该源代码是基于WM算法实现的实现的多模式匹配算法，应用c++代码实现。

OmniNet：用于多模式多任务学习的统一架构 OmniNet是用于多模式多任务学习的Transformer体系结构的统一和扩展版本。 单个OmniNet体系结构可以对几乎任何现实领域（文本，图像，视频）的多个输入进行编码，并能够跨多种任务进行异步多任务学习。 OmniNet体系结构包含多个称为神经外围设备的子网，用于将特定于域的输入编码为时空表示形式，并连接到称为中央神经处理器（CNP）的通用中央神经网络。 CNP实现了基于变压器的通用时空编码器和多任务解码器。 该存储库包含用于的官方Pytorch实施（Pramanik等）。 本文演示了OmniNet的一个实例，该实例经过联合训练以执行

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

开源的AC算法 多模式匹配实现 代码非常简单 清晰明了 适合新手学习，代码分析可以参照大神博文 一个开源AC算法源码分析

软件无线电是近年来提出的一种新的无线通信体系结构。软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，从基于硬件、面向用途的电台设计方法中解放出来。功能的软件化实现势力要求减少功能单一、灵活性差的硬件电路，尤其是减少模拟环节，把数字化处理（A/D和D/A变换）尽量靠近天线。软件无线电强调体系结构的开放性和全面可编程性，通过软件更新改变硬件配置结构，实现新的功能。软件无线电采用标准的、高性能的开放式总线结构，以利于硬件模块的不断升级和扩展。 　　软件无线电（softwareradio）在一个开放的公共硬件平台上利用不同可编程的软件方法实现所需要的

这是一个基于EBYTE的E108-GN01模块设计的GPS定位板。 通讯协议:支持NMEA0183 V4.1和以前的版本， 最大固定更新频率可以达到10Hz 特性:E108-GN01是高性能的多模式卫星定位和导航芯片， 高集成度 低功耗和低成本。 它体积小，功耗低。 定位应用程序。 并且它提供与其他模块制造商兼容的软件和硬件接口， 大大减少了用户的开发周期支持 支持的定位系统:BDS / GPS / GLONASS / GALILEO / QZSS / SBAS 通讯方式:UART（TXD / RXD）或GPIO 指标说明: 电源:电源 IPPS:闪烁成功 V-RF:有源天线电源 TXD:数据传输 黄色的卫星是北斗 蓝色的卫星是GPS， 镶嵌图的位置是该位置的经度和纬度。使用Google地球， 您会看到准确性非常高。

MMVARI 是用于业余无线电的多模式数字调制通信软件

在分析Wu-Manber算法的基础上 ,结合QS算法思想,设计了一种改进的多模式串匹配算法: QWM( quick Wu-Manber)。算法充分利用紧邻当前窗口之后的 B字符块,使算法的最大移动距离由原来的( m-B+1)增大至 (m+B) ,平均移动距离也得到很大提高。同时对QWM算法和Wu-Manber算法进行了实验对比,无论模式串数量 和最小长度怎么变化,性能都有较大提升。实验表明,改进的算法在对英文文本进行扫描时有4%～13%的提高。

数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。 对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码随附的模型为： 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入 基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。 基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。 基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。 先决条件 MatConvNet库： MexConv3D（用于3D转换）： 将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。 链接位于每个文件夹中的README文件中 该代码已经在Ubuntu 18.04和Matlab 2017b上进行了测试。 快速开始 假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹 。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait demo_T

为媳妇上课点名制作的一个点名系统，从txt文件的人名单中随机抽取姓名，支持重复模式和不重复模式，可配置男生和女生各自的txt，将人名按现有格式复制到txt中即可使用