数据： https://github.com/w1449550206/Spelling-checker-based-on-Python 代码： import re, collections #查找每一个单词，返回一个列表 def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): #为字典提供默认的值 model = collections.defaultdict(lambda: 1) for f in features: #将每一个单词都转变为键 默认

概述 为了省事，我直接在官网下载了最新版并传了上来 这次对redis的注解，我主要是对redis网络通信做详细的注解，也是为了学习大牛们对各种情况进行的处理。 本自述文件只是一个快速入门文档。 您可以在找到更多详细的文档。 什么是Redis？ Redis通常被称为数据结构服务器。 这意味着Redis通过一组命令提供对可变数据结构的访问，这些命令是使用带有TCP套接字和简单协议的服务器-客户端模型发送的。 因此，不同的进程可以以共享的方式查询和修改相同的数据结构。 在Redis中实现的数据结构具有一些特殊属性： 即使始终为它们提供服务并将它们修改到服务器内存中，Redis也会将它们存储在磁盘上。 这意味着Redis速度很快，但这也是非易失性的。 数据结构的实现强调内存效率，因此与使用高级编程语言建模的相同数据结构相比，Redis内部的数据结构可能使用较少的内存。 Redis提供了

项目介绍 基于redis 6.0的加中文注释版redis redis文件架构介绍 文件名 内容 dict.h ， dict.c 字典数据结构的实现。 adlist.c ， adlist.h 双端链表数据结构的实现。 ziplist.c ， ziplist.h ZIPLIST数据结构的实现，用于优化LIST类型。

Word导入功能demo，Word转HTML，使用Aspose.Words 13.2破解版写的，不需要Microsoft Office组件支持，自己亲测好用，代码简单，里面我写有注释。比用Microsoft.Office.Interop.Word好多了，我两个都写过了，对比之后就发现了，用Aspose.Words转换出来的html非常干净，而且图片都是分离的，不会有（文件名.file）文件夹。好东西！

里面有对应的jar包,maven地址,启动类;只要修改xml中对应的配置就可以了(我已经写好注释)

Reinforcement-learning-in-GTA V 在 GTAV 环境 中使用强化学习算法(Actor-Critic-LSTM) 配置 Grand Theft Auto V(侠盗猎车手 5) steam 或者原装均可 numpy Pytorch(gp 版本) 推荐最新版本(0.40) torchvision GPU(推荐 GTX 960 及以上)，我使用的 GTX 960 同时运行 GTA V 和 Actor-Critic 算法有点吃力 系统 Windows，因为MAC 以及 linux 上没有 GTA V ，我的另一个项目。 文件结构 constant 用于算法的一些常数，包括按键，日志，网络常量，游戏画面截取位置 model 网络，使用预训练的 ResNet 得到卷积特征的序列，然后进入 LSTM 得到策略函数和值函数。 train 训练过程 util 工具函数，包

中文注释汉化的固件库 英文不是很好方便，网上找的

基于STM32F103单片机进行各个管脚复用功能释意，便于初级工程师单片机入门设计，避免设计踩坑，并且帮助工程师把UART,I2C,SWD,ADC,PWM,SDIO等功能管脚进行汇总整理，不用再浪费时间找管脚。

SIMPLER程序注释版.pdf

# 然后下次循环的goto在tracer(0,0)之前这个很有讲究。这相当于是tracer(1,10)执行的一个语句。 # 如果没有的话，会导致tracer(1,10)直接被tracer(0,0)覆盖，还是会什么也画不出来。。