标题中的“自己编写的Web浏览器”意味着这是一款个人开发的基于C语言的浏览器软件，它展示了开发者在网络编程领域的技能和创新。这样的项目通常涉及到多个关键的技术领域，包括但不限于HTTP协议理解、HTML解析、用户界面设计以及内存管理和多线程编程。 在描述中提到，“可以实现基本功能和删除功能”，这暗示了浏览器至少具备以下特性： 1. **HTTP请求**：浏览器的核心是发送HTTP或HTTPS请求到服务器获取网页内容。开发者必须理解和实现HTTP协议，包括GET和POST方法，可能还包括头部信息处理。 2. **HTML解析**：接收到服务器响应后，浏览器需要解析HTML文档，构建DOM树，并展示网页内容。这可能涉及对HTML、CSS和JavaScript的解析。 3. **用户界面**：浏览器需要有一个用户友好的界面，允许用户输入URL、查看加载的页面、前进/后退、书签管理等功能。C语言可能需要配合图形库如GTK+或Qt来创建GUI。 4. **删除功能**：这里的“删除功能”可能是指浏览历史记录或者缓存的清理。这涉及到数据存储和管理，可能是使用文件系统或简单的数据库。 5. **内存管理**：由于C语言没有自动的垃圾回收机制，开发者需要手动管理内存，防止内存泄漏和悬挂指针等问题。 6. **安全性**：考虑到网络环境，浏览器应处理SSL/TLS加密以确保数据安全，同时防止跨站脚本（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）等攻击。 7. **性能优化**：对于多页面浏览，多线程技术可以提升用户体验，例如，将网络请求和页面渲染放在不同的线程中进行。 从标签“网络编程”我们可以推断，这个项目侧重于网络通信和协议的理解与实现，这是构建任何网络应用程序的基础。 尽管压缩包子文件的文件名列表只有一个"myWeb"，我们可假设这是整个浏览器项目的源代码文件。源代码分析可能会揭示更多关于浏览器实现细节和技术决策的信息，如结构设计、错误处理、功能模块划分等。 这个项目展示了开发者在低级编程、网络通信、前端解析以及用户交互方面的综合能力。通过这样的项目，可以学习到许多实际的编程技巧和网络应用开发的经验。

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BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。Sentence-BERT(SBERT)网络利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量，语义相近的句子其embedding向量距离就比较近，从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。这样SBERT可以完成某些新的特定任务，例如相似度对比、聚类、基于语义的信息检索。

单相交交变频电路仿真研究：阻感负载下的输出电压傅立叶分析与负载调整（附理论说明及自学指导）,单相交交变频电路仿真，负载为阻感负载，文件中附带理论说明。 仿真为自己搭建，不懂得地方可以咨询讲解，便于自学和理解交交变频电路的原理。 仿真中包含输出电压的傅立叶分析，可以改变负载。 默认发matlab 2017a ,1. 仿真对象：单相交交变频电路; 2. 负载类型：阻感负载; 3. 理论说明; 4. 自我搭建; 5. 傅立叶分析; 6. 负载可变; 7. MATLAB 2017a。,"单相交交变频电路仿真研究：阻感负载下的输出电压傅立叶分析"

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YOLOv8是一款先进的实时目标检测系统，能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标对象。在深度学习和计算机视觉领域，实时目标检测是一个非常重要的应用，YOLO系列因其速度快、准确度高而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新成员，继续保持了YOLO的高性能并引入了新的改进，使得它在目标检测任务中更加灵活和强大。 深度学习环境的准备是进行YOLOv8训练的第一步，需要确保有足够的计算资源和安装正确的软件包。在Windows10操作系统上，可以通过安装PyTorch、torchvision以及其他必要的库来搭建YOLOv8的运行环境。具体而言，文章中提到了安装PyTorch 1.8.1、torchvision 0.9.1和Python 3.7.10等软件包，并遵循YOLOv8代码库中提供的requirements.txt文件来安装其他依赖库。此外，还需要安装ultralytics包，因为YOLOv8的核心代码已经封装在了这个依赖包中。 在准备自己的数据集时，作者选择了VOC（Visual Object Classes）格式来组织数据集，这是计算机视觉领域广泛使用的数据格式之一。VOC格式包括JPEGImages、Annotations以及ImageSets三个主要部分，其中JPEGImages用于存放图片文件，Annotations存放对应的标注文件（通常是.xml文件），而ImageSets则存放训练集、验证集和测试集的划分信息。 为了将自己收集的数据集转换成VOC格式，并且生成YOLOv8所需的数据集划分文件，作者创建了一个split_train_val.py脚本。这个脚本可以自动化地生成train.txt、val.txt、test.txt和trainval.txt四个文件，这些文件分别包含了训练集、验证集、测试集图片的文件名（不含文件后缀）。脚本的工作流程是首先读取标注文件的路径，然后创建相应的目录结构，随机划分数据集，并将划分结果写入到对应的txt文件中。 整个过程需要注意的是，数据集划分要均匀且合理，以确保模型训练时能够接收到足够的样本以学习到目标对象的特征，并且要保证在不同的数据集划分间目标对象的分布尽可能平衡。对于那些被随机分配到验证集和测试集中的图片，需要确保它们在训练过程中未被使用，这样才能对模型训练的效果进行公正的评估。 在完成数据集的准备和环境的搭建后，就可以开始使用YOLOv8进行模型的训练了。训练的目标是调整模型的参数，使得它能够在新的数据集上准确地识别出目标对象。在训练过程中，通常会监控指标如损失函数、准确率等来判断模型是否已经收敛，并及时调整训练策略。 训练完成之后，还有一项重要工作就是评估模型的性能。通常会在独立的测试集上评估模型的准确率、召回率和mAP（mean Average Precision）等指标，以全面了解模型的泛化能力。如果模型的性能未达到预期，可能需要重新调整训练策略或者优化数据集。 YOLOv8训练自己的数据集实例涉及到了深度学习环境的搭建、数据集的准备和格式转换、模型的训练和评估等多个环节。每一个环节都需要细心操作和精心设计，才能确保最终的模型在实际应用中表现出色。

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这个只是整体的Flac3d隧道台阶法开挖的命令流，送全断面法。 但是如果做自己的所需要的内容，肯定是 需要自己写代码（只需要改锚杆命令和钢拱架命令和测点命令）和自己的模型。

树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

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