chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

用VB.NET和VC#.NET开发交互式CAD系统本书共有十二章，内容包括面向对象编程、基本图元类设计、交互绘图类设计、图元的编辑、图元变换、相交图元、优化处理等。

用C#开发CAD系统的好书, 本书主要结合VB.NET和VC#.NET两种语言介绍了创建交互式CAD系统的基本思路和技术，分别给出了两种语言的小系统完整代码，并讨论了技巧实现的其他可能性以及系统代码的改进方法。 本书前3章主要介绍语言基础和.NET框架基础，第4章至第8章结合一个CAD小系统的创建详细地介绍了交互式CAD系统的组织思路和基本技术，第9章至第11章介绍了更多的技巧实现方法和系统优化方法，第12章结合CAD编程进行了一些设计模式方面的讨论；写作过程中注意了循序渐进的讲解原则，内容适合不同学习阶段的读者。

将遗传规划、遗传算法和数值分析技术相结合,借助于工程岩体的变形监测,进行了工程岩体参数的等效模式智能识别,借助于获得的等效岩体参数进行了工程问题正分析,并将计算位移与监测位移进行对比分析,显示出较好的一致性。由此表明,基于实测监测信息的等效模式智能识别方法可以用于岩土工程的参数反演,为复杂岩体参数的合理选择提供一条可选的途径。

数控车床电主轴系统动态特性分析及多目标优化，何彦，赵建宇，主轴系统的动态特性受到与之联结的旋转部件的影响。在绝大多数相关研究中，这些旋转部件的离心力被忽略。本文则建立了某型号数控

烘培坊（Bakery）是一个虚构的在线烘焙产品销售网站，主要面向烘焙爱好者和美食爱好者。该网站提供各种烘焙产品的食谱介绍、视频教学服务，包括烘焙原料、工具和书籍等，烘培坊网站使用了现代化的Web技术，如HTML5、CSS3和JavaScript、axios等，使用Vue、ElementUI框架，包括后端使用SpringBoot、MyBatis、MySQL。作为学习完整项目的实现流程，可作为教学项目使用，熟悉前后端交互，包括其中有一些模板可直接使用

可视化基因组注释 D3 JavaScript基因组特征（gff）文件的交互式可视化 这引入了一个框架，用于创建（GFF）的交互式信息性可视化。 通用特征格式（GFF）也称为基因发现格式，是一种描述基因组和蛋白质序列特征的文件格式。 GFF文件是制表符分隔的文本文件，其中每个功能都在一行中描述。 有关GFF格式的更多信息，请访问 。 例如对于玉米，我使用的GFF文件看起来像- 9 ensembl chromosome 1 156750706 . . . ID=9;Name=chromosome:AGPv2:9:1:156750706:1 9 ensembl gene 66347 68582 . - . ID=GRMZM2G354611;Name=GRMZM2G354611;biotype=protein_coding 9 ensembl mRNA 66347 68582 . - .

SWP（HCI）协议的卡模拟和读卡器模拟模式的2个host的详细数据交互流程。

实现了duilib加载了cef功能，在js上引入echarts实现图标相关界面，实现了多窗口能力，c++与js通信数据交互等。 （1）duilib加载cef,实现多窗口能力，并能打开开发者工具页面调试js代码 （2）在js端引入echarts实现了图表界面，实现图表数据数据实时刷新，数据通过js与c++交互获取 （3）实现了c++与js交互的能力，交互接口带有回调函数，双向通信代码完整，可直接使用 1）js调用c++,在c++端注册cpp函数，js端调用此函数,c++收到后通过回调函数将数据返给js端。 2）c++调用js，在js端注册函数，c++调用此函数，js收到后通过回调函数将回调信息返给c++端 （4）cef版本为80.1.15版本，经过测试稳定，无内存泄露等问题，可直接使用。 （5）将cef js于c++交互相关功能封装到了一个库中。可直接引用到项目中使用 （6）同时包含了echarts相关文件 （7）代码完成，有实例程序，注释详细

1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信