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mEditor注冊密鑰/中文破解版【WINDOWS文本編輯器】
EmEditor 是快速，輕巧，可擴展，使用方便的 Windows 文本編輯器。
EmEditor以運作輕巧、敏捷而又功能強大、豐富著稱，得到許多用ha戶的好評。Windows內建的記事本程式由于功能太過單薄，所以有不少用戶直接以EmEditor取代。
EmEditor支持多種配置，自定義顏色、字體、工具欄、快捷鍵設置，可以調整行距，避免中文排列過于緊密，具有選擇文本列塊的功能（按ALT鍵拖動鼠標），并允許無限撤消、重做，總之功能多多，使用方便，是替代記事本的最佳編輯器 。
如果您是…
網頁設計者
您可以用代碼段插件方便地插入經常使用的 HTML 標簽 (例如 h1, h2, p, a,等), 模板, 樣式, 腳本,和其他 HTML 元件。
有了代碼段插件, 您還可以使用鍵盤快捷鍵來進行一系列方便簡單的操作，例如 CTRL + B 可以突出顯示選取的文本 (使用STRONG標簽)， CTRL + I 可以讓文字變斜體 (使用EM標簽) 等。
EmEditor 支持的 Zen-coding 讓您能快速編寫 HTML 代碼。
HTML 菜單欄的插件使您能夠用熟悉的工具欄按鈕來修改 HTML 文檔。
工具提示可顯示 HTML/XML 字符引用。
高亮顯示匹配的標簽功能使您能夠確保 HTML 標簽嵌套正確。
網頁預覽插件讓您能提前預覽 HTML 文檔。
外部工具功能讓您能配置 web 瀏覽器來預覽HTML文檔。
外部工具功能還可以讓您安裝外部程序，例如 HTMLTidy 可以與 EmEditor 一起使用。
CSE HTML Validator 插件使您能方便地檢查 HTML 頁面有無任何錯誤。
在文件中替換功能讓您可以替換文件中的任何字符串。
最后，您還能用 EmEditor 方便地轉換多個文檔中的編碼。
程序設計者
項目管理插件可顯示當前文檔或項目中的函數和變量定義列表。
自動標記功能讓您能突出顯示與光標處的函數或變量名稱相同的字符串。
僅編輯選定區域模式讓您能對指定區域進行編輯，文檔中的其他區域則會被鎖定。
多選區編輯讓您能快速地更改變量名稱。
外部工具讓您能在 EmEditor 設置自己的編譯器。
拼寫檢查功能支持駝峰式命名法(CamelCase)。
您可以用編號功能插入連續號碼。您還可以與“選擇模式”中的“垂直選擇模式”聯用，這樣就能在每行的開頭或末尾插一個連續號碼，從而更加簡便地編輯變量定義數組。
您可以使用剪切板記錄插入以前剪切或復制的文本。
您可以使用“查找配對的括號”指令在括號之間跳轉。
您可以使用宏功能錄制您需要重復的操作。在下次進行這個操作時，只需運行特定的宏便可輕松完成。
您還能夠自己創建插件使 EmEditor 更加貼近您個人的需求。
編輯或出版者
EmEditor 讓您能快速地編寫文本。EmEditor 啟動非?？?/strong>，只要您打開EmEditor視窗，您就能馬上開始輸入文字。
您可以用代碼段插件插入經常使用的文本。
您可以用字詞聯想插件來顯示您經常使用的單詞，從而加快您的打字速度。
您可以用大綱來顯示您所編寫的文本的概要。
字數統計插件不僅可以統計單詞，還可以統計任何特殊字符。
EmEditor 的狀態欄會顯示文檔的基本信息，例如字符數， 字數和行數。
通信插件讓您能發送一部分文檔給您的同伴。
您可以用可配置的拼寫功能對文檔進行拼寫檢查。
標記功能讓您能在文檔中突出顯示任何關鍵字；而如果您想要在所有選取的文本中替換同一個單詞時，您可以使用多選區編輯功能一次完成操作。
數據庫管理員
EmEditor 讓您能快速地打開大型文件，您也可以使用大型文件控制器打開文件中的一部分。
EmEditor 讓您能打開含有 CSV, TSV, 或用戶自定義的分隔符 (DSV) 的文件。您能根據列值來排序(按字母大小或數字大小排列)，或者您也可以自己配置排序選項，例如使用穩固排序函數。
EmEditor 讓您能快捷地分割或合并文件。
您可以使用書簽功能來突出顯示符合特定條件的行；您可以隨時刪除這些書簽標示行，或把書簽標示行提取到一個新文件中。您還可以用刪除復制行指令在一個文檔中刪除相同的行 。
服務器管理員
服務器日志文件通常很大。EmEditor 可以讓您打開很大的純文本文件，您也可以使用 EmEditor 中的超大文件控制器來打開一個大數據文件中的指定部分，例如文件中的最后一部分。
EmEditor 靈活的搜索功能讓您能對一個特定詞語進行搜索。
您可以使用書簽功能來突出顯示符合特定條件的行，例如有錯誤關鍵字或URL的行。您還可以把這些行提取到一個新文件中。
為了使您能快速瀏覽文檔，EmEditor 特別設計了標記功能來突出顯示特定的詞語。
您還可以用字數統計插件來統計特定詞語或字符。
如果您需要這樣一個文本編輯器...就下載吧...
