识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
smile:微笑；
laugh:大笑)：none表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形)：oval脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313性别-type(male:男性female:女性)：male性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸)：human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9992217422

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二个参数lab

多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]运用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true,y_pred,from_logits=False,axis=-1)–y_true真实值，y_pred预测值–from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就运用设为`False`,  如果预测结果未经过softmax就设为`True`.pred=tf.c

一：实验内容：编写语法分析程序，实现对算术表达式的语法分析，要求所分析的算术表达式由如下的文法产生。
◆E-＞E+T|E-T|T◆T-＞T*F|T/F|F◆F-＞id|(E)|num二：实验要求：在对表达式进行分析的同时，输出所采用的产生式。
可以采用多种方法◆编写递归调用程序，实现自顶向下的分析。
◆编写LL(1)语法分析程序，要求：◇编程实现算法4.2，为给定的文法自动构造预测分析表◇编程实现算法4.1，构造LL(1)预测分析程序，◆编写语法分析程序，实现自底向上的分析，要求：◇构造识别一切活前缀的DFA◇构造LR分析表◇编程实现算法4.3，构造LR分析程序◆利用yacc自动生成语法分析程序，调用LEX自动生成的词法分析器程序

USBFT245BM_testfpga控制逻辑VerilogHDL源码文件，已在项目测试运用，共6个VERILOGmodule模块文件，可以用于你的设计参考。
moduleFT245BM_test(inputwirerst_in,//板上复位信号inputwireclk_in,//40M晶振outputwirertl8208b_rst,//rtl8208B复位信号//DVI接口inputwirepclk,inputwirevs,inputwireblank,inputwire[7:0]rdata,inputwire[7:0]gdata,inputwire[7:0]bdata,//USB接口inputwireRXF_n,outputwireRD_n,inouttri[7:0]usb_dd,inputwireTXE_n,outputwireWR,outputreg[63:0]data_num,//SDRAM接口/*outputwiresa_clk,outputwire[4:0]sa_cnt,outputwire[3:0]sa_dqm,outputwire[11:0]sa_addr,outputwire[1:0]sa_bank,inoutwire[31:0]sa_data,

Linux下多线程计算圆周率C言语//实现一个用多线程计算π(圆周率)的程序。
#include#include#include#include#defineN50000//设定计算次数#defineNUM2//设定线程数,经过反复实验，在装有1个双核CPU的机器上，两个线程最快doublesum=0.0;//用于存储结果pthread_mutex_tmutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;void*thread(void*);intmain(void){ pthread_tarray[NUM]; inti;。
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openmp完成快速排序用NUM_THREADS设置线程数建树时间θ(1),树高θ(logn)时间复杂度θ(logn)

设计思想(1)程序主体结构部分：说明部分%%规则部分%%辅助程序部分（2）主体结构的说明在这里说明部分告诉我们使用的LETTER,DIGIT,IDENT(标识符,通常定义为字母开头的字母数字串)和STR(字符串常量,通常定义为双引号括起来的一串字符)是什么意思.这部分也可以包含一些初始化代码.例如用#include来使用标准的头文件和前向说明(forward，references).这些代码应该再标记"%{"和"%}"之间;规则部分>可以包括任何你想用来分析的代码;我们这里包括了忽略所有注释中字符的功能,传送ID名称和字符串常量内容到主调函数和main函数的功能.（3）实现原理程序中先判断这个句语句中每个单元为关键字、常数、运算符、界符，对与不同的单词符号给出不同编码方式的编码，用以区分之。
PL/0语言的EBNF表示：：==;：：=={|};::=+|-::=*|/::==|#|=::=a|b|…|X|Y|Z::=0|1|2|…|8|9三：设计过程1．关键字：void，main，if，then，break，int，Char，float，include，for，while，printfscanf并为小写。
2．"+”;”-”;”*”;”/”;”:=“;”:”;”=“;”“;”=“;”(“;”)”;”;”;”#”为运算符。
3．其他标记如字符串，表示以字母开头的标识符。
4．空格符跳过。
5．各符号对应种别码关键字分别对应1-13运算符分别对应401-418，501-513。
字符串对应100常量对应200结束符#四：举例说明目标：实现对常量的判别代码：digit[0-9]letter[A-Za-z]other_char[!-@\[-~]id({letter}|[_])({letter}|{digit}|[_])*string{({letter}|{digit}|{other_char})+}int_num{digit}+%%[|\t|\n]+"auto"|"double"|"int"|"struct"|"break"|"else"|"long"|"switch"|"case"|"enum"|"register"|"typedef"|"char"|"extern"|"return"|"union"|"const"|"float"|"short"|"unsigned"|"continue"|"for"|"signed"|"void"|"default"|"goto"|"sizeof"|"do"|"if"|"static"|"while"|"main"{Upper(yytext,yyleng);printf("%s,NULL\n",yytext);}\"([!-~])*\"{printf("CONST_string,%s\n",yytext);}-?{int_num}[.]{int_num}?([E][+|-]?{int_num})?{printf("CONST_real,%s\n",yytext);}"0x"?{int_num}{printf("CONST_int,%s\n",yytext);}","|";"|"("|")"|"{"|"}"|"["|"]"|"-＞"|"."|"!"|"~"|"++"|"--"|"*"|"&"|"sizeof"|"/"|"%"|"+"|"-"|"＞"|"="|"＞="|"＜＜="|"&="|"^="|"|="|"="{printf("%s,NULL\n",yytext);}{id}{printf("ID,%s\n",yytext);}{digit}({letter})+{printf("error1:%s\n",yytext);}%%#includeUpper(char*s,intl){inti;for(i=0;i＜l;i++){s[i]=toupper(s[i])

给定n个字符串，在这n个字符串中有相同的字符串，不同的字符串只有num个。
要求首先输入字符串的个数n，然后输入n个字符串，将这n个字符串中num个不同的字符串按照字典序排序，并输出每个字符串在这n个字符串中所占的比例，精确到4位小数。
例如：若输入：29RedAlderAshAspenBasswoodAshBeechYellowBirchAshCherryCottonwoodAshCypressRedElmGumHackberryWhiteOakHickoryPecanHardMapleWhiteOakSoftMapleRedOakRedOakWhiteOakPoplanSassafrasSycamoreBlackWalnutWillow则输出：Ash13.793119Aspen3.4483Basswood3.4483Beech3.4483BlackWalnut3.4483Cherry3.4483Cottonwood3.4483Cypress3.4483Gum3.4483Hackberry3.4483HardMaple3.4483Hickory3.4483Pecan3.4483Poplan3.4483RedAlder3.4483RedElm3.4483RedOak6.8966Sassafras3.4483SoftMaple3.4483Sycamore3.4483WhiteOak10.3448Willow3.4483YellowBirch3.4483

constintcity_num=144;//城市数目constintindividual_num=2000;//种群初始值constintage=500;//遗传代数constdoublevaration_p=0.1;//变异因子typedefstructCity_xy//储存给定的城市数据包含序号和坐标{intorder;doublex;doubley;}City_xy;typedefstructCity{intmark;}City;typedefstructPopulation{Citycity[145];//城市数组doubledistance;//个体城市序列距离之和doubleFitness;//适应度doubleFitness_pi;}Population;

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。