一、跨平台通用数据类型 之前的一篇博客Linux数据类型(通用移植),已经自定义尝试解决了数据通用类型问题。 这里通过源码进行分析,利用源码进行解决问题。在<stdint.h>中我们发现: typedef signed char int8_t;typedef unsigned char uint8_t;typedef short int16_t;typedef unsigned s
by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=4908 不是什么稀奇的技术,很多很多年前自己就玩耍过。 之所以今天拿出来说一下,是因为今天几个小伙伴遇到类似问题,突然发现,一些自己觉得不怎么样的东西,说不定对别人而言会有很大帮助,于是我就打算写篇短文简单介绍
《原始论文:Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过“编码&解码”生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。 Seq2Seq(多层LSTM-多层LSTM)+Attention架构是Transformer提出之前最好的序列生成模型。 我们之前遇到的较为熟悉的序列问题,
import java.util.ArrayList;import java.util.List;class Solution {public List<String> fullJustify(String[] words, int maxWidth) {List<String> result = new ArrayList<>(); // 创建一个列表用于存储结果int index = 0;
UIEdgeInsets [objc] typedef struct UIEdgeInsets { CGFloat top, left, bottom, right; // specify amount to inset (positive) for each of the edges. values can be negative to 'outset' }