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动态快车 可用平台：.NET Core 2.0、.NET 4.5、.NET 4.6.1 Dynamic Expresso 是用 .NET Standard 2.0 编写的简单 C# 语句的解释器。 Dynamic Expresso 嵌入了自己的解析逻辑，通过将其转换为 .NET lambda 表达式或委托来真正解释 C# 语句。 使用 Dynamic Expresso 开发人员可以创建可编写脚本的应用程序、无需编译即可执行 .NET 代码或创建动态 linq 语句。 语句是使用 C# 语言规范的子集编写的。 可以在表达式中注入和使用全局变量或参数。 它不会生成程序集，但会动态创建表达式树。 例如，您可以计算数学表达式： var interpreter = new Interpreter (); var result = interpreter . Eval ( " 8 / 2

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C程序设计英文课件：CHAPTE 2 Types，Operators and Expressions.ppt

RE2 / J：Java中的线性时间正则表达式匹配 RE2是一个正则表达式引擎，其运行时间与输入大小成线性关系。 RE2 / J是RE2到纯Java的移植。 Java的标准正则表达式包java.util.regex和许多其他广泛使用的正则表达式包（例如PCRE，Perl和Python）使用回溯实现策略：当模式提供两个替代方案（例如a|b ，引擎将尝试匹配子模式a第一，如果该收益率不匹配，这将重置输入流，并尝试匹配b代替。 如果这些选择被深层嵌套，则此策略需要先对输入数据进行指数级传递，然后才能检测到输入是否匹配。 如果输入很大，则很容易构造一个运行时间将超过Universe寿命的模式。

基于matlab的表情识别代码从面部表情识别情绪 目录 介绍 在实施和测试基本机器学习技术方面的动手经验。 将要检查的技术是决策树（DT）和人工神经网络（ANN）。 这些技术中的每一种都将用于基于一组标记的面部动作单元（AU）从人的面部表情中识别出六种基本情绪（愤怒，厌恶，恐惧，幸福，悲伤和惊奇）。 后者对应于人类面部肌肉的收缩，这是每一个面部表情的基础，包括六种基本情感的面部表情。 前述技术的实施需要对这些技术的理解。 面部动作编码系统和基本情绪 在计算机科学研究中，当今时代的一大挑战是对人类面部表情的自动识别。 能够执行此任务的机器在行为科学，安全性，医学，游戏和人机交互（HMI）等领域具有许多应用。 众多认知科学家已经证明了面部表情在人际交流中的重要性。 例如，我们使用面部表情来同步对话，显示我们的感受并表示同意，否定，理解或困惑，仅举几例。 因为人与人之间的交流比人与机器之间的交流更为自然，所以设计能够模拟人与人之间的交互以实现人与机器之间相同自然交互的机器是逻辑上的一步。 为此，机器应该能够检测并理解我们的面部表情，因为它们是人与人之间交流的重要组成部分。 流式细胞仪 传统上

手写数学表达 所有代码都在linux上进行了测试！ 请使用python3和pytorch 0.3.1 数据库 我们正在使用CHROME 2016数据库，请从官方网站下载该数据库（需要一个帐户！）： 生成更多图像 我们开发了一种能够从先前的数据集中生成更多数据的算法。 要运行它，请使用以下命令， python3 -m AugmData --directory PATH_TO_DATABASE --index-txt PATH_TO_GT --num-im 8000 重要的是，数据库的路径必须链接到托管inkml文件的文件夹。/TC11_package/CROHME2016_data/Task-2-Symbols/trainingSymbols 我们只想为训练集创建更多图像！！ 您可以通过更改参数上的数字来更改每个类所需的图像数。 从inkml生成PNG 使用HaroldMouchè

Z.Expression是一个开源的（OpenSource），可扩展的（Extensible），基于java语言开发的一个超轻量级（Super lightweight）的公式化语言解析执行工具包。