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先介绍一下项目场景，主要是通过微信小程序二维码裂变分享，每个账号有专属邀请二维码，分享出去，有新人扫码入驻，就可以得到现金奖励或红包奖励。当然，产品设计会更丰富，不止有裂变模式，还有渠道推广模式，还有各种奖励规则，但核心实现都是生成二维码。对于如何生成微信小程序二维码，本篇一共列举了5种实现方式，文末可打包下载开箱即用的全套源码，我更期待老铁的文末 投票，很想看看哪种才是你的菜~ 项目主要用的是微信官方提供的服务端能力，考虑到涉及secret和token等安全问题，所以从架构上设计的调用链路为：前端->后端API->微信API。裂变的场景决定要选择获取不限制的小程序码接口，永久有效，数量暂无限制，接口英文名：getUnlimitedQRCode。 官方地址：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/OpenApiDoc/qrcode-link/qr-code/getUnlimitedQRCode.html

KBQA_zh 基于bert的KBQA，包含joint和pipeline两种模式 Introduction 本项目是一个基于知识三元组的简单的问答系统，分为joint和pipeline两种模式。joint模式为基于bert做意图识别和命名体识别的联合学习训练得到的模型，pipeline模式为单独训练命名实体识别和QA相似度模型。 Environment tensorflow 1.15 python 3.6 pymysql 0.10.1 grpcio 1.32.0 grpcio-tools 1.32.0 How to run 首先需要下载bert的中文预训练模型放在chinese_L-12_H-768_A-12文件夹下， 然后，以pipeline模式为例，执行如下命令，训练命名实体识别模型和问答模型： 1. cd qa_pipeline 2. sh run_ner.sh 3. sh run_

本资源包含7种天线的PCB画法。 天线就是一根特定长度的导线。这根线也可以画在PCB板上，这就是PCB天线。PCB天线大量应用于蓝牙模块、WIFI模块、ZIGBEE模块等单一频段的模块电路板上。 优点:几乎不需要成本，一次调完就无需再次调试。 缺点:只适合单一频段，如蓝牙，wifi。不同批次的PCB天线性能会有一定偏差。

基于STM32F103C8T6在keil5上，实现将printf重定向到串口的3种方法。编译后连接USART1即可直接使用！

SpinCalc 是一个整合的 matlab 函数，它将在包含的 4 种类型之间转换任何旋转数据。 还将在 2 种不同的欧拉角集类型之间进行转换。 可以输入多个方向。 对于N个方向： DCM ===> 3x3xN多维数组EA### ===> Nx3 矩阵欧拉向量 ===> Nx4 矩阵四元数 ===> Nx4 矩阵 输入包括错误检查标志，当欧拉角接近奇点或当适当的值偏离统一时，该标志将发出警告。 因不正确的 DCM 等而发出的致命错误。 *****注意用户***** 我有很多关于转换为欧拉角集的问题。 将数据转换为欧拉角时，您必须确保要平移的方向不接近奇点。 奇异欧拉集是无法按特定旋转顺序唯一转换为 3 个变量的方向。 单数集如下： 类型 1 转数：123 - 132 - 213 - 231 - 321 - 312 如果第二个旋转角度为 -90 或 90 度，则为单数。 类型 2

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

主要介绍了C#防SQL注入代码的三种方法，有需要的朋友可以参考一下

几种常见的物联网通讯方式及其技术特点

圆柱拟合是工业测量中的常见问题,文中比较了基于坐标转换和基于点到直线位置关系的两种圆柱拟合算法的拟合原理和解算过程。通过实测数据表明,两种算法均能得到极佳的拟合精度,但基于坐标转换的拟合算法收敛速度更快,求解效率更高。