1.支持doc,excel,pdf格式的打印 2.局域网/广域网的打印 3.无需共享打印机,根据说明操作,实现打印功能 如有需要优化或改进的地方，欢迎留言！ 因之前共享打印机老出现无法共享的烦忙，得花精力开发一小工具，希望能给大家带来帮助！

share-faved-weibo-to-blog 想必各位都在新浪微博上收藏了很多精华片段，可否分享出来给大家瞧瞧？ 近日闲来没事，打算将收藏的微博放到上，博客是基于hexo搭建在github上，因此需要将收藏的微博 导出为markdown文件，然后让hexo渲染为静态文件，这个脚本的目的就是读取收藏的微博，然后按照格式生成markdown文件。 使用方法 前往新浪微博开放平台申请一个应用，替换脚本中的API_KEY、API_SECRET、REDIRECT_URI; 别忘了自己的微博账号和密码 感谢@lxyu 提供的新浪微博python 截图

Discover ways to implement a DSL with Xtext and Xtend utilizing easy-to-understand examples and finest practices Xtext is an open supply Eclipse framework for implementing domain-specific languages along with IDE functionalities. It permits you to implement languages actually rapidly; most of all, it covers all facets of an entire language infrastructure, together with the parser, code generator, interpreter, and extra.This ebook will allow you to implement Area Particular Languages (DSL) effectively, along with their IDE tooling, with Xtext and Xtend. Opening with temporary protection of Xtext options concerned in DSL implementation, together with integration in an IDE, the ebook will then introduce you to Xtend as this language can be utilized in all of the examples all through the ebook. You'll then discover the standard programming growth workflow with Xtext once we modify the grammar of the DSL.Additional, the Xtend programming language (a fully-featured Java-like language tightly built-in with Java) can be launched. We then clarify the principle ideas of Xtext, corresponding to validation, code era, and customizations of runtime and UI facets. You should have realized the best way to take a look at a DSL applied in Xtext with JUnit and can progress to superior ideas corresponding to sort checking and scoping. You'll then combine the standard Steady Integration techniques in-built to Xtext DSLs and familiarize your self with Xbase. By the tip of the ebook, you'll manually keep the EMF mannequin for an Xtext DSL and can see how an Xtext DSL may also be utilized in IntelliJ.What You Will Be taught,解压密码 share.weimo.info

网络工程师 IPv4——IPv6 隧道技术 整理资料

Bike-share-project:使用Python t了解美国的Bikeshare数据，计算统计数据并建立一个交互式环境，用户可以在其中选择数据并过滤数据集以进行分析

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2021-GAIIC-Task3-Share 全球人工智能技术创新大赛-赛道三：小布助手对话短文本语义匹配 周周星分享 非常荣幸能够拿到周周星，目前初赛第四，本着互联网开源精神，这里也做一些的分享，和大家相互学习，共同进步。 数据 1，对偶数据增强，即Q1-Q2对变成Q2-Q1对； 2，闭包数据增强，即Q1-Q2 = 1，Q2-Q3 = 1，则Q1-Q3 = 1；注意：数据增强时要保证正负样本比例，与原始分布一致，否则无效果甚至导致效果变差。 模型训练方式 半互动 1，ESIM，2，Bimpm，3，SentenceBert，注意：半交互是我们一开始的思路，并使用双路bert，上层使用bert前模型等；并且使用ESIM单模加上技巧，单模也可以上0.89，但是后面使用全交互，效果更好，就没有再继续实验了。 全互动 1，先MLM预训练，再微调； 2，MLM预训练与微调一起做，注意：第二种方式会比

2021 GAIIC Task3 Preliminary Share 赛题 - 小布助手对话短文本语义匹配 十分荣幸能获得初赛最后一周的周星星，目前成绩第五，这里分享一些实验结果和心得给和我一样刚接触NLP比赛的同学们，同时也感谢比赛路上各位大佬开源的成果给我带来的帮助 模型架构 bert/nezha base 预训练+微调 数据增强 对偶 (q1 - q2 = 1 => q2 - q1 = 1) 闭包 (q1 - q2 = 1 & q2 - q3 = 1 => q1 - q3 = 1) 实验细节 闭包只造了正样本。如果正负样本都造效果会差2个千分点左右 数据增强只在预训练阶段，微调阶段使用原数据集 闭包造的正样本也对偶了 预训练 参考的是 transformers 官方的代码 vocab.txt 是徒手解析原数据按空格切开生成的，没做词频对齐 加载了 bert/nezha base 的预

目录： H3C WA3628i-AGN-X 450M X-Share 室内分布型AP H3C WLAN X-Share 静谧模式技术白皮书V1.00 H3C X-Share拓展胶片 H3C X-Share方案测试用例 WA2620E-X招标引导 WA3628i-AGN-X招标引导 X-Share方案PK_RJ指导 H3C WA2620E-X 室内X-Share分布型802.11n无线接入设备_产品彩页 无线医疗X-Share方案配置指导 无线校园网X-Share方案配置指导 福建协和医院X分案例介绍