在做完 Lab 6 之后,惊觉选做实验缺口很大,于是遍历了一遍夏任务,找到了一条最省力的路线. 做完 Lab 6 的连线不用拆,可以接下来做以下两个实验: Lab 203 网络时钟 核心代码如下: void write_data(int dat) { ,temp; RS_H; EN_L; temp=dat & 0xf0; ; i < ; i++) { if (temp&0x80) digitalWrite(DB[i],HIGH); else digitalWrite(DB[i],LO…

本文转自:自己的微信公众号<集成电路设计及EDA教程> <Innovus Lab和Lab Guide下载地址 |    Innovus教程 - Flow系列 - 数据准备>   应很多粉丝的邀,这里给出便于初学者学习用的Innovus的Lab和Lab Guide. Innovus Trainning Lab和Lab Guide 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1lXP7Ys--Z8CocQouDoGHBQ 提取码:0nm6 今天出一篇Innovus…

又是一对串烧实验,布好线后非常方便就可以一起完成. 连线方案一模一样: Lab 228 数码管骰子 核心代码如下: def loop() : global cnt global btn_read,sec,on gpio.digital_write(channel[8],LOW) gpio.digital_write(channel[9],LOW) gpio.digital_write(channel[10],LOW) gpio.digital_write(channel[11],HIGH) di…

Introduction In this lab you will modify YFS to cache extents, reducing the load on the extent server and improving YFS performance. The main challenge is to ensure consistency of extents cached at different yfs_clients: to make sure that each yfs_cl…

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

转自:http://tinylab.org/cloud-lab/ 可快速构建的计算机课程在线实验平台 由 Wu Zhangjin 创建于 2017/10/06 评论 打赏 项目描述 泰晓实验云台 项目致力于创建一套计算机课程的在线实验平台. 使用文档:README.md 在线实验:泰晓实验云台 注册帐号:泰晓开源小店 代码仓库:https://github.com/tinyclub/cloud-lab.git 基本特性: 基于 Docker,一键安装,几分钟内就可构建,节约生命,生命,生命. 通…

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

1. 依赖安装 yarn init yarn add lab code 2. 基本模式 const Lab = require('lab'); const Code = require('code'); const lab = exports.lab = Lab.script(); const expect = Code.expect; const describe = lab.describe; const it = lab.test; const before = lab.before; c…

虚拟环境 conda create -n python36 python=3.6 使用以下命令激活: activate python36 Notebook 安装插件 conda install nb_conda 之后打开notebook jupyter notebook 新建中就会出现虚拟环境 Lab 在ipython中安装这个虚拟环境 python -m ipykernel install --name python36 之后打开lab jupyter lab 就可以发现多了一个kernel…

GitHub Learning Lab https://lab.github.com/ https://github.community/t5/GitHub-Learning-Lab/bd-p/learn https://github.blog/2018-04-19-introducing-github-learning-lab/ GitHub Actions https://lab.github.com/githubtraining/paths/devops-with-github-actio…