Sublime Theme

软件介绍: COM Text软件可以仿真串行键输入的效果，将由串口(COM)或USB虚拟串口(USBVirtual C0114)获得的十六进制数据转换成字符（ASCII，Unicode、简体中文、日文等）格式，在txt文档或Word文档上输出。步骤1：选择插入的设备所在的串口号，如下图所示。步骤2：选择需要输出的编码方式如下图所示。如果打开串口成功，串口状态将会从“已关闭”变为“已打开”，提示图标会从灰色变成绿色，同时按钮名字变为“停止”，如下图所示。如上图所示，菜单栏中“设置一>启动”内部包含4个选项：无、开机后自动启动、启动后最小化、启动后自动开始。无：选中后，其他3个选项恢复为不选中状态。

Sublime Text编辑器

导出pdf文件需要用到的工具包

使用GPT2生成文本摘要 Blog上随附代码。 数据集准备 分别为CNN和Daily Mail Tokenized文章运行max_article_sizes.py。 它将创建每个CNN / DAILY MAIL文章大小的泡菜文件。 $ python max_article_sizes.py path/to/cnn_or_dailymail/tokenized/articles 运行以下命令以准备包含标记化文章和摘要的json文件 $ python prepare_data.py path/to/pickle_file/of/articles/sizes/created/using/above/command 训练 使用预先训练的权重，使用PyTorch上对数据技巧，对GPT2模型进行。 $ python train_gpt2_summarizer.py --batch_size

本补丁只针对 Sublime Text 4 （4113） 运行程序，点击“pach”按钮，然后找到Sublime Text 4安装所在的路径的 sublime_text.exe 执行文件后即可

本补丁只针对 Sublime Text 4 （4107） 运行程序，点击“pach”按钮，然后找到Sublime Text 4安装所在的路径的 sublime_text.exe 执行文件后即可

leetcode 锈DotA 2 中的文本分析：通过跨团队聊天预测胜利 斯里加内什·戈帕尔、里斯·布拉姆、贾里德·罗伯逊、韦恩·吉 允许匿名使用。 抽象的 DotA 2 是一款在线 MOBA 视频游戏，让两支由五名玩家组成的团队在基于策略的争吵中相互对抗以摧毁另一个基地。 我们从开源 DotA 2 数据收集平台 OpenDota API () 收集了大约 31,000 场 DotA 2 比赛的数据。 整理匹配后，我们将快速聊天 ping 和预设短语转换为与常规聊天的格式保持一致。 我们使用空格作为我们唯一的分隔符，从这个字符串化的游戏聊天中创建了单个字数的数据框，将每个游戏分成 2 行以区分输赢。 有了这个数据框，我们运行了几个分类模型，试图根据游戏聊天来预测一个团队是否会获胜。 我们的峰值分类率来自我们的随机森林分类器模型，正确预测结果的概率为 61.48%。 这可能看起来很低，但这比预期的要好，因为游戏是通过匹配来平衡技能和行为得分的，因此克服标准化因素非常好。 一、简介 1.1 动机 已经有许多研究和研究项目试图基于统计来预测游戏结果，这不是一个陌生的概念。 然而，这些项目已经植

Sublime Text 手动安装方式的GBK插件

零售产品分类 该项目有助于将零售产品分类。 尽管在此示例中，类别按层次结构进行了结构，但为简单起见，我将所有子类别都视为顶级类别。 该项目中使用的主要软件包是： ， 和 。 您可以在阅读解释该项目的文章。 您将需要Python3 +才能使用此项目。 安装 1.下载 现在，您需要在工作空间中使用text-classification-python项目文件： $ git clone https://github.com/joaorafaelm/text-classification-python ; $ cd text-classification-python ; 2. Virtuale