注冊碼
注冊姓名：Laomo.me注冊秘鑰：DMAZM-WHY52-AX222-ZQJXN-79JXH
首先今天用到的工具是NotePad++，今天只講notePad++去除代碼行號的幾種方法，當然還有其他工具可以，但是notePad++是我們開發中必備的工具，所以大家電腦上基本上都有這個軟件，然后就講這個咯！
打開 Notepad++，Ctrl+H，[查找目標] 輸入 下面對應正則表達式 [查找模式] 選擇 正則表達式 ，之后 Alt+A，搞定！
#+空格+行號 \S\s\d+
行號+空格 ^[0-9]+
行號+.+空格 \s*\d*\.\s
沒有安裝TextFX 工具的先安裝：如下圖
（注：如果沒有插件的話--首先updates插件，我這里安裝過，所以沒有撒！）
好，下面講怎么使用TextFX 工具去除代碼行號
打開 Notepad++，[全選代碼]–點擊 工具欄中的 [TextFX] –[TextFX Tools]–[Delete LineNumbers or First word] ，如下圖：
加行號的方法：[全選代碼]–點擊 工具欄中的[TextFX] –[TextFX Tools]–[Insert Line Numbers] OK！
三種方法已經夠用了撒。
其實notepad++自帶的TextFX插件功能非常強大，只不過我一直把它給忽略了?，F在給大家簡單介紹一下這個插件部分常用功能：
TextFX Characters -> UPPER CASE, lower case, Proper Case, Sentence case, iNVERT cASE: 批量改變選中文字的大小寫。
TextFX Edit -> Delete Blank Lines: 這個就是我剛才說的刪除空格。
TextFX Edit -> Delete Surplus Blank Lines: 將選中文字的多個連續空格轉換成一個空格。
TextFX Convert -> Encode URI Component: 轉換選中文字中的標點符號成16進制，讓其對URL友好。
TextFX Convert -> Encode HTML (&<>”): 將HTML文件中的尖角符號轉換成16進制。
TextFX HTML Tidy -> Tidy Reindent XML: 將未格式化的xml文件按照規格縮進。（很實用的說）
TextFX Tools -> Sort lines case sensitive, Sort lines case insensitive: 排序。
TextFX Tools -> Insert Line Numbers: 為選中的文字加上行號，基于此文件的第一行排序。
TextFX Tools -> Word Count: 對選中的文字記數，包括詳細的文字總數，行數等等。
選自Towards Data Science
作者：Sebastian Kwiatkowski
機器之心編譯
參與：Nurhachu Null、路雪
本文作者 Sebastian Kwiatkowski 介紹了使用 JavaScript 實現 GPU 加速神經網絡的四個項目：deeplearn.js、Propel、gpu.js 和 Brain.js。
根據 GitHub Octoverse 2017 報告，JavaScript 是過去一年中 GitHub 最流行的編程語言。根據 pull requests 的數量，JavaScript 的體量與 Python、Java 以及 Go 語言的總和相當。
JavaScript 已經征服了 Web，并在服務器、移動電話、桌面和其他平臺上取得了進展。
與此同時，GPU 加速的使用已經遠遠超出了計算機圖形學的范圍，它現在已經成為機器學習的一個組成部分。
訓練深層神經網絡是一個計算密集型過程，深度神經網絡在機器智能的許多重要領域得到了當前最優結果。
本文著眼于這些趨勢的持續融合，并概述了將 GPU 加速的神經網絡引入 JavaScript 的一些項目。
概述
本文列出的所有項目都是正被社區積極維護的，它們在 GitHub 上有著數千 stars，并且通過 NPM 或 CDN 進行分發。
它們都是通過 WebGL 在瀏覽器中實現 GPU 加速的，如果沒有合適的顯卡，則返回到 CPU 模式。
本概述不包含旨在運行現有模型（尤其是使用 Python 訓練的模型）的庫。
最后，有 4 個項目被列入清單。
盡管 deeplearn.js 的特征集是面向神經網絡的，但是它也可被看作是一個通用的機器學習框架。Propel 是一個用于科學計算的庫，提供自動微分功能。gpu.js 提供了在 GPU 上運行 JavaScript 函數的便捷方式。Brain.js 是一個較老的神經網絡庫的延續，它使用 gpu.js 來完成硬件加速。
Deeplearn.js
Deeplearn.js 是以上四個項目中最流行的，被描述為「用于機器智能的硬件加速 JavaScript 庫」。它由 Google Brain 團隊和一個超過 50 位貢獻者的社區共同支持。兩位主要作者是 Daniel Smilkov 和 Nikhil Thorat.
