此模块最大的特点是能根据yml配置参数动态注入多数据源，多事务管理器！而不是写死在代码里！ 引用此模板可用注解方式及手动方式切换数据源，并支持事务管理！ 具体请参阅https://blog.csdn.net/rocklee/article/details/108273920

通过面向嵌入式编码器的MULTI工具箱，Simulink用户可以使用行业领先的Green Hills Optimizing C / C ++编译器轻松生成和编译优化的代码，并通过MULTI:registered:IDE在其内置指令集模拟器或嵌入式IE上运行编译后的代码。嵌入式处理器。 然后，可以根据Simulink的模拟测试来验证以这种“处理器在环”（PIL）方式运行的代码的结果和行为。 程序完成后，用户可以在各种使用情况下，与Simulink分开使用MULTI Integrated Development Environment（IDE）中的完整功能集： 使用MULTI IDE和TimeMachine进行多核调试，运行控制和分析： -具有操作系统意识的多核调试器，适用于完整性RTOS，μ-velOSityRTOS，Linux和其他操作系统-MISRA C一致性检查器-使用TimeMachine Suit

适用于 Green Hills MULTI IDE 的嵌入式编码器支持包已在 R2014b 中停产。 此支持包适用于 R2013a 到 R2014a。 Embedded Coder 提供构建自动化和处理器在环 (PIL) API，允许最终用户创建与嵌入式工具和软件的集成。 此处提供了将这些 API 用于 Green Hills MULTI IDE 和 Integrity RTOS 的示例集成： www.mathworks.com/matlabcentral/answers/93956-is-there-an-example-green-hills-integrity-target-forembedded-coder-and-simulink-using-the-green-hil 如果您有下载或安装问题，请联系技术支持： www.mathworks.com/contact_ts

多说话者语音的目标说话人提取和验证 此处的代码是说话人提取，其中鉴于目标说话人的特征，只会提取目标说话人的声音。 在论文2）中，我们使用小型网络从目标说话者的不同话语中共同学习目标说话者的特征。 您也可以使用i-vector或x-vector网络替换网络。 如果您对语音分离感兴趣，希望将所有说话者的声音都融入到混音中，请转到 文件 请引用： 徐成林，饶伟，肖雄，Ch昂崇和李海洲，“使用网格LSTM对单个通道语音进行分离，并限制了其对钢琴水平的渗透性，”，Proc。 见ICASSP 2018，第6-10页。 徐成林，饶伟，Ch昂崇和李海洲，“基于幅度和时间谱近似损失的说话人提取神经网络的优化”，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。 见ICASSP 2019，第6990-6994页。 饶饶，徐成林，郑昂松和李海洲，“多说话者说话人验证的目标说话人提取”，Proc.Natl.A

multi-agent-path-finding

多智能体强化学习 学习环境env

SpaceNet 7多时相城市发展挑战 获奖解决方案 概括 该存储库中的五个子目录包含TopCoder托管的SpaceNet 7获奖解决方案的代码。 每个子目录均包含竞争对手对挑战解决方案的书面说明。 有关其他摘要，请参见CosmiQ Works的博客上的博客文章。 基线代码可以在找到。 数据托管在AWS上，网址为： s3://spacenet-dataset/spacenet/SN7_buildings/ 获胜的模型权重托管在： s3://spacenet-dataset/spacenet-model-weights/spacenet-7/ 获奖的解决方案全部使用Docker，并假定SpaceNet 7数据已安装在/data/目录中。 SpaceNet 7最终测试集上算法的性能如下所示： 对SpaceNet有疑问吗？ 在查看我们的网站。

：多机器人任务分配（MRTA） 由欧洲委员会Interreg France-Channel-England Program资助的旨在改进涉及自主协作机器人（CoRoT）的灵活，响应快速的制造系统的设计。 我的MRTA项目是CoRot的一部分，是在实验室，目的是构建由ROS-Melodic系统组成的，由机器人， 机器人和组装而成的多个AGV机器人。 该系统由主管系统控制，该主管系统包含基于理论开发的。 套餐概述 mrta ：向机器人分配任务的算法 mir_robot ：MIR100机械手的元软件包 universal_robot ：UR5机械手的元软件包 manipulator ：由UR5机械手和Robotiq 2F 140机械手组装的机械手的元包装 mm_robot ：由MIR100机器人，UR5机器人和Robotiq 2F 140夹爪组装而成的用于移动机械手的元软件包 usecase

【程序名称】OCNP（One-Copy&Multi-Paset） 【程序版本】V1.1 【程序开发】Kawvin(285781427@qq.com) 【开发时间】2015.07.03 【开发语言】AutoHotKey V1.1.20.3 【程序版权】版权没有,违者不究 【程序功能】 1.启用1次复制多次粘贴 1.1一次复制后，将复制的内容逐行分解，按顺序逐行粘贴 1.1可以从当前位置向后(F12)或向前粘贴(F11) 1.3支持粘贴后自动回车 2.启用第1、第2剪贴板粘贴 2.1使用F11粘贴第1剪贴板内的数据 2.2使用F12粘贴第2剪贴板内的数据 2.3使用F12配合通配符"(*)"粘贴替换内容 【使用方法】 1.启用1次复制多次粘贴 1.1复 制：Ctrl+Alt+C 1.2向后粘贴：F12 1.3向前粘贴：F11 2.启用第1、第2剪贴板粘贴 2.1将要粘贴的内容复制到第1、第2剪切板内 2.2使用F11粘贴第1剪贴板内的数据 2.3使用F12粘贴第2剪贴板内的数据 2.4使用通配符,示例： 第2剪贴板内的内容为"第(*)章",位数=2，起始=1，终止=11，间距=1，勾选“启用通配符(*)”，单击“数据确认”键钮，结果如下：第01章，第02章，第03章，第04章，第05章，第06章，第07章，第08章，第09章，第10章，第11章 【使用范围】 所有Ctrl+C快捷键可用的情况均可使用。

多类别文字分类 在Tensorflow中实现四个神经网络，以解决多类文本分类问题。 楷模 LSTM分类器。 参见rnn_classifier.py 双向LSTM分类器。 参见rnn_classifier.py CNN分类器。 参见cnn_classifier.py。 参考： 。 C-LSTM分类器。 请参阅clstm_classifier.py。 参考：。 资料格式 训练数据应存储在csv文件中。 文件的第一行应为[“ label”，“ content”]或[“ content”，“ label”]。 要求 Python 3.5或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 脾气暴躁的 火车 运行train.py训练模型。 参数： python train.py --help optional arguments: -h, --help show