霍加api图书馆 PROS库，用于对VEX V5机械手进行编程。 该库旨在为具有各种经验的团队奠定基础。 新团队应该更轻松地启动和运行机器人，而经验丰富的团队应该发现OkapiLib不会妨碍您的操作或对功能进行任何限制。 OkapiLib文档托管在GitHub Pages。 PROS文档托管在普渡大学的网站。 正在安装 OkapiLib默认情况下安装在新项目中。 如果不是，则可以使用PROS CLI安装它。 在您的终端中，要在其中安装OkapiLib的项目中，运行prosv5 conduct apply okapilib 。 贡献 请阅读以获取有关如何帮助该项目并使OkapiLib变得更好的详细信息。 它涵盖了提交错误和功能，打开请求请求以及其他格式和代码样式要求。 版本控制 OkapiLib使用进行版本控制。 有关可用版本，请参见此的。 执照 此项目已根据Mozilla公共许可证2.0

VEX IQ Camp Sample Programs-MODKIT 是一个专为VEX IQ机器人教育平台设计的资源集合，主要用于教学和学习。VEX IQ是VEX Robotics推出的一个初级到中级的机器人教育系统，旨在帮助学生通过编程和机械构造提升STEM（科学、技术、工程和数学）技能。MODKIT是一种图形化编程环境，特别适合初学者，它通过直观的拖放界面让孩子们能够轻松地学习编程概念。 在这个压缩包中，"sample_modkit_pgms_camp"包含了各种示例程序，这些程序展示了如何利用MODKIT来控制VEX IQ机器人执行不同的任务和动作。这些样例程序通常涵盖了基础运动控制、传感器使用、逻辑结构和算法等核心编程概念。 1. **基础运动控制**：这些样本可能包括使机器人前进、后退、转弯或按照特定路径移动的程序。通过这些例子，学生可以理解速度控制、方向调整以及如何结合使用电机来实现精确运动。 2. **传感器应用**：VEX IQ机器人配备有多种传感器，如触摸传感器、颜色传感器、距离传感器等。样例可能包含如何读取和响应传感器数据的代码，从而让机器人能感知环境并做出相应的反应。 3. **逻辑结构**：编程教育中的基础逻辑结构，如条件语句（if-else）、循环（for和while）、函数等，在这些样本中都会有所体现。学生可以通过这些例子学习如何根据条件执行不同操作，以及如何重复执行某些任务。 4. **算法设计**：样例可能包含简单的寻路算法或任务顺序安排，让学生了解如何解决实际问题。这可能是通过规划一系列步骤，比如寻找最短路径，或者在完成一系列挑战时遵循特定顺序。 5. **事件驱动编程**：MODKIT可能支持事件驱动编程，即当某个特定事件发生时执行特定代码。例如，当机器人碰到障碍物（由触摸传感器触发）时，可以编写程序让机器人改变方向。 6. **合作与竞赛**：VEX IQ经常用于团队比赛，因此样例中可能包含协同工作的机器人程序，展示如何通过通信协议让两个或多个机器人一起完成任务。 通过分析和模仿这些样例程序，学生不仅可以掌握MODKIT的用法，还能深化对编程原理的理解。此外，这些示例还鼓励学生进行实验和改进，激发他们创新和解决问题的能力。在营地环境中，教师可以使用这些样例作为教学工具，引导学生逐步探索机器人技术和编程的世界，同时享受编程带来的乐趣。

VirtualVEX是VEX机器人设计系统的开源模拟器平台。 它具有完整的比赛模拟功能，自动评分和计时功能以及多种机器人设计可供选择。 VirtualVEX也是可编程的：用户可以使用捆绑的VVDevelop IDE编写和上传代码，该IDE具有一键式部署和测试支持。 VirtualVEX还支持与实际VEX平台所使用的操纵杆相似的双操纵杆，使用户可以进行逼真的驾驶练习。 该软件是免费的，并根据GPL v.3分发

本文实例讲述了C++实现图的邻接表存储和广度优先遍历方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 示例：建立如图所示的无向图 由上图知，该图有5个顶点，分别为a,b,c,d,e,有6条边. 示例输入（按照这个格式输入）： 5 6 abcde 0 1 0 2 0 3 2 3 2 4 1 4 输入结束（此行不必输入） 注：0 1表示该图的第0个顶点和第1个定点有边相连，如上图中的a->b所示       0 2表示该图的第0个顶点和第2个定点有边相连，如上图中的a->c所示       2 3表示该图的第2个顶点和第3个定点有边相连，如上图中的c->d所示 实现代码如下： #include <st

vex电机 vexMotor Arduino 库。 该库通过 VEX 电机控制器 29 简化了 Arduino 和 VEX 电机之间的接口。 ###class vexMotor ＃＃＃方法： void attach(int pin); // attaches / sets up the motor on a pin void detach(); // detach / releases the pin void write(int power); // drive in direction given by sign, at speed given by the // magnitude of the parameter. Pos. values CW, Neg. values CCW // default FullSp

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BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如

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真正详尽的RTL8196E规格书， 支持内嵌RAM(8M-32M) 5-PORT 10/100M ETHERNET ROUTER NETWORK PROCESSOR Draft DATASHEET Rev. 1.1 17 July 2013 Track ID: JATR-3375-16 Realtek Semiconductor Corp. No. 2, Innovation Road II, Hsinchu Science Park, Hsinchu 300, Taiwan