import * as dl from 'deeplearn'
const xs = inputXs.as4D(-1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 1)
const conv1Weights = dl.variable(
dl.randomNormal([FILTER_HEIGHT, FILTER_WIDTH, 1, NUMBER_FILTERS], 0, 0.1) as dl.Tensor4D)
const layer1 = dl.tidy(() => {
return xs.conv2d(conv1Weights, 1, 'same')
.relu()
.maxPool([2, 2], STRIDES, PADDING)
})
deeplearn.js 中卷積層的定義
deeplearn.js 是仿照 TensorFlow 用 TypeScript 寫成的。deeplearn.js 支持由 Google Brain 主要開源項目提供的一個功能子集。API 基本上擁有 3 個部分（API http://www.deeplearnjs.org/docs/api/index.html）。
第一部分包括用來創建、初始化以及變換張量的函數（http://www.deeplearnjs.org/docs/api/index.html#Tensors-Creation），用類似數組的結構來保存數據。
第二部分提供了在張量上執行的操作（http://www.deeplearnjs.org/docs/api/index.html#Operations-Arithmetic），包括基本的數學運算、規約（reduction）、正則化以及卷積。對循環神經網絡的支持目前還處于初級階段，但是已包括 LSTM 單元的堆疊（http://www.deeplearnjs.org/docs/api/index.html#dl.multiRNNCell）。
API 的第三部分圍繞模型訓練展開。所有流行優化器，從隨機梯度下降到 Adam 都包含在其中。不過，目前 reference 中提及的損失函數只有交叉熵損失函數。
API 其他部分用來進行環境設置和資源管理。
可以通過 headless-gl（https://github.com/stackgl/headless-gl0）在 node.js 中實現 GPU 加速的實驗（參見 issue #49，https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs/issues/49）。
項目網站有很多優秀的 demo（http://www.deeplearnjs.org/index.html#demos），包括使用循環神經網絡進行鋼琴演奏、用來構建模型的可視化界面，以及基于 SqueezeNet（一個使用較少參數的圖像分類器）的 webcam 應用。
PropelJS
PropelJS 被描述為「可微分編程的 JavaScript」。這份工作由主要作者 Ryan Dahl 和 Bert Belder 以及其他 11 位貢獻者完成。
import * as pr from "propel"
export async function train(maxSteps = 0) {
const ds = pr.dataset("mnist/train").batch(128).repeat(100)
const exp = await pr.experiment("exp001")
for (const batchPromise of ds) {
const { images, labels } = await batchPromise
exp.sgd({ lr: 0.01 }, (params) =>
images.rescale([0, 255], [-1, 1])
.linear("L1", params, 200).relu()
.linear("L2", params, 100).relu()
.linear("L3", params, 10)
.softmaxLoss(labels))
if (maxSteps && exp.step >= maxSteps) break
}
}
在 MNIST 數據集上使用 Propel 訓練一個三層的前饋神經網絡。
自動微分（AD）是這個項目的核心，它使得我們無需手動指定導數。給定一個由支持的張量運算定義的函數 f(x)，它的梯度函數可以使用 grad（http://propelml.org/docs/#grad）得到。多變量的情況可以使用 multigrad 完成（http://propelml.org/docs/#multigrad）。
除了自動微分之外，目前尚不清楚該項目的方向。雖然網站上提到其目標是成為「類似 numpy 的基礎架構」，但該項目目前仍在開發中，并且包含與神經網絡（http://propelml.org/docs/#conv2d）和計算機視覺（http://propelml.org/docs/#imread）相關的功能。npy 文件的內容可以通過 load 函數（http://propelml.org/docs/#load）進行解析，并作為張量使用。
