GTN：使用WFST的自动区分 | 什么是GTN？ GTN是使用加权有限状态传感器进行自动微分的框架。 该框架是用C ++编写的，并具有与Python的绑定。 GTN的目标是使学习算法中结构的添加和实验变得更加简单。 此结构被编码为加权自动机，可以是受体（WFSA）或传感器（WFST）。 使用gtn您可以根据对简单图形的操作来动态构建复杂图形。 只需调用gtn.backward自动微分就可以针对任何输入图或中间图给出梯度。 还检出存储库 ，该存储库由GTN应用程序组成，包括手写识别（HWR

欢迎使用Oberon解析器，代码模型，浏览器，编译器和IDE 该项目最初是Oberon-07（请参见 ）解析器，代码模型和使用C ++和Qt编写的编译器，目的是构建用于更好地了解Lola-2编译器，并自动将其转换为可维护的C ++，而对其他C ++库的依赖性最小，而对Oberon System的依赖性则无关（请参阅和 ）。 Oberon被证明是一种非常适合编译器前端和后端实验的语言，因为它非常简单，但是仍然足够强大，可以构建现实世界的软件，因为它支持指针，基于静态和堆栈的数据结构以及通过引用

qt.go 无需CGO的Go（Qt5）绑定Go（Golang），旨在实现Go的本机编译速度。 Qt.Go使用FFI而不是使用常见的绑定和繁重的C ++包装代码来迫使您一次又一次地编译和链接，而是使用FFI，因此仅存在运行时依赖性。 产品特点 没有CGO编译成本的绑定代码 流行的Qt5软件包（小部件/ QML /附加）支持 简单的go-uic，go-rcc工具 完整的信号/插槽支持 受保护的方法重写支持 默认参数和值包装函数 godoc的类/方法/函数/枚举注释 侧面信号/插槽定义（实验） 多种