用于文本对齐分析，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，

giza++用作词语对齐，在自然语言处理如机器翻译中有广泛应用

机器翻译词对齐的 Python 实现。 以 'python .py > ' 运行选项：-n num_lines 从输入文件中获取更少的行 -d 获取非默认文件，例如：sample ibm1.py：实施 IBM 模型 1 ibm2.py：实施 IBM 模型 2 hmm.py：实施 HMM 模型进行字对齐 fastAlign.py：实施快速对齐方法，但使用固定的 lambda 参数 alignIntersect.py：使用基于交集的对齐方式Dice 的系数 modelAgreement.py：为 IBM Model2 实现基于交集的对齐 带有 .a 扩展名的相应名称的文件是从这些模型中获得的前 1000 个句子的对齐，这些模型在英语和法语的完整 hansards 数据上进行训练。 它们可以与分数对齐一起运行以进行 AER 评估。 t_

结构体字节对齐规则，主要是介绍结构体字节对齐规则，内容有点长，但是很全面.

K阶常系数线性非齐次递归方程形如： 二、K阶常系数线性非齐次递归方程 其中，bi为常数，第2项为方程初始条件。 它的通解形式为： 其中， 1） 为对应齐次递归方程的通解 2） f*(n) 为原非齐次递归方程的特解

Grid_Cell_simulation 基于在圆形环境中的啮齿动物随机游走和连接的特定学习算法来模拟网格单元模型，其中头向网络和place_cell网络通过另一个具有随机初始连接的网络连接，然后看起来像网格细胞一样容易接受模拟中的字段。 模拟基于亚历山德罗·特雷夫斯（Alessandro Treves）在此链接中发表的一篇论文： ： 仿真是使用Java语言完成的，结果经过了处理并使用Matlab进行了查看，在此仓库中，我将这两个代码都视为私有。 这是模型产生的样本数据，是塑造网格单元的神经元的接受场。 接收场和自相关图如下所示： 输入图像：

非常实用的eclipse代码对齐插件，无论java、jsp、html、js等都显示虚线代码对齐样式。安装后在general-editors-text editors-indent中设置显示样式。

vs 代码对齐工具，方便代码阅读，很实用的VS插件！！！！

本资源是针对eclipse中代码虚线对齐的工具，请参考相应的文档进行修改

RPY变换结果（绝对变换）： 四、欧拉角 变换过程1（Z-Y-X)： 变换过程2 (Z-Y-Z)： 欧拉变换结果（相对变换）： 第二种3参数定姿态法！