本文目录一览：
- 1、cf封主板硬盘什么
- 2、nn_train.py: error: the following arguments are required：pycharm设置python运行参数
- 3、PyTorch-4 nn.DataParallel 数据并行详解
- 4、编译原理有有符号un-1.u=un吗
cf封主板硬盘什么
一、TX机器码通过物理MAC屏蔽，什么是物理MAC呢？
修改这个物理MAC就好了，怎么修改，最简单的方法，换个主板，但是自己主板没坏换主板不是可惜嘛。
最实惠方法，推荐淘宝买网卡，台式机家里接的网线买，USB有线网卡，买USB3.0 的网速快。
笔记本连接WIFI当然买，无线网卡了
原理呢就是每个网卡拥有一个独立物理MAC，主板原来的，MAC被封禁了，
那就换一个物理MAC地址玩游戏呗。
二、USB网卡买好了，接下来，就卸载原来主板的网卡驱动，以后就用这个USB网卡了。
然后最好重装一个系统，推荐重装系统，为啥? 因为C盘，有各种开挂残留啊
三、安装Wegame（关键）
这个安装的时候会读取你的物理MAC地址记录下来,
四、安装好Wegame安装逆战，CF，可以玩了。
五，切记以后别开挂了，单机游戏可以开挂，网络游戏开挂是对其他玩家的不尊重。
以上内容纯手打，目前最详细的解机器码教程吧
大将军发表于 2021-8-15 17:34
主板和网卡。 正常的改机器码和主板号应该能用，现在不知道封不封IP了。开挂用影子系统或者模仿顺网的环境，就不会再封机器!
XinMrn发表于 2021-8-15 18:44
CF主要封网卡主板和硬盘，腾讯游戏都封这三个东西，如果你试台式电脑，没必要找淘宝，论坛上一些软件都可以解决机器码，如果你是笔记本，淘宝只会隐藏硬盘，找他们更不划算
璐璐诺发表于 2021-8-16 08:53
现在封硬盘咯 mac网卡和主板都是之前的咯
冰剑赤魂发表于 2021-8-19 22:05
璐璐诺 发表于 2021-8-16 08:53
现在封硬盘咯 mac网卡和主板都是之前的咯
老哥，那现在有什么办法吗，我之前游戏一直装在c盘固态里面，如果换到机械硬盘里面可以吗
Joe66发表于 2021-8-20 14:31
实在不行就先用tp安全屋这个还是能让你上游戏玩耍 我以前封机器码半个月就解了 期间一直登录着这个玩cf
七年爸爸发表于 2021-8-24 00:37
随便解啊
hz1230.0发表于 2021-8-29 20:01
小星学破解 发表于 2021-8-15 19:08
看到这个帖子，回想去年因为逆战封了机器码浪费大量时间，精力，终于一劳永逸的解决了。
一、TX机器码通 ...
我是笔记本，无线网卡要买啥样的
白色流氓兔发表于 2021-8-30 05:06
CF主要封网卡主板和硬盘，腾讯游戏都封这三个东西
nn_train.py: error: the following arguments are required：pycharm设置python运行参数
但是，如果python脚本设置了运行参数的话直接这样运行时会报下列参数是需要的错的，。
nn_train.py: error: the following arguments are required: -d/--dataset, -m/--model, -l/--label-bin, -p/--plot
点击后出现下图页面，在Parameter文本框内填写所需参数的路径
如下图，可以看到，设置运行参数后程序运行正常
如下图，可以看到，训练开始，程序运行正确。
PyTorch-4 nn.DataParallel 数据并行详解
本文源自
在本教程中，我们将学习如何使用多个GPU： DataParallel 的用法.
