软件介绍: 红烛电子教鞭E-Pointer能在电脑屏幕上任何写画,用于教学演示,产品展示。其体积小功能多,是教师教学的得力助手。在屏幕上的操作可保存为JPG或BMP格式图片,软件启动后,按下热键F9即可显示操作界面。使用说明:1.按 F9 键隐藏电子教鞭,再敲显示,并抓取更新的屏幕。2.在组合框上单击鼠标右键可以自由选择画笔宽度,任意一种颜色。3.在屏幕上单击鼠标右键可以撤消上次操作。4.选择矩形,按住 Shift 键可以画出圆角矩形。5.打开 Caps Lock 键可以画出反色内容。
2024-01-31 10:54:31 36KB 其他资源
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如果你用的是W9.0以下的版本或Tajima(各版本),在关闭打版软件后出现了上面的消息框,如果你的软件在操作系统升级前没有这个现象的话,可以肯定你在用XP-SP2,这是因为XP-SP2增强了内存管理和安全管理,所以会在使用完田岛或威尔克姆软件在关闭软件后会弹出MEM-BAD-POINTER 报错
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如果你用的是W9.0以下的版本或Tajima(各版本),在关闭打版软件后出现了上面的消息框,如果你的软件在操作系统升级前没有这个现象的话,可以肯定你在用XP-SP2,这是因为XP-SP2增强了内存管理和安全管理,所以会在使用完田岛或威尔克姆软件在关闭软件后会弹出MEM-BAD-POINTER 报错
2023-01-27 14:08:24 101KB MEM-BAD-POINTER
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Peter Alfke所写的文章,里面详细分析介绍了异步FIFO的设计,英语原版资料
2022-12-14 11:31:04 198KB 异步FIFO设计 verilog
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深入介绍C指针的一本好书,你值得拥有,英文版,很清晰,但是不带标签
2022-11-09 09:08:49 221KB C Pointer
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Java 空指针检查器 输入复杂对象不再导致 java 空指针异常 这个怎么运作: 使用 Java 反射,我们构造了包含所有字段的对象图(如果类扩展了父类,则继承)。 我们使用深度优先搜索遍历,应用模板和访问者设计模式,我们定义在访问每个不同类型的属性(对象图的节点)时要执行的特定操作。 此实用程序检测循环并防止无限处理,因此可能有一个包含属性 B 的对象 A 包含另一个属性 A (A->B->C->A) 易于扩展,只需扩展 FunctorIF,并实现处理每个属性类型所需的任何逻辑,遍历器将相应地调用访问和处理方法 定义: 原始对象:一个不包含其他对象的简单对象,在 Java 中它可以是 String、Integer、BigDecimal、Date、Double、Boolean、... 复杂对象:包含任意数量属性的对象,这些属性可以是原始对象或集合(现在是列表),和/或另一个复杂
2022-05-11 18:18:49 36KB Java
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我这里总结了c和指针的中英文版 高清版 源码 课后习题答案 功能齐全是你学习C语言不可多得的好材料! 忘记谭浩强那本糟糕不堪的C程序设计,C和指针才是C语言的最佳入门书籍。它详细但又不失简练的介绍了C语言以及C标准库的方方面面。 对于C语言初学者,最难的概念不仅仅是指针和数组,还有指向数组的指针和指向指针的指针。C和指针花了大量的篇幅和图示来把这些难懂但重要的概念讲的清清楚楚,这也是我推荐它作为C语言入门读物的原因。
2022-05-08 23:54:07 37.94MB 中文版 英文版 高清 源码
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参考1:李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av9770302?p=9 (上图应该省略了一个归一化层,模型通过标签知道应该(x1,y1)对应的值是最大的,就会学习到这样一个概率分布,这里直接将attention的weight作为output的distribution)  把(x1,y1)丢进去产生新的z1,继而产生新的attention的weight 当END的attention的weight最大时结束 另一个参考模型图: pointer network的另一个应用:对文本进行summary 不使用pointer network:解码器产生key与编码
2022-04-07 20:14:04 532KB attention IN int
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seq2seq_Pointer_Generator_Summarizer 一个用于深度抽象摘要项目的深度学习神经网络:这是一个从中文对话中生成摘要总结的项目。有趣的对话是客户和汽车技术人员之间的对话,其中有80000多个样本用于培训和测试,还有20000样本用于预测。数据基准线在某种程度上对于中文是典型的,清除数据-段-标记化-批处理。但是,处理长时间的对话并向word2vec模型添加特殊令牌是很棘手的。通过重新训练模型将特殊令牌添加到w2v模型。 还提供了原始数据集,细分数据集,w2v模型之类的文件以供立即测试。请注意,嵌入矩阵文件太大,无法上传。 在此项目中,您可以:训练模型,测试模型或评估模型:一切都是经典的并使用tensorflow 2.0构建,单词嵌入由word2vec进行预训练,并且seq2seq包括Gru作为编码器,Bahdanau注意和单向Gru作为解码器。该模型还包含指针
2022-03-04 09:28:16 16.28MB Python
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.Understanding.and.Using.C.Pointers.
2021-12-27 23:58:36 8.02MB pointer
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