文官网教程为准 英文官网 QIIME 2主页： QIIME 2英文官网教程： QIIME 2英文开发版： 中文简明教程 链接： 流程代码：QIIME2_Pipeline.sh 中文简明教程：使用QIIME 2流程分析微生物组16S rRNA基因扩增子测序数据.docx 中文完整文档 QIIME 2教程中文完整文档(2021.2) 6沙漠土壤分析Atacama soil mSystems：干旱对土壤微生物组的影响 7帕金森小鼠教程Parkinson's Mouse Cell：肠道菌群促进帕金森发生Parkins

生成结果示例 斗破苍穹续写： 萧炎对这威胁之话还是感到陌生，若非他灵魂力量同样不弱的话，恐怕早就忍不住的出手了。 “呵呵，小家伙，既然你已经晋入了斗宗层次，那我也不再有半点留手，你体内的那种能量，应该也是处于天境后期吧？”萧炎一笑，在提醒了一声后，便是再度闭目养神。 听得萧炎这话，一旁的薰儿眼眸也是微微眯了起来，她知道萧炎体内，有着一个古怪的内院存在，如今好不容易得到异火，却是根本就没有半点的可信性。 “那便继续等，他们继续出手！” 萧炎咬着牙，手印变动，体内斗气顿时在身体表面翻腾而起，旋即一个奇异的符文缓缓出现在其手掌上，漆黑的眸子中，闪烁着森寒之色。 “萧炎哥哥，恭喜你了，萧族的事，交给我便好。” 听得萧炎那般淡淡的话语，薰儿脸颊也是微变，缓缓的道。 “我倒是希望你能走到今天的”萧炎笑了笑，他知道薰儿嘴中所说的那一句话，或许便是最好的事。 “我知道你对自己迁移到你的身体有些不太满意吧？

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grafana-chinese 简介 自己做的中文版，粗糙且枯燥。邮箱：网站：Github：钉钉群: 32637212网站： 汉化教程 传送门： 参与汉化 请移步至源码项目提交PR。传送门： #使用tool.sh 获取源码、一键发行 ./tool.sh # 输入 6 回车拉区源码项目并初始化环境 # 需node.js(>12.0.0) yarn (npm i -g yarn) # ./grafana 即为中文版本目录 # 查看汉化教程获取详细信息 https://wanghualong.cn/archives/44/ 版本进度 当前Grafana版本：v6.7.3 (a04ef6cefc) 2020-05-02 update 当前Grafana版本：v6.4.3 (commit: 3a2bfb7) 构建方式 ./tool.sh 使用方式 两种方式任选一个 3.1 全新部署 使用Dcoke

【The RISC-V READER】中文版 v2.1 欢迎！ RISC-V 自 2011 年推出以来迅速地普及。我们认为一个精简的程序员指南将进一步促进 它的发展，并促使新人理解为什么它是一个有吸引力的指令集，以及它与传统指令集架构 (ISA)的不同。 我们的灵感部分来源于其它指令集架构书籍，但我们希望 RISC-V 自身的简洁性能让我 们写得比 See MIPS Run 一类 500 多页的详尽书籍少很多。我们把全书的长度控制到了前述 的三分之一，至少在这个意义上我们成功了。实际上，介绍模块化 RISC-V 指令集的每个组 成部分的十章只用了 100 页——即便为了有助于快速阅读，平均每页用到了一张图片（一共 75 张）。 在解释指令集设计的原理之后，我们将阐述 RISC-V 架构师在设计指令集的时候，如何 在过去 40 年的指令集的基础上取其精华，去其糟粕。要评判一个指令集架构，不仅要看它 包括了什么，而且要看它省略了什么。 随后我们会按顺序介绍这个模块化架构的每个组成部分。每一章都会包含一个用 RISCV 汇编语言写成的程序，这是为了展示那一章所述的指令的用法，这样有助于汇编语言程序 员学习 RISC-V 汇编。有时，我们还会列出用 ARM，MIPS 和 x86 写成的同样的程序，从而 突出 RISC-V 在简洁性，以及成本、功耗、性能方面的优势。 为了增加本书的趣味性，我们在页边加入了将近 50 个侧边栏，这里面放了一些有关书 中内容的评论，希望它们能带来一些乐趣。我们还在页边放了大约 75 个图片，用于展示设 计良好 ISA 的例子。（我们充分利用了侧边的空间！）最后，对于那些愿意钻研的读者，我们 在全书中加入了大概 25 段补充说明。如果你对某个主题感兴趣，可以深入研究这些可选部 分。略过这些部分不会影响对书中的其他内容的理解，所以如果你对他们不感兴趣的话，尽 管跳过它们。对于计算机体系结构爱好者，我们援引的 25 篇论文和书籍能够开阔你的视野。 在写这本书的过程中，我们从它们当中学到了很多东西！

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卷积递归神经网络（CRNN）在OCR的研究中取得了巨大的成功。 但是现有的深度模型通常在池化操作中应用下采样，以通过丢弃一些特征信息来减小特征的大小，这可能会导致丢失占用率较小的相关字符。 而且，循环模块中的所有隐藏层单元都需要在循环层中连接，这可能导致沉重的计算负担。 在本文中，我们尝试使用密集卷积网络（DenseNet）替代CRNN的卷积网络来连接和组合多个功能，从而潜在地改善结果。 另外，我们使用上采样功能构造一个上采样块，以减少池化阶段下采样的负面影响，并在一定程度上恢复丢失的信息。 因此，信息特征也可以用更深层次的结构来提取。 此外，我们还直接使用内部卷积部分的输出来描述每个帧的标签分布，以提高处理效率。 最后，我们提出了一个新的OCR框架，称为DenseNet，带有上采样块联合和连接主义的时间分类，用于中文识别。 中文字符串数据集上的结果表明，与几种流行的深度框架相比，我们的模型提供了增强的性能。

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