与PyTorch一起使用GPU非常容易。您可以将模型放在GPU上:
请注意，只要调用 my_tensor.to(device) ，就会在GPU上返回 my_tensor 的新副本，而不是重写 my_tensor 。 您需要将它分配给一个新的tensor，并在GPU上使用该tensor。
在多个GPU上执行前向、后向传播是很自然的。但是，PYTORCH默认只使用一个GPU。 你可以轻松地在多个GPU上运行您的操作，方法是让你的模型使用 DataParallel 并行运行:
这是本教程的核心。我们将在下面更详细地探讨它。 导入 与 参数 ———————-
导入 PyTorch 模块和定义参数
设备
虚拟数据集
制造一个 虚拟的(随机产生) 数据集。你只需要实现 Python 的 魔法函数 getitem :
简单模型
对于演示，我们的模型只获得一个输入，执行一个线性操作，并给出一个输出。 但是，您可以在任何模型(CNN、RNN、Capsule Net等)上使用 DataParallel 。
我们在模型中放置了一个print语句来监视输入和输出张量的大小。 请注意批次0的打印内容。
创建模型和数据并行
这是本教程的核心部分。首先，我们需要创建一个模型实例，并检查我们是否有多个GPU。 如果我们有多个GPU， 我们可以使用 nn.DataParallel 来包装我们的模型。 然后我们可以通过模型 model.to(device) 将我们的模型放在GPU上
运行模型
现在我们可以看到输入和输出张量的大小。
结果
如果您没有GPU或一个GPU，当我们批处理30个输入和30个输出时，模型得到30，输出与预期相同。 但是如果你有多个GPU，那么你可以得到这样的结果。
总结
DataParallel 会自动拆分数据，并将作业订单发送到多个GPU上的多个模型。 在每个模型完成它们的工作之后，DataParallel 在将结果返回给你之前收集和合并结果。
编译原理有有符号un-1.u=un吗
编译程序把源程序翻译为目标程序。根据源程序的语言种类，翻译程序可以分为汇编程序与编译程序。与之相对，解释程序是对源程序进行解释执行的程序。相应的可以将高级语言分为
编译型 C/C++, Swift, etc.
解释型 Python, javascript, etc.
混合型 Java, etc.
本文重点放在编译程序的设计上。典型的编译程序具有 7 77 个逻辑部分
对源程序扫描一次被称为一遍 (pass)。典型的一遍扫描编译程序有如下形式
通常将中间代码生成前的分析部分称为编译器的前端，其后的综合部分则被称为后端。这样就把一个编译程序分为了与源语言相关和与目标机有关的两个独立的部分，降低了程序的耦合。假设 llvm 编译器 支持 M MM 种源语言到 N NN 种目标语言的编译
传统的编译器如 gcc 可能需要开发 M × N M \times NM×N 个不同的子模块。而 llvm 使用统一的中间语言 llvm Intermediate Representation 只需要 M MM 个前端与 N NN 个后端，大大降低了开发成本。
文法
设非空有穷集合 Σ \SigmaΣ 为一字母表，则其上的符号串为 ∀ s ∈ Σ ∗ \forall s \in \Sigma^*∀s∈Σ
∗
，其中 ∗ *∗ 表示集合的闭包。特别的记 Σ 0 = ε \Sigma^0 = {\varepsilon}Σ
=ε 为空串组成的集合。规则通常写作
U : : = x or U → x , ∣ U ∣ = 1 , ∣ x ∣ ≥ 0 U ::= x\text{ or }U\rightarrow x,\quad |U| = 1, |x| \ge 0U::=x or U→x,∣U∣=1,∣x∣≥0
其中左部 U UU 是符号，右部 x xx 是有穷符号串。规则的集合 P PP 即可确定一个文法 G GG
程序 ::= 常量说明变量说明函数说明
常量说明 ::= {const常量定义;}
常量定义 ::= int标识符=整数{,标识符=整数}|char标识符=字符{,标识符=字符}
变量说明 ::= {类型标识符变量定义;}
变量定义 ::= 标识符[下标]{,标识符[下标]}
下标 ::= '['无符号整数']' // 无符号整数表示数组元素的个数，其值需大于0
函数说明 ::= {(类型标识符|void)函数定义}void主函数
函数定义 ::= 标识符'('参数表')'复合语句
参数表 ::= [类型标识符标识符{,类型标识符标识符}]
主函数 ::= main'('')'复合语句
复合语句 ::= '{'常量说明变量说明{语句}'}'
