这是一个可以生成任意大小的文件的小工具。

CATPAD - 通过用 NaN 填充来连接不同大小的矩阵。 M = CATPAD(dim,A1, A2, A3, ..., AN) 沿维度串联将数组 A1 到 AN 调暗成一个大矩阵。 向量做不需要具有相同的大小，也不需要具有相同的维数。 尺寸输出 M 的大小由串联的维度决定， 和输入的大小。 任何不正确的输入如果输入是数字，大小将用 NaN 填充。 如果他们是字符串，它们将被填充一个空格“”。 [M TF] = CATPAD(...,'padval',padval) 用值填充输入数据由 PADVAL 指定。 数值输入的默认值为 NaN，而 a 空格 " " 用于字符串输入。 [M TF] = CATPAD(...) 输出具有真值的逻辑 TF 数组当 M 的那个位置的值来自原始值时的值数据（即未填充）。 例子： a = 1:4; b = 1:5; c = []; d = 1:3

文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

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1.绿色版软件，不需要安装；压缩包里如果有【!)绿化.bat 或 !)绿化.reg 或 !)绿化.cmd 或@Install_绿化.exe或 !)双击导入.reg 或 !)注册导入.reg】等类似文件， 请先运行该类文件，这样才能让程序正常运行。 2.安装好软件后，将注册机放在安装目录的文件夹内 3.双击注册机，软件运行，看到有注册按钮后，点注册，在注册信息里填写用户名等，注册码随便填写 4.点击确定按钮，注册机将出现正确的注册码，将刚才的注册名和正确注册码填入软件即可注册。 破解补丁使用方法： 1.安装好软件后，将补丁放在安装目录文件夹内 2.运行补丁,后即可使用软件。即使软件显示未注册，但所有功能和时间限制都已经破除

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