具有递归神经网络的文本生成 使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。 模型的输出 以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出： 奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。 伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？ 埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。 卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没

诺贝尔奖获得者的形象化 于2016年秋季在UNIST举行的数据可视化课程诺贝尔奖获得者的最终项目。 跑步 为了在本地使用它，只需执行以下操作：在终端窗口中使用python -m SimpleHTTPServer 8080 。 然后，在浏览器中访问0.0.0.0:8080。 演示版

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OpenCV V4L2 使用OpenCV显示/处理摄像机流时，用于评估摄像机性能的一组应用程序（和帮助程序库）。 OpenCV构建脚本 该存储库还包含一个脚本及其相关文件，这些文件会自动启用具有各种功能和优化标记的OpenCV来进行获取，构建和安装。 该脚本还安装所需的依赖项。 此外，它会根据成功构建的要求自动尝试修补标头。 笔记 该脚本需要在其依赖项可用的同一文件夹中运行。 否则，脚本可能无法正常工作。 该脚本不会自动尝试安装CUDA。 必须手动安装。 对于Jetson主板，可以在找到说明。 编译安装 要安装优化的OpenCV，请执行以下操作： cd opencv bash opencv_install_script.bash 这样就可以成功安装OpenCV。 要构建示例应用程序和帮助程序库，请执行以下操作： cd .. mkdir build && cd build cmake

android瀑布流+网络访问获得数据，代码可运行，数据是从网络上获得，简单修改可以实现蘑菇街效果

std::list没有[]函数或Get()函数，又不能总是front()的方式排出，如何遍历获得其中的元素呢？比如 遍历显示元素内容为例 ，用两种方式实现。

RSSFilter - 获取、解析、过滤和重新馈送 RSS 作者：Cathal Garvey，版权所有 2015，根据。 它能做什么 RSSFilter 允许您获取 RSS 提要，将正则表达式查询（或自定义函数）应用于提要，然后将结果呈现为新的 RSS 提要，供提要阅读器使用。 它有一个终端使用的入口点，非常适合（实际上，是为）集成到一个简单的 web-app 中继中。 我为什么写 我最近在考虑大量数据漏斗的问题，这只是一个实验，作为更广泛事物的一部分。 具体来说，这是受到令人讨厌的新闻网站的启发，该网站为所有新闻提供 RSS 提要，但不为特定主题的新闻提供。 值得庆幸的是，这些主题具有适当的 URL 路径，因此可以通过选择其中包含“/science/”的文章来过滤科学新闻。 于是诞生了 RSSFilter。 用法 安装： sudo pip install rssfilter （或 su

辛帕尔 一般的 CimPal是由gridDigIt发布并在或更高版本下获得许可的开源Java应用程序。 该应用程序基于Apache Jena（Apache许可证v2.0），TopBraid SHACL API（Apache许可证v2.0）和JAVAFX（GPLv2 + CE许可证）。 CimPal通过提供工具简化与SHACL约束有关的工作以及识别不同版本的CIM之间的更改来帮助CIM实施。 当前，以下功能受支持或正在开发中： -从RDFS转换为SHACL -从Excel模板导出SHACL约束（不是完整范围） -执行RDFS比较-在Excel中导出RDFS描述和基数-生成数据类型映射-RDF转换–不同RDF序列化之间的转换-实例数据比较（在原型版本中） gridDigIt旨在为CimPal提供支持和进一步的增强。 请通过在存储库中提交问题，通过支持电子邮件或在GitHub中解决任何请

从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。 import pandas as pd import os from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sbn sbn.set(color_codes = True) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from scipy.stats import kstest from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn import preprocessing import pyecharts from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

Arduino的准确电压 在尝试多种方法以获得良好的传感器读数（例如使用电阻器，电容器等）之后，我遇到的该使用内部参考电压来获取准确的读数。 用法 double voltage = getVoltage(A0); Serial.println(voltage, DEC); 0.7257656097 要将一些其他调试信息打印到串行，请将debug标志设置为true ： getVoltage(A0, true); VCC：5.161，原始读数：144.000，原始电压：0.703，调整电压：0.726