vs插件 图片注释

image-comments, 在代码注释中，允许嵌入图像的Visual Studio 扩展 ImageComments ( Visual Studio 扩展)概述这是 Visual Studio 代码编辑器的扩展，允许在代码之间显示图像，允许在视觉上丰富的注释。 例如... 用法信息序言免责声明：这个项目是一个 W

复杂 存放netlogo代码，链接和注释的地方，以介绍复杂性 关于netlogo的一些说明 如果将Netlogo中的模型另存为Netlogo Web 它将创建一个大型HTML文件，其中也包含您的模型 作为可在您的脱机浏览器中运行的基于Web的Netlogo Web的完整副本！！！ 看着html文件，大约有83,000行代码！！！ 但对于在学校展示模特很有用 模块2 在模块2中，我在X的P5.js中绘制了T上的逻辑映射，并使用R的填充器 我还在p5js中绘制了逻辑分叉图 我还做了一个逻辑分叉图浏览器 本章涉及动力学，线性与非线性系统以及确定性混乱。 以逻辑模型和逻辑图为例。 我还从高级作业中放入了netlogo模型。 模块3分形 通常被称为在不同级别具有自相似性的对象 或大多是自相似的 使用尺寸的数学定义 分形是没有整数维的对象 D =对数（N）/对数（M） N是份数逐步

ABB机器人程序注释 这里以第8套取/放芯及清洗程序为例，即A3100机型，下面作了中文意译注释，只是 个抛砖引玉作用，要做到随便拿一个机型都可以调出来和解决各种问题，还是要靠大家 多关注，多想、多到现场，了解每个动作细节。 PROC rPickSand; (取芯程序开始) ActUnit M7;(激活外轴) AccSet 50, 50; （加速度减50%） MoveJ pPrePickSand, v800, z50, tGripper;（机器人取芯第一步） AccSet 100, 100;（全加速） MoveL pInPickSand10, v1000, z50, tGripper; （机器人取芯第二步） MoveL pPickSand, v100, fine, tGripper; （机器人夹头对准砂芯） DeactUnit M7;（关闭外轴） GripAction 1,1;（一级气缸夹紧砂芯） !GripAction 2,1; WaitTime 2; （等待2 Second） CheckGripStatus 1,1,10;（砂芯夹紧检测） GripLoad loadSand; （加

import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; public class HannoiWindow extends JFrame implements ActionListener{ Tower tower=null; int amountOfDisc=3; char []towerName={'A','B','C'}; JMenuBar bar; JMenu menuGrade; JMenuItem oneGradeItem,twoGradeItem,threeGradeItem; JButton renew=null; JButton autoButton=null; JPanel center=new JPanel(); HannoiWindow(){ tower=new Tower(towerName); tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.setMaxDiscWidth(120); tower.setMinDiscWidth(50); tower.setDiscHeight(16); tower.putDiscOnTower(); add(tower,BorderLayout.CENTER); bar=new JMenuBar(); menuGrade=new JMenu("选择级别"); oneGradeItem=new JMenuItem("初级"); twoGradeItem=new JMenuItem("中级"); threeGradeItem=new JMenuItem("高级"); menuGrade.add(oneGradeItem); menuGrade.add(twoGradeItem); menuGrade.add(threeGradeItem); bar.add(menuGrade); setJMenuBar(bar); oneGradeItem.addActionListener(this); twoGradeItem.addActionListener(this); threeGradeItem.addActionListener(this); renew=new JButton("重新开始"); renew.addActionListener(this); autoButton=new JButton("自动演示"); autoButton.addActionListener(this); JPanel north=new JPanel(); north.add(renew); north.add(autoButton); String mess="将全部盘子从"+towerName[0]+"座搬运到"+towerName[1]+ "座或"+towerName[2]+"座"; JLabel hintMess=new JLabel(mess,JLabel.CENTER); north.add(hintMess); add(north,BorderLayout.NORTH); setResizable(false); setVisible(true); setBounds(60,60,460,410); validate(); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); } public void actionPerformed(ActionEvent e){ if(e.getSource()==oneGradeItem){ amountOfDisc=3; tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.putDiscOnTower(); } else if(e.getSource()==twoGradeItem){ amountOfDisc=4; tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.putDiscOnTower(); } else if(e.getSource()==threeGradeItem){ amountOfDisc=5; tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.putDiscOnTower(); } else if(e.getSource()==renew){ tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.putDiscOnTower(); } else if(e.getSource()==autoButton){ tower.setAmountOfDisc(amountOfDisc); tower.putDiscOnTower(); int x=this.getBounds().x+this.getBounds().width; int y=this.getBounds().y; tower.getAutoMoveDisc().setLocation(x,y); tower.getAutoMoveDisc().setSize(280,this.getBounds().height); tower.getAutoMoveDisc().setVisible(true); } validate(); } public static void main(String args[]){ new HannoiWindow(); } }

仿牛客网页面的实现用到数据库注释掉部分代码即可运行.rar,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。

Matlab基于GA的Bp神经网络优化算法代码实例（带注释），基于GA的BP神经网络优化算法 BP-network BP网络是前向神经网络中最核心的部分，本资源提供算法优化代码

InkAnno是一个用java编写的GUI应用程序，用于在InkML文档中为数字墨迹创建注释。创建该应用程序是为了在 AMI-Corpus 中注释此类文档以及 IAMonDo 数据库。它的核心模型 InkML 被外化为 libinkml 项目的库。

利用C语言构建单循环链表，然后利用指针操作模拟报数。

带注释的StarGAN v2 我对StarGAN v2的推动，用于个人学习 原作： 论文： : GitHub： : 原始文件 StarGAN v2-官方文档 StarGAN v2：多个域的多样化图像合成*，* *，*，在CVPR 2020中。（*表示相等的贡献） 论文： : 视频： ： 摘要：良好的图像到图像转换模型应学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下属性：1）生成图像的多样性和2）在多个域上的可伸缩性。 现有方法解决了其中一个问题，即对于所有域而言，其多样性有限或具有多个模型。 我们提出了StarGAN v2，这是一个可以同时解决这两个问题的框架，并且在基线之上显示出明显改善的结果。 在CelebA-HQ和新的动物面Kong数据集（AFHQ）上进行的实验验证了我们在视觉质量，多样性和可伸缩性方面的优越性。 为了更好地评估图像到图像的翻译模型，我们发布了AFH