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.:dataippicvtiny_dnnxfeatures2d./data:7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat./ippicv:4e0352ce96473837b1d671ce87f17359-ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz./tiny_dnn:adb1c512e09ca2c7a6faef36f9c53e59-v1.0.0a3.tar.gz./xfeatures2d:boostdescvgg./xfeatures2d/boostdesc:0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.ie6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i./xfeatures2d/vgg:151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.ie8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i

对TINY编译器进行修改，实现TINY+编译器的词法分析和词义分析，以及建立语法树和语义分析。
包括源代码、可执行文件、详细设计报告。

opencv_moderncmake报错补充下载文件。
报错原因在于官网所给链接失效导致tiny_dnn无法正常下载。
下载后放入相应文件夹。

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shop二次开发tiny

参照TINY语法分析器的实现，运用所学知识用C语言或者C++语言实现C-MINUS词法分析器,可输出token，再在词法分析的基础上实现C-MINUS语法分析器，可输出语法树。
本资源是运用自顶向下方法中的递归下降分析方法进行语法分析，是学习编译器理解编译器的重要方法，上传本资源帮助大家学习。

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深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

TINY+言语的语法分析软件提供Window界面，用户可以点击【打开】按钮打开或者在编辑框中输入一个扩展Tiny+言语源程序；
通过【打印语法树】复选按钮可以选择在分析结果中打印语法树，【语法分析】按钮提供Tiny言语词法分析功能，对源程序进行语法分析后在内存中生成语法树，并将分析结果显示在编辑框中；
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。