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Gameboy游戏开发-搭建环境

GB的原生开发都是使用汇编操作z80CPU,但汇编的学习曲线有点长,网上有人做了个c的封装类库。虽然执行效率要比汇编差点,但我们又不做太大型的游戏不会出现太大的差别。 直接解压到一个目录就可以推荐解压到C盘,我这里演示环境放到了`C:\tools\gbdk`下面,在系统环境变量path里增加一个地址`c:\tools\gbdk\bin\`加好环境变量后在任意目录敲一下`lcc -v`会有如下输出 C:\Users\hai>lcc -v lcc $Id: lcc.c,v 1.5 2000/03/27 00:56:12 michaelh Exp $ macOS下环境搭建 mac delay(50); } } 将上诉文件保存为main.c,接下来我们创建一个Makefile文件 //windows系统此行换为c:\tools\gbdk\bin\lcc -Wa-l -Wl-m -Wl-j CC = /opt/gbdk/bin/lcc -Wa-l -Wl-m -Wl-j BINS = main.gb all: $(BINS) %.o: %.c

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Android十位时间戳转【年月】、【月日】、【时分秒】

SimpleDateFormat sdr = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss"); @SuppressWarnings("unused") long lcc SimpleDateFormat sdr = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月"); @SuppressWarnings("unused") long lcc SimpleDateFormat sdr = new SimpleDateFormat("MM月dd日"); @SuppressWarnings("unused") long lcc

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    Matplotlib的朋友Basemap

    学习一时爽,一直学习一直爽 Hello,大家好,我是 もうり,一个从无到有的技术+小白。 matplotlib.pyplot as plt # setup Lambert Conformal basemap. m = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc None to skip processing of boundary datasets. m = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc None to skip processing of boundary datasets. m = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc Draw the map background fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) m = Basemap(projection='lcc', resolution='h'

    1.3K31

    真・WRF模式后处理之Python版

    WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统,其开发目的就是用研究和实际应用。运行WRF模式时,可以利用多种初始场数据来驱动,然后配置好选项之后便可以模拟天气过程(说的好像很简单的样子==)。 而NCL是由NCAR开发的脚本,近些年来用户颇多,其主要应用与地学领域,其中包含了大量的气象相关脚本,很多气象要素的计算函数,以及气象常用图形的绘制函数,官网也给出了大量的示例,在气象领域中应用广泛 Python是一门新兴编程,号称胶水,其和众多其它编程或工具之间都有接口,可以非常方便的在不同之间进行“交流”。其近几年在气象领域的发展正如火如荼,在国内也正变得炙手可热。 :ye] lon = data.variables["XLONG"][ti[i], xs:xe, ys:ye] map = Basemap(ax= ax, projection="lcc subplot_kw= dict(aspect = 'auto')) 添加地图投影: 使用 Basemap 创建地图对象,并指定投影方式和地图范围 map = Basemap(ax= ax, projection="lcc

    2.6K43

    台湾清华大学半导体研究学院成立,浸润式光刻之父林本坚出任院长

    此外,林本坚还提及,台积电当年无法参加EUV LCC联盟,不过却想办法先采用浸润式(Immersion)光刻技术努力,后来EUV量产也领先,甚至超过当年在EUV LCC联盟的英特尔,他并盼望台湾清华大学半导体研究学院后续培育更多人才 林本坚回忆称,过去2002年左右英特尔与摩托罗拉、AMD等企业一起成立EUV LCC联盟,一起出钱出力,希望研发EUV设备后出来应用于60、40nm等,台积电最初也想加入,不过还被拒绝,因为仅限6家,最后 而目前,EUV LCC联盟的最初6位成员除了英特尔之外,其他5家后来都没参与了。

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    1分钟链圈 | 老猫回怼陈伟星:40亿美金全是中国人的钱!莱特币现金遭到51%攻击,官方称可能硬分叉

    石墨烯是BTS的概念,操作系统是一个很中性的词,超级节点、链的爸爸是我发明的词,似乎这些和EOS无关,打车链你为啥叫链?不叫打车应用?”。 (巴比特) 7.莱特币现金遭到51%攻击,官方称可能硬分叉 据莱特币现金(LCC)官方消息,LCC近日遭到了51%攻击,LCC团队已与交易所进行接触,并将确认区块数增加到100来防范攻击。 LCC正在调查相关共识策略,以加强对抗哈希率驱动/难度操纵攻击,并可能引入PoS机制。相关保护机制很可能意味着硬分叉,LCC将加强各方沟通,以确保所有核心节点、矿池、交易所、社区及时更新。

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    c-free gcc.exe: cannot specify -o with -c or -S and multiple compilations的解决方法

    www.programarts.com/cfree_ch/doc/help/hh_start.htm#UsingCF/CompilerSupport/Watcom/Watcom.htm如何集成第三方的编译器,编译c Watcom C/C++ (6) Digital Mars C/C++ (7) Ch Interpreter 版本 5.0 (2010-07-19) 增加了对Intel C++ Compiler 和 Lcc-Win32 它实现了一种、到处运行的解决方案。关于Ch的更多信息,请访问www.softintegration.com

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    ICML 2018 | 腾讯AI Lab详解16篇入选论文

    基于这种近似,他们再通过利用在隐含流形上的局部信息而提出了一种基于 LCC 的采样方法。LCC-GAN 的具体训练过程如下: ? 算法 1 可使用 glasso 等现有的 R 软件包实现。 这种新提出的方法在计算上是可行的,并且能得到能实现理想收敛速度的估计器。 Estimation for Large Multi-Class Classification Problem 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00658 图像分类和建模等很多任务的类别数量往往很大 研究者实验了 CANE 方法在有大量类别的多类分类问题和神经建模任务中的应用。下图展示了各种方法在不同分类数据集上的测试准确度随 epoch 的变化情况。 下图则给出了神经建模实验的结果。可以看到,CANE 方法的收敛速度比 NCE 和 Blackout 更快,同时还达到了与 softmax 方法同等的困惑度。 ?

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    ICML 2018 | 腾讯AI Lab详解16篇入选论文

    基于这种近似,他们再通过利用在隐含流形上的局部信息而提出了一种基于 LCC 的采样方法。LCC-GAN 的具体训练过程如下: ? 算法 1 可使用 glasso 等现有的 R 软件包实现。 这种新提出的方法在计算上是可行的,并且能得到能实现理想收敛速度的估计器。 Estimation for Large Multi-Class Classification Problem 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00658 图像分类和建模等很多任务的类别数量往往很大 研究者实验了 CANE 方法在有大量类别的多类分类问题和神经建模任务中的应用。下图展示了各种方法在不同分类数据集上的测试准确度随 epoch 的变化情况。 下图则给出了神经建模实验的结果。可以看到,CANE 方法的收敛速度比 NCE 和 Blackout 更快,同时还达到了与 softmax 方法同等的困惑度。 ?

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    学界 | 腾讯 AI Lab 详解16篇 ICML 2018 入选论文

    基于这种近似,他们再通过利用在隐含流形上的局部信息而提出了一种基于 LCC 的采样方法。LCC-GAN 的具体训练过程如下: ? 算法 1 可使用 glasso 等现有的 R 软件包实现。 这种新提出的方法在计算上是可行的,并且能得到能实现理想收敛速度的估计器。 Estimation for Large Multi-Class Classification Problem 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00658 图像分类和建模等很多任务的类别数量往往很大 研究者实验了 CANE 方法在有大量类别的多类分类问题和神经建模任务中的应用。下图展示了各种方法在不同分类数据集上的测试准确度随 epoch 的变化情况。 下图则给出了神经建模实验的结果。可以看到,CANE 方法的收敛速度比 NCE 和 Blackout 更快,同时还达到了与 softmax 方法同等的困惑度。 ?

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    强大的 Wolfram 11.0(下)

    然后还有全新的可编程界面供你定义自己的法,以便扩展 Wolfram 已有的自然理解能力。 你可以在 Wolfram 中指定很复杂的表单——可有多页和从属表单的格式。 但我们仍然需要不断地强大和完善这个。 在自然中,其中一个发展的过程是从常用中构建新的词汇。我们对 Wolfram 也在做基本相同的事情。 而且还省去了不用重复构建惯用的麻烦,这样一个新函数的诞生就很合理。 在过去的几年,我们公司做出的其中两项创新是递增式发展(ILD)和的持续性和完整性(LCC)。 ILD 的思路是要引进与常用习等价的函数。LCC 的思路是要确保,只要有意义,就要在系统中支持像比如模式匹配、单位或符号 URL 等功能。 而 LCC 的典型新增是在关联中支持模式匹配。 在 ILD 和 LCC 间对版本 11 的核心做了很多添加。

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    用Python画一个中国地图【转】

    为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用 Python 或 R 。 编程这么多种, Java , PHP 都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用 Python ? 数据分析只是一个需求,理论上来讲,任何都可以满足任何需求,只是麻烦与简易之别。 因为 Python 这个天生就是脚本,可能将来唯一有希望往里移植的就是 Javascript ,这货也是一个脚本。脚本的好处就是不用编译,一行一个结果。 纵观计算机发展历史,就是一个从繁到简的过程,C需要编译+链接才能运行, Java 只要 javac 一下,把编译和链接合二为一, PHP 更简单,直接运行就行了,连编译都省了。

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    lcc-render可调自定义渲染框架!附源码仓库

    作者:Nomat 来源:Cocos官方论坛 原文:https://forum.cocos.org/t/topic/99268 lcc-render Cocos Creator 自定义渲染框架,更便捷, 前 最近在 Cocos 论坛上看到很多人发的 Shader 效果,自己也想使用这些效果。 所以现在框架都是手动添加的,具体的 defines 文件路径 lcc-render/framework/src/render/build/lcc-defines.inc 4、着色器组件上如何选择传递的方式 #pragma define LAYERS range([4, 5])#pragma define METALLIC_SOURCE options([r, g, b, a])「Effect 法」1 * 源码仓库:https://gitee.com/nomat/lcc-render 感谢社区Nomat大佬的干货分享,如果你也有好的文章,欢迎来公众号与大家交流学习,我们一起成长!

