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关键字识别（KWS）是智能设备上终端和服务机器人的人机交互的主要组成部分，其目的是最大程度地提高检测精度，同时又要减小占用空间。 在本文中，基于DenseNet提取局部特征图的强大功能，我们为KWS提出了一种新的网络体系结构（DenseNet-BiLSTM）。 在我们的DenseNetBiLSTM中，DenseNet主要用于获取局部特征，而BiLSTM用于获取时间序列特征。 通常，DenseNet用于计算机视觉任务，它可能会破坏语音音频的上下文信息。 为了使DenseNet适合KWS，我们提出了一个变体DenseNet，称为DenseNet-Speech，它在过渡层的时间维度上删除了池以保留语音时间序列信息。 此外，我们的DenseNet-Speech使用密度较小的块和过滤器来使模型保持较小，从而减少了移动设备的时间消耗。 实验结果表明，DenseNet-Speech的特征图可以很好地维护时间序列信息。 就Google Speech Commands数据集的准确性而言，我们的方法优于最新方法。 对于具有223K可训练参数的20条命令识别任务，DenseNet-BiLSTM能够达到96.6％的精度。

robot framework是python开发的，基于关键字驱动的测试框架。通过封装合理的关键字能够在非代码情况下编写测试用例并执行 本文是作者根绝实践经验总结的robot framework的教程。虽然并非面面俱到，但是很适合初学者迅速理解并使用该测试框架。

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C++编写的词法分析器，能够分析出整数、实数，十进制数、八进制数、十六进制数，标识符，主要运算符和主要关键字等。Visual C++ 2008编译通过。

整个unity里面的shader的#pragma multi xxxxx_ON 关键字不能超过256个，给系统添加负担。 所以会报错：maximum number (256) of shader keywords exceeded unity。 做法是减少关键字的使用。 下面提供一个优化工具。