modules.tf-作为代码生成器的基础结构-从可视化图到Terraform该存储库中的代码用于根据使用创建的可视化图将基础设施作为Terraform配置生成。
是的开源项目。
我该如何尝试？在注册一个免费帐户。
在Web浏览器中绘制AWS架构（您也可以导入实时AWS资源）。
单击右上角的“导出”和“平台代码导出”。
下载档案并将其解压缩到本地。
按照README.md的分步说明进行README.md，您可以在其中找到它。
生成的Terraform配置如何？在存储库中，您可以看到从示例“WebAppReferenceArchitecture”生成的确切配置代码。
原始基础设施记录完整的代码执行支持者该项目部分由赞助，这是。
监控提供的无服务器应用程序。
。
开发人员指南该项目是使用在上运行的编写的Python3.7应用程序。
阅读和以熟悉它。
如果您想为这个项目做出贡献，请阅读以获取更多见解。
贡献者代码贡献者这个项目的存在要感谢所有贡献者。
财务贡献者成为财务贡献者，并帮助我们维持我们的社区。
[]个人组织机构与您的组
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。
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2025/4/19 10:23:03
260KB
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支持龙书附录中的部分语法，完成词法匹配、语法分析和中间代码生成如programsample(a1,b2)vara,b:integer;varc,d:real;begina:=1;b:=2;a:=b+c3;a:=8+7+6+5+4+3+2+1+9*8mod7-6+5+4div3;ifa＜b*-10-9+8+8*7/6div5thena:=3elsea:=2;whilea+8*a＜b-7doa:=a+2end
2025/4/3 22:30:38
24KB
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DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。
2025/3/29 11:02:30
14.06MB
1
java实现c语言编译器，包括词法分析，语法分析，语义分析，目标代码生成四个部分，总体实现编译器功能，有运行界面，代码精简，值得下载。
2025/3/22 8:03:50
227KB
1
模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是软件开发的一种样式，其中主要的软件工件都是由代码和其他工件所生成的模型。
其目标是提高企业应用程序开发的生产力和质量。
模式在MDD的模型转换和代码生成中扮演重要角色。
本系列文章详细地讨论了利用IBM?Rational?SoftwareArchitect（支持MDD的集成开发环境）进行模型驱动及基于模式的开发范例。
模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是由模型驱动体系架构（Model-drivenArchitecture，MDA）技术支持并驱动的新软件开发范例，是对象管理组织（ObjectMan
其目标是提高企业应用程序开发的生产力和质量。
模式在MDD的模型转换和代码生成中扮演重要角色。
本系列文章详细地讨论了利用IBM?Rational?SoftwareArchitect（支持MDD的集成开发环境）进行模型驱动及基于模式的开发范例。
模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是由模型驱动体系架构（Model-drivenArchitecture，MDA）技术支持并驱动的新软件开发范例，是对象管理组织（ObjectMan
2025/3/20 9:51:16
1.2MB
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本书全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。
与上一版相比，本书进行了全面的修订，涵盖了编译器开发方面的最新进展。
每章中都提供了大量的系统及参考文献。
本书是编译原理课程方面的经典教材，内容丰富，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生及研究生的编译原理课程的教材，也是广大技术人员的极佳参考读物。
与上一版相比，本书进行了全面的修订，涵盖了编译器开发方面的最新进展。
每章中都提供了大量的系统及参考文献。
本书是编译原理课程方面的经典教材，内容丰富，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生及研究生的编译原理课程的教材，也是广大技术人员的极佳参考读物。
24.12MB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB