与博客内容相结合，完整展示了实现该游戏的全过程，设计GUI界面设计，文件读写，矩阵变换等多个步骤，较好的实现了生命游戏，且交互性好。代码为java编写完整代码，直接下载可运行。

verilog 串口通信，代码简洁，注释详细

grunt-strip-json-评论 从JSON剥离注释。 让您在JSON文件中使用注释！ 使用模块。 现在这是可能的： { // rainbows "unicorn" : /* :red_heart: */ "cake" } 安装 $ npm install --save-dev grunt-strip-json-comments 用法 require ( 'load-grunt-tasks' ) ( grunt ) ; // npm install --save-dev load-grunt-tasks grunt . initConfig ( { stripJsonComments : { dist : { options : { whitespace : true } , files : { 'without.json' : 'with-com

1. 项目主要功能 实现用Java编写实现记事本的全部功能，具体如下： （1）可实现文件的新建，打开，保存，另存和退出程序 （2）可实现对文字剪切，粘贴，复制，撤销，删除，全选，查找，替换等文字编辑； （3）可实现打开帮助中的版本来查看作者。 2. 项目总体设计思路（整体框图） （1）设置窗体大小和位置 （2）防止编辑框并设置大小和位置 （3）放置JToolBar,并设置好相应的参数 （4）补充完整JToolBar的对应功能程序。 （5）调试程序并进行修改 本项目是基于Java写的记事本应用，操作简单，注释完整，下载下来就可以使用，这是我写来当作vs20课程的期末作业，得到了很高的得分，如果下载下来的朋友有看不懂的地方，欢迎评论区评论，看到就回

适合初学者的按键使用状态机的网络资源，再主函数里调用按键扫描函数，取得按键值，用按键值判断现在的状态

互动设计说明 包含有关加利福尼亚大学圣地亚哥分校交互设计专业的笔记和课程。 :folded_hands: 致谢 我衷心感谢因为这让我的生活变得更加轻松。

该课题为基于MATLAB的教室人数统计，带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的计数统计，进而统计出勤率，上课认真听讲的比例。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了界面GUI的美观，刻意将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里。是个不错的设计选题。

前言： 最近学Windows shell外壳，偶然发现了SHChangeNotifyRegister这个神奇的函数，于是便用它写了个例程。 本帖不少思想来自帖子：未公开Windows API SHChangeNotifyRegister实现文件监控 基本介绍： 在Windows实现文件监控有三种方法，第一种是“虚拟文件系统驱动”方法，如windows 下的filemon，网上有很多关于他的分析。第二种方法是“HOOK API”方法，钩子技术。第三种方法是“消息机制”，从windows的文件通知消息获取系统的文件操作。但是这是文件操作完成以后，才通知的。所以只能进行监视监视，不能进行完全的控制。而消息机制当中，也有三种方法，（1）通过使用“未公开API SHChangeNotifyRegister 实现”；（2）通过 FindFirstChangeNotification 实现；（3）通过 ReadDirectoryChangesW 实现。第（2）（3）种方法只能针对一个在指定目录或子目录下发生的更改符合过滤条件时，进行监视。 而现在，易语言 中大部分消息机制监视文件使用FindFirstChangeNotification或ReadDirectoryChangesW + 线程实现的（例如：文件监控精灵 - 监控目录文件新建删除重命名修改 ），该方法效率较低，而且如果很多文件在短时间内发生变更，则有可能会丢失部分通知，且监视的文件信息有限，所以，我写了一份使用SHChangeNotifyRegister来监视文件的例程。 特性： 代码几乎是全注释，清晰明了： 程序很多命令和常量是翻译自MSDN，规范程度高： 监视多种消息（比如USB接口信息），很多问题一个命令即可解决：

解决mysql数据库 使用 codesmith 8.0.1生成模板时不能读取注释，替换安装目录（~\CodeSmith\v8.0\SchemaProviders）下SchemaExplorer.MySQLSchemaProvider.dll文件即可（注意备份）。

matlab代码注释标准pytorch-mcn 用于将经过训练的MatConvNet模型导入Pytorch的工具（如果您希望采用其他方法，请尝试）。 演示版 要运行导入程序，请设置MatConvNet模型的路径，并在importer.sh脚本中提供输出目录（将在其中存储导入的PyTorch模型）。 脚本中有一些示例，可以对其进行注释/取消注释以作为演示运行。 然后运行bash importer.sh 。 导入模型 已导入并验证了许多标准模型，可以找到。 确认 验证导入的模型需要MATLAB和MatConvNet的副本（具体依赖关系在compare/startup.m中给出）。 过程如下： 运行compare/featureDumper.m脚本以将中间特征从原始MatConvNet模型转储到磁盘。 在debug_mode （可以在importer.sh设置的选项）中将模型导入PyTorch。这将在PyTorch模型定义中生成其他源代码，该代码存储网络计算的每个中间张量。 运行compare/compare_models.py脚本，该脚本将在张量之间执行数值比较。 笔记 框架之间的模型转换