#React Checklist 使用和 （使用 Flux 的有用工具）制作的清单应用程序。 要检查它，请先安装 bower 依赖项： bower install 然后启动本地服务器： python -m SimpleHTTPServer 转到

利用第三方应用程序通过共享内存读写，控制MATLAB的脚本执行，进而利用M脚本进一步对Simulink的运行控制。

高斯混合模型意味着每个数据点（随机）从 C 类数据之一中抽取，概率 p_i 从第 i 类中抽取，并且每个类都分布为具有平均标准差 mu_i 和 sigma_i 的高斯分布。 给定从这种分布中提取的一组数据，我们试图估计这些未知参数。 这里用于估计的算法是 EM（期望最大化）。 简单地说，如果我们知道 N 个输入数据点中的每一个的类别，我们就可以将它们分开，并使用最大似然估计每个类别的参数。 这是 M 步。 E 步骤根据每个类的前一轮参数估计为每个数据点（软）选择（未知）类。 隐式地将数据分类（或聚类）到不同的类中，估计其参数。 当前代码仅适用于一维数据，主要用于说明混合模型和 EM 的想法，但很容易推广到更高维度。

贝特维兹 BertViz是用于可视化Transformer模型中注意力的工具，支持库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。 它扩展了的以及的库。 资源资源 :joystick_selector: :writing_hand_selector: :open_book: 总览 正面图 头部视图可视化给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。 它基于出色的。 尝试此 其中已预加载了头部视图。 头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT-2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 模型视图 模型视图提供了对模型所有层和头部的关注的鸟瞰图。 试用此 其中已预加载了模型视图。 模型视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 神经元视图 神经元视图将查询和键向量中的单个神经元可视化，并

我们搞思科设备的工程师都知道，有时候要进入rommon模式下进行调整和设置，启动时候要按快捷键Ctrl + Break ，但现在很多笔记本已经没有Break这个键，这的确是个头疼的问题。本人也因为这个问题困扰了很久，这不，开发了这个小程序，在需要进入rommon模式的时候，提前打开程序，点按“开始点击 Ctrl + Break”按钮，把鼠标焦点定位到crt的程序界面上，重启思科设备，一会时间，你会发现，思科设备启动自动进入到了rommon模式。再次点击 “停止点击 Ctrl + Break ”按钮，结束按键模拟。至此，你可以正常在rommon模式下工作了！

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将xilinx的ddr ctrl 的 native接口封装成多个fifo读写通道

SolCrypto 该存储库包含几种加密原语的Solidity和Python实现，它们旨在协同工作，并使得使用可组合原语构建新颖的密码系统更加容易。 这些实现可以轻松切换到secp256k1或alt_bn128曲线。 演算法 Schnorr知识证明： ， AOS环签名： ， 可链接的AOS环签名： ， 打包的ECDSA签名（2个256位字，无v ）： ， Merkle树： ， 使用ecrecover快速的AOS环形签名： ， ，请参阅 去做 Pedersen的承诺 安全加固 文献资料 白皮书

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