语句 ::= 条件语句|'{'{语句}'}'|函数调用语句;|赋值语句;|读语句;|写语句;|返回语句;|;
条件语句 ::= if语句|while语句|do语句|for语句
if语句 ::= if'('条件')'语句[else语句]
while语句 ::= while'('条件')'语句
do语句 ::= do语句while'('条件')'
for语句 ::= for'('标识符=表达式;条件;标识符=标识符加法运算符无符号整数')'语句
条件 ::= 表达式[关系运算符表达式] // 表达式为0条件为假，否则为真
函数调用语句 ::= 标识符'('[表达式{,表达式}]')'
赋值语句 ::= 标识符['['表达式']']=表达式
读语句 ::= scanf'('标识符{,标识符}')'
写语句 ::= printf'('字符串[,表达式]')'|printf'('表达式')'
返回语句 ::= return['('表达式')']
表达式 ::= [加法运算符]项{加法运算符项} // [+|-]只作用于第一个项
项 ::= 因子{乘法运算符因子}
因子 ::= 标识符['['表达式']']|'('表达式')'|整数|字符|函数调用语句
整数 ::= [加法运算符]无符号整数
标识符 ::= 字母{字母|数字}
无符号整数 ::= 非零数字{数字}|0
数字 ::= 0|非零数字
非零数字 ::= 1|...|9
字符 ::= '加法运算符'|'乘法运算符'|'字母'|'数字'
字符串 ::= "{十进制编码为32,33,35-126的ASCII字符}"
类型标识符 ::= int|char
加法运算符 ::= +|-
乘法运算符 ::= *|/
关系运算符 ::= |=||=|!=|==
字母 ::= _|a|...|z|A|...|Z
复制
上述文法使用扩充的 BNF 表示法进行描述
符号 定义 说明
∣ \vert∣ 或 作用域由括号限定
{ t } n m \{t\}^m_n{t}
n
m
将 t tt 重复连接 n ∼ m n \sim mn∼m 次 缺省时 m = ∞ , n = 0 m = \infin,\ n = 0m=∞, n=0
[ t ] [t][t] 符号串 t tt 可有可无 等价于 { t } 1 \{t\}^1{t}
1
( t ) (t)(t) 局部作用域 主要用于限定 ∣ \vert∣ 范围
相关概念有
概念 符号 定义 示例
识别符号 Z ZZ 文法中第一条规则的左部符号 程序
字汇表 V VV 文法中出现的全部符号 { 程序, 常量说明, …, 0, 1, … }
非终结符号集 V n V_nV
n
全部规则的左部组成的集合 { 程序, 常量说明, 变量说明, … }
终结符号集 V t V_tV
t
V − V n V - V_nV−V
n
{ 0, 1, …, _, a, b, … }
设 U : : = u ∈ P U ::= u \in PU::=u∈P 则对于 ∀ x , y ∈ V ∗ \forall x, y \in V^*∀x,y∈V
∗
有直接推导 x U y ⇒ x u y xUy \Rightarrow xuyxUy⇒xuy 。如果 y ∈ V t ∗ y \in V_t^*y∈V
t
∗
则 x U y ⤃ x u y xUy\ ⤃\ xuyxUy ⤃ xuy 称为规范推导。直接推导序列 u 0 ⇒ u 1 ⇒ ⋯ ⇒ u n u_0 \Rightarrow u_1 \Rightarrow \cdots \Rightarrow u_nu
⇒u
1
⇒⋯⇒u
n
可简记为
{ u 0 ⇒ + u n n 0 u 0 ⇒ ∗ u n n ≥ 0 \begin{cases} u_0 \mathop\Rightarrow\limits^+ u_n n 0\\ u_0 \mathop\Rightarrow\limits^* u_n n \ge 0\\ \end{cases}{
u
⇒
+
u
n
u
⇒
∗
u
n
n
n
≥
进一步定义
句型 V ∗ ∋ x ⇐ ∗ Z V^* \ni x \mathop\Leftarrow\limits^* ZV
∗
∋x
⇐
∗
Z
句子 V t ∗ ∋ x ⇐ + Z V_t^* \ni x \mathop\Leftarrow\limits^+ ZV
t
∗
∋x
⇐
+
Z
语言 L ( G ) = { x ∣ x is sentence } L(G) = \{ x| x\text{ is sentence} \}L(G)={x∣x is sentence}
如果文法 G GG 和 G ′ G'G
′
有 L ( G ) = L ( G ