个人手写代码，codeblock直接跑，报告完整 实现类C/C++语言单词识别程序 即可以处理c++语言源程序，过滤掉空格等无用符号，判断源程序中单词的合法性，并分解出正确的单词（以1~6代表），并以二元组形式存放在文件中。

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Linux 下网络聊天工具的设计和实现 一、概述 Linux 下网络聊天工具的设计和实现是基于 Linux 平台的聊天工具，旨在实现在同一局域网内的聊天功能。该设计主要分为服务端和客户端两个部分，其中服务端采用链表来管理多个客户端的信息，客户端的信息发送通过封装在结构体中进行传输。该设计采用 TCP/IP 协议保证连接可靠，并在项目管理中采用 Linux 流行的 gcc 和 makefile 编译，提高了编译和调试效率， 加快了项目的完成速度。 二、系统架构 该设计的系统架构主要分为两部分：服务端和客户端。 （一）服务端 服务端是聊天工具的核心部分，负责管理多个客户端的信息和连接。服务端采用链表来管理多个客户端的信息，实现客户端之间的通信。服务端还负责客户端的注册和登录，实现用户之间的一对一聊天、群聊、文件加密传输和聊天记录保存等功能。 （二）客户端 客户端是聊天工具的终端部分，负责与服务端进行通信，实现用户之间的聊天功能。客户端可以有任意多个，每个客户端都可以独立进行聊天。 三、关键技术 （一）Socket 编程 Socket 编程是 Linux 下网络编程的基础技术，用于实现网络通信。该设计采用 Socket 编程来实现服务端和客户端之间的通信。 （二）TCP/IP 协议 TCP/IP 协议是互联网的基础协议，用于保证网络通信的可靠性。该设计采用 TCP/IP 协议来保证连接的可靠性。 （三）GCC 和 Makefile 编译 GCC 和 Makefile 是 Linux 下的编译工具，用于编译和调试程序。该设计采用 GCC 和 Makefile 编译来提高编译和调试效率， 加快了项目的完成速度。 四、功能实现 该设计实现了五个主要功能： （一）新用户的注册与登录 用户可以通过客户端注册和登录，实现用户认证和身份验证。 （二）用户之间的一对一聊天 用户可以通过客户端与其他用户进行一对一聊天，实现实时通信。 （三）用户之间群聊 用户可以通过客户端与多个用户进行群聊，实现多人实时通信。 （四）用户之间文件加密传输 用户可以通过客户端与其他用户进行文件加密传输，实现安全的文件传输。 （五）用户之间聊天记录保存 用户可以通过客户端与其他用户进行聊天记录保存，实现聊天记录的保存和查询。 五、结论 该设计实现了 Linux 下网络聊天工具的设计和实现，提供了一个基于 Linux 平台的聊天工具，满足了在 Linux 中实现网络聊天的要求。该设计的实现为基于 Linux 平台的聊天工具提供了一个参考和借鉴，具有很高的实用价值。

本文实例为大家分享了WPF实现半圆形导航菜单的具体代码，供大家参考，具体内容如下 实现效果如下： 思路： 扇形自定义控件组合成半圆型菜单，再通过clip实现菜单的展开和折叠。 步骤： 1、扇形自定义控件CircularSectorControl 窗体布局xaml： <Path x:Name=sectorPath Data=M 200,200 0,200 A 200,200 0 0 1 58.6,5

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话：给定一张图片，生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态，然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大，并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐，这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍，并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125617468

opengl，L系统递归算法实现分形树,一个不错的例子，可以作为初学者参考使用

适用于HTML网页数据显示 包括多种折线图，柱状图，和饼状图

1、资源内容：基于Matlab实现图像配准技术（源码+图像+程序运行说明）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计中的部分功能，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现