在瀏覽器環境中，PropelJS 利用了 deeplearn.js 中的 WebGL 功能。對于節點中的 GPU 加速，該項目則使用了 TensorFlow 的 C API。
gpu.js
雖然我的大部分經驗是使用 CUDA 而不是 WebGL，但我可以證明 GPU 編程的耗時性。因此，當我遇到 gpu.js 時，我感到非常意外。該項目在 GitHub 上擁有約 5700 個 stars，在知名度方面與 deeplearn .js 相當，共有 18 位貢獻者。Robert Plummer 是主要作者。
import GPU from 'gpu.js'
const gpu = new GPU()
const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function(a, b) {
var sum = 0;
for (var i = 0; i < 512; i++) {
sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];
}
return sum;
}).setOutput([512, 512])
使用 gpu.js 進行矩陣乘法運算，相當于 GPU 編程中的 Hello World！
在當前語境中，內核是在 GPU 而不是 CPU 上執行的函數。使用 gpu.js，內核可以用 JavaScript 的子集（https://github.com/gpujs/gpu.js#creating-and-running-functions）編寫。然后編譯代碼并在 GPU 上運行。幾周前，gpu.js 支持基于 OpenCL 的 Node.JS（https://github.com/mikeseven/node-opencl/issues/55）。
數字和最多具有三維的數組被用作輸入和輸出。除了基本的數學運算之外，gpu.js 還支持局部變量、循環和 if/else 語句。
為了實現代碼重用并允許更多模塊化設計，你們可以注冊自定義函數 ( https://github.com/gpujs/gpu.js#adding-custom-functions #），然后從內核代碼中使用。
在內核的 JavaScript 定義中，this 對象提供線程標識符，并存儲在實際內核里是常量、在外部是動態變量的值。
該項目專門研究加速 JavaScript 函數，并不試圖提供神經網絡框架。為此，我們可以求助一個依賴 gpu.js 的庫。
Brain.js
Brain.js 繼承自 harthur/brain（https://github.com/harthur/brain），一個可以回溯至 2010 年的 repo。
import brain from 'brain.js'
const network = new brain.recurrent.RNN()
const data = [
{input: [0, 0], output: [0]},
{input: [0, 1], output: [1]},
{input: [1, 0], output: [1]},
{input: [1, 1], output: [0]}
]
network.train(data)
共有近 30 人對這兩個 repo 做出了貢獻。
對 GPU 加速神經網絡的支持基于 GPU.js，這可以算得上該項目近期最重要的進展了。
除了前饋網絡之外，Brain.js 還包括三種重要 RNN 類型的實現（https://github.com/BrainJS/brain.js#neural-network-types）：經典 Elman 網絡、LSTM，以及具備門控循環單元的近期網絡。
該 repo 包含的 demo 處于早期階段。源代碼中還有另外兩個演示 ( https://github.com/BrainJS/brain.js/tree/develop/examples)，其中一個 demo 涉及檢測用 ASCII 碼繪制的字符。
針對機器學習的加速 JavaScript 庫有很多有趣的應用。
在線課程可以將與機器學習或 GPU 計算相關的練習直接集成到 web 應用程序中。學生不必跨不同的操作系統和軟件版本去設置單獨的開發環境。
許多基于神經網絡的 demo 可以更容易地部署，并且不再需要服務器端 API。
對機器學習感興趣的 JavaScript 開發者可以充分利用他們的專業技能，在集成問題上花費更少的時間。
此外，客戶端上的可用計算資源應該被更好地利用。畢竟，并非所有的顯卡都一直用于虛擬現實和挖礦。
需要說清楚，我現在并不主張將本文中提到的庫用于任務關鍵型神經網絡。Python 生態系統仍然是大多數應用程序的首選。
然而，過去 12 個月取得的進展確實令人鼓舞。一年前既沒有 deeplearn.js，也沒有 Propel。彼時 gpu.js repo 中的活動水平相對較低，Brain.js 也不支持 GPU 加速。
隨著時間的推移，這些項目將在某些方面與已建立的框架發生競爭，并催生出 JavaScript 完美適合的全新應用。
https://towardsdatascience.com/gpu-accelerated-neural-networks-in-javascript-195d6f8e69ef
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