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    程序员修炼The Pragmatic Starter Kit

    Programming http://www.pragmaticprogrammer.com Pragmatic Programming作者的主页 The Pragmatic Programmers,LCC 能提供句和分支覆盖方面的统计信息 Tinderbox http://www.mozilla.org/tinderbox.html Tinderbox能够看到在源代码树中正在发生什么;展示了谁Check 什么平台失败了以及确切的失败原因(构建日志);组成构建的文件的状态(cvsblame);因而能找出是谁破坏了构建以及修复的办法 xUnit http://www.xprogramming.com/software.html 许多种和环境的单元测试框架 Cygwin http://www.cygwin.com 一个运行于Windows上的POSIX仿真库 Groovy http://groovy.codehaus.org 一种句法类似于Java的动态

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    Basemap系列教程:读取WRF模式数据

    ., projection='lcc', lat_1=30.,lat_2=60.,lat_0=34.83158,lon_0=-98.) llcrnrlat=28., urcrnrlon=-66.1, urcrnrlat=39.5, resolution = 'l', projection='lcc

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    ggplot2学习笔记:加拿大地图按省界填充颜色

    :st_as_sf(canada_raw) can_simp <- rmapshaper::ms_simplify(can_adm) str(can_simp) can_proj <- "+proj=lcc

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    教程 | 中国酷炫地图,大神教你用Python一边爬一边画

    先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R。编程这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python? 数据分析只是一个需求,理论上来讲,任何都可以满足任何需求,只是麻烦与简易之别。 Python在这些方面和Java或者PHP竞争,基本就是作死的节奏,虽然也有django这样的框架,但流行程度远远不及其他。 因为Python这个天生就是脚本,可能将来唯一有希望往里移植的就是Javascript,这货也是一个脚本。脚本的好处就是不用编译,一行一个结果。 纵观计算机发展历史,就是一个从繁到简的过程,C需要编译+链接才能运行,Java只要javac一下,把编译和链接合二为一,PHP更简单,直接运行就行了,连编译都省了。

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    下一代信息服务新风口:以自然为基本输入方式的问答系统综述(附两篇论文)

    在自然处理研究领域,问答系统被认为是验证机器是否具备自然理解能力的四个任务之一(其它三个是机器翻译、复述和文本摘要)。 基于统计文本信息抽取的问答系统的典型代表是美国 Language Computer Corporation 公司的 LCC 系统。 LCC 系统在 TREC QA Track 2001 ~ 2004 连续三年的评测中以较大领先优势获得第一名的成绩。 对普通用户来说,自然仍然是最自然的交互方式。因此,如何把用户的自然问句转化为结构化的查询句是知识库问答的核心所在,其关键是对于自然问句进行义理解。 MySQL|索引背后 SQL|句执行逻辑 深度学习|理解LSTM网络(前篇) 深度学习|自然处理之词To词向量 自然处理|模型介绍

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    封装千奇百怪,你知道的有哪些?

    现在多称为LCC。QFN 是日本电子机械工业会规定的名称。封装四侧配置有电极触点,由于无引脚,贴装占有面积比QFP 小,高度比QFP低。 当有LCC 标记时基本上都是陶瓷QFN。电极触点中心距1.27mm。塑料QFN 是以玻璃环氧树脂印刷基板基材的一种低成本封装。电极触点中心距除1.27mm 外,还有0.65mm 和0.5mm 两种。 这种封装也称为塑料LCC、PCLC、P-LCC 等。 13.1 PCLP(printed circuit board leadless package) 印刷电路板无引线封装。 日本富士通公司对塑料QFN(塑料LCC)采用的名称。引脚中心距有0.55mm 和0.4mm 两种规格。目前正处于开发阶段。 13.2 P-LCC(plastic teadless chip carrier)(plastic leaded chip currier) 有时候是塑料QFJ 的别称,有时候是QFN(塑料LCC)的别称

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    Python基础法-内置数据结构概览

    电子邮件为:lcc@lavenliu.cn 五种线性结构 列表 元组 字符串 bytes bytearray 两种非线性结构 字典 集合 列表、元组、字符串属于线性结构,我们可以对其进行切片操作、解包/

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