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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