作者:胡彦本框架是一个lex/yacc完整的示例，用于学习lex/yacc程序基本的搭建方法，在linux/cygwin下敲入make就可以编译和执行。
本例子虽小却演示了lex/yacc程序最常见和重要的特征：*lex/yacc文件格式、程序结构。
*如何在lex/yacc中使用C++和STL库，用extern"C"声明那些lex/yacc生成的、要链接的C函数，如yylex(),yywrap(),yyerror()。
*重定义YYSTYPE/yylval为复杂类型。
*用%token方式声明yacc记号。
*用%type方式声明非终结符的类型。
*lex里正则表达式的定义、识别方式。
*lex里用yylval向yacc返回属性值。
*在yacc嵌入的C代码动作里，对记号属性($1,$2等)、和非终结符属性($$)的正确引用方法。
*对yyin/yyout重赋值，以改变yacc默认的输入/输出目标。
*如何开始解析(yyparse函数)，结束或继续解析(yywrap函数)。
本例子功能是，对当前目录下的file.txt文件，解析出其中的标识符、数字、其它符号，显示在屏幕上。
linux调试环境是Ubuntu10.04。
总之，大部分框架已经搭好了，你只要稍加扩展就可以成为一个计算器之类的程序，用于《编译原理》的课程设计。
文件列表：lex.l:lex程序文件。
yacc.y:yacc程序文件。
main.hpp:共同使用的头文件。
Makefile:makefile文件。
file.txt:给程序解析的文本文件。
使用方法：1-把lex_yacc_example.rar解压到linux/cygwin下。
2-命令行进入lex_yacc_example目录。
3-敲入make，这时会自动执行以下操作：(1)自动调用flex编译.l文件，生成lex.yy.c文件。
(2)自动调用bison编译.y文件，生成yacc.tab.c和yacc.tab.h文件。
(3)自动调用g++编译、链接出可执行文件main。
(4)自动执行main，得到如下结果：。
bison-dyacc.yg++-clex.yy.cg++-cyacc.tab.cg++lex.yy.oyacc.tab.o-omainid:abcid:defghiint:123int:45678op:!op:@op:#op:$AllId:abcdefghi参考资料：《Lex和Yacc从入门到精通(6)-解析C-C++包含文件》,http://blog.csdn.net/pandaxcl/article/details/1321552其它文章和代码请留意我的blog:http://blog.csdn.net/huyansoft2013-4-27

利用proteus软件对数码管动态显示进行了仿真，由于是软件仿真，对于动态数码管的视觉残留有一些影响，所以把延时时间调的较长，以便能够看清其扫描显示的过程，可以作为课堂给学生演示的课件，亦可以给爱好者作为参考！

UWB测距资料，本资料是研创物联开发板的配套资料，资料包含mini3s产品说明手册，开发软件，PC客户端演示软件，定位数据样本，芯片手册和Decawave产品化应用设计参考资料

压缩包中有三个粒子滤波的演示程序，一个滤波，一个目标跟踪，一个机器人定位。
关于效果，大家可以先看看http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/41142679。
再决定是否下载。

程序测试软件:MyEclipse数据库:mysql(可以转换sqlserver,oracle)!系统采用SSH2框架设计，实现了学生信息，教师信息和课程信息的添加，修改，删除和查询操作

基于腾讯微信小程序开发的图书管理系统，内附ppt与演示视频，支持二维码识别

Nest＆AngularUniversalStarter使用Universal的最小和Angular启动器。
如果您正在寻找AngularUniversal仓库，请转至。
用:red_heart_selector:通过入门该演示是根据构建的。
安装npmi开发（仅客户端渲染）npmstart将运行ngserve。
开发（服务器端渲染）npmrundev:ssr。
生产*npmrunbuild:ssr&&npmrunserve:ssr编译您的应用程序并启动Nest服务器以在http://localhost:4000上为您的Universal应用程序提供服务。
*npmrunprerender编译您的应用程序并渲染您的应用程序文件执照

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

在App开发中，对于信息的获取与演示，不可能全部将其获取与演示，为了在用户使用中，给予用户以友好、方便的用户体验，以滑动、下拉的效果动态加载数据的要求就会出现。
为此，该效果功能就需要应用到所需要的展示页面中。

大学时候做的纯C语言汉诺塔图形动画演示，其中的exe是可以运行的，但不要放在含中文目录下。
还有论文，论文写得不好，就不放上来了。

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。