帧内预测模式详细解释 H.264的同学可以下载看看

详细解释了libnetlink的通信机制，数据结构，从netlink的起源开始，一直到libnl，目前市面上没有相关的书籍。

ActiveTcl8.4.19.1.286921-win32-ix86-threaded.exe

Clang和LLVM教程 这个档案主要是关于clang和llvm的一些有趣示例。其中一些是我研究生课程的作业，一些是其他的，其中大多数是toy code 内容 AST口译员 lang抽象语法树的解释器，玩具代码，现在仅支持整数类型。 它支持编程语言的基本模块，例如ifstmt，whilestmt，函数调用，malloc和数组。有关更多信息，请参见 功能指针传递 基于LLVM IR和位码的use-def链的实现，现在它支持直接函数调用和函数指针。 对于函数指针，计算可能调用的函数（如果确定），将其替换为直接函数调用，然后写入位码文件。 还应考虑将函数指针存储在内存中的情况。 值范围分析 Value range analysis是一种data flow analysis ，它跟踪数值变量在程序执行的每个点可以采用的值的范围（间隔）。 产生的信息可用于优化，例如redundancy elimi

本文详细解释和分析了运放参数：输入失调电压Vos及温漂。

在Linux上用C++实现简单命令解释器,实现的命令有：pwd , ls , mkdir , rmdir ,rename ,cd ,exit ,help等等

有单词没解释 批量查询解释 当你有手里很多单词，数量很大比如500个及单词以上，那么一个一个去查询是相当麻烦的。 如果 有个软件实现批量查询然后将查询的结果添加到单词的后面，是不是很方便呢。 这个小软件就是根据这个需求实现这样的功能的 [说明] 程序需要.net4.0的支持才能正常运行 程序在查询的开始阶段出现10秒左右的无响应属于正常现象 程序匹配单词解释是要联网的 单词解释是从这个网址查询的 http://dict.youdao.com/ 每个单词查询的时间大概300毫秒左右，速度和网速也有关系，单词数量越多查询所消耗的时间越长。 如果单词数量巨大，上万个的或者你的网速并不稳定， 那么建议一次查询的单词少些1000个1000个，因为一但出现异常就得重新来过。 本人测试了14398个单词查询用时，14398 个单词，耗时:42分49秒，相当耗时的！ 重复的单词会被自动清除并只保留一份 介绍界面 https://www.cnblogs.com/xe2011/p/11281550.html

不需要解释就明白的成语.docx

PPO-RND 通过在 Tensorflow 2 和 Pytorch 中使用近端策略优化和随机网络蒸馏来演示深度强化学习的简单代码 版本 2 和其他进展 版本 2 将带来代码质量和性能的改进。 我重构了代码，以便它遵循 OpenAI 基线上 PPO 实现中的算法。 我还使用了称为 Truly PPO 的更新版本的 PPO，它比 OpenAI 的 PPO 具有更高的样本效率和性能。 目前，我专注于如何在更困难的环境（Atari 游戏、MuJoCo 等）中实施这个项目。 使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 清理代码 使用真正的 PPO 添加更复杂的环境 添加更多说明 入门 该项目使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 作为深度学习框架，使用 Gym 作为强化学习环境。 虽然不是必需的，但我建议在具有 GPU 和 8 GB 内存的 PC 上运行此项目 先决

线性参数模型在过程工程中非常普遍，例如 NAARX、多项式 ARMA 模型等。遗传编程 (GP) 能够生成以树结构表示的动态系统的非线性输入-输出模型。 这个 GP-OLS 工具箱应用正交最小二乘算法 (OLS) 来估计树的分支对模型精度的贡献。 与经典的 GP 方法相比，该方法产生了更稳健和可解释的模型。 关于该工具箱应用的论文： J. Madar、J. Abonyi、F. Szeifert，用于识别非线性输入-输出模型的遗传规划，工业与工程化学研究，44，3178-3186，2005 如需更多 MATLAB 工具，请访问： http://www.abonyilab.com/software-and-data html帮助： http://www.abonyilab.com/software-and-data/gp_index/gpols