ET服务器框架学习笔记（二十） 文章目录 ET服务器框架学习笔记（二十）前言一、BenchmarkComponent二、ET中另外两个服务方式UDP，WebSocket总结 前言 本篇简单介绍一下ET中得压测模块 提示：ET5.0中的压测示例比较简单，实际上针对不同业务逻辑需要写不同的压测模块，但是使用方式是
ET服务器框架学习笔记（十八） 文章目录 ET服务器框架学习笔记（十八）前言一、DBTaskQueue1.DBTask2.DBTaskQueue3.DBTaskQueue的扩展StartAsync方法 二、DBComponent1.MongoClient2.IMongoDatabase database3.List tasks4.DBComponent中的方法5.DBSaveTask6.DBQueryTask7.DBQuery
ET服务器框架学习笔记（十四） 文章目录 ET服务器框架学习笔记（十四）前言一、从登录开始二、与其他服务模块通信基础（以Map服为例）三、与其他服务模块通信Actor（以Map服为例）总结 前言 终于到这一篇了，之前记录的东西都是零零碎碎的，没办法贯穿一起，本篇将从登录到一个ACTOR协议的发
综述类论文： 序列化推荐：Wang, Shoujin & Hu, Liang & Wang, Yan & Cao, Longbing & Sheng, Quan & Orgun, Mehmet. (2019). Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospects. 会话式推荐：Jannach, Dietmar & Manzoor, Ahtsham & Cai,
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_
[1].Ledig C , Theis L , Huszar F , et al. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network[J]. 2016. -----SRGAN [2].Wang X , Yu K , Wu S , et al. ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks[J].
xml.etree.ElementTree（以下简称ET） 利用 ElementTree 解析 xml Python标准库中，提供了ET的两种实现。一个是纯Python实现的xml.etree.ElementTree，另一个是速度更快的C语言实现xml.etree.cElementTree。请记住始终使用C语言实现，因为它的速度要快很多，而且内存消耗也要少很多。如果你所
Mac电脑不能直接运行ET携带的一些工具,比如文件服务器。于是必须手动写一个启动脚本 1：环境。必须按照.net core。终端运行 dotnet --version 2：写启动脚本。 在 ET-Branch_V5.0/Tools/ 文件夹下添加一个文件FileServer.command 内容为 #! /bin/bash cd
1：环境 Mac电脑，安装.net cor2 2.2 ，JetBrains Rider编辑器，Unity环境(2018.4.28f1) 终端运行: dotnet --version 查看是否安装net环境.没有安装到官网下载安装--注意安装.net core 2.1 版本。 2：ET框架代码下载到本地(5.0分支) https://github.com/egametang/ET (
目录 基本操作 1.1. 文件操作 1.2. 文本操作 1.3. 目录操作 1.4. SSH、系统信息和网络操作 1.5. 进程监控操作 基本 shell 编程 2.1. 变量 2.2 数组 2.3. 字符串替换 2.4. 函数 2.5. 条件语句 2.6. 循环语句 小技巧 调试 1. 基本操作 a. export 输出所有的环境变量。 如果你
FREE Setting Caterpillar ET-2015A (Electronic Technician) Full Service Dealer, Diagnostic Software for Caterpillar Engine, ET 2015A Read More: FREE Caterpillar ET-2017A Full Service Dealer, Diagnostic Software for Caterpillar Engines FREE Caterpillar ET-2
目录研究背景 论文思路 实现方式细节 实验结果 附件 专业术语列表一、研究背景1.1 涉及领域，前人工作等本文主要涉及NLP的一种语言模型，之前已经出现了【1】ELMo和【2】GPT这些较为强大的模型，ELMo 的特征提取器不是很先进，GPT没有使用双向，本文结合两者的思想或做法，大大提升了最终效果
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 人工神经网络（ANN）是通向人工智能的一种流行途径，它已经通过成熟的模型，各种基准，开源数据集和强大的计算平台获得了非凡的成功。脉冲神经网络（SNN）是一类有前途的模型，可以模拟大脑的神经元动态，已受到脑启发式计
ET 消息接口和消息处理接口关系图： ET消息——普通消息和Actor消息对比： ET消息处理——不同消息处理类对比：
转载请注明来源：https://www.cnblogs.com/hookjc/在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK)从字面上看, 意思是:EAGAIN: 再试一次，EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block，perror输出: Resource temporarily un
J'ai pas mal de modules laser et j'en ai acquis certains qui ont des lumières LED au lieu des styles plus anciens. Ils fonctionnent très bien, surtout compte tenu de leur petite taille. Je dois dire que j'aime le J5, mais je m'attendai
SNN对抗攻击笔记： 1. 解决SNN对抗攻击中脉冲与梯度数据格式不兼容性以及梯度消失问题： G2S Converter、Gradient Trigger[1] 2. 基于梯度的对抗攻击方式： FGSM、BIM[1] 3. 采用的神经元模型： 迭代LIF神经元模型[1] 4. 图像转化到脉冲序列的采样方式： Bernoulli采样[1]
ET·ci 提供了编译-测试-发布解决方案，包括：自动提取配置库代码进行自动构建, 自动调度静态测试工具（如 QAC）进行静态测试，自动调度单元测试工具（如 Tessy）开展动态测试，自动调度 HIL 自动化测试系统等。使得开发、测试团队在软件开发、测试和交付生命周期中对研发过程进行可
标题：Neural Symbolic Reader: Scalable Integration of Distributed and Symbolic Representations for Reading Comprehension 链接：https://openreview.net/forum?id=ryxjnREFwH 来源：ICLR2020 主题：神经符号计算，阅读理解 作者：Xinyu Chen，Google Brain 摘要 以往工作不足：将分布式
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 大多数基本行为，如移动手臂抓住物体或走进隔壁房间探索博物馆，都是在几秒钟的时间尺度上进化的；相反，神经元动作电位则是在几毫秒的时间尺度上发生的。因此，大脑的学习规则必须弥合这两个不同时间尺度之间的差
自定义view流式布局 已经封装依赖可以直接粘贴使用 1.导入依赖 implementation 'com.github.LiHangKun:LiuShiBuJu:1' 然后在项目的build.gradle中 allprojects { repositories { google() jcenter() maven { url 'https://jitpack.io' }//要
所谓的射频前端（RFFE），就是从收发器到天线之间所有的器件。其中包括几个必要器件：发射链路的PA、双工器，以及天线开关；接收链路一边则有滤波器、开关和低噪声放大器等。除此之外，还有做主辅天线切换的开关、天线调谐器、包络追踪芯片（ET）等。传统上，这些器件中的绝大部分（除ET）都由第三方公司
在配置文件里面添加下面代码，则页面锁定在竖直状态 如果需要横屏： 在实际开发中，从竖屏换成横屏时，空间利用的可能不很满意。所以可以新建一个该页面的横屏布局 当屏幕的选择，activity销毁后会重新创建，所以会导致暂时数据的丢失。为了避免这种情况，我们采取的措施也就是将原
基础的增删改查做完了，剩下的就是界面的优化以及一些功能的改进。 package com.example.myapplicationthree; import android.app.Activity; import android.content.ContentValues; import android.database.Cursor; import android.database.sqlite.SQLiteDatabase; im
前言 本文翻译自《Attention?Attention!》 最近几年，注意力——在深度学习社区中，已然成为最广为流行的概念和实用工具。在这篇博客里，我们将一起回顾它是如何被“发明”出来的，以及引申出来的各种变种和模型，如 transformer和SNAIL。 目录 Seq2Seq问题所在 为”翻译“而生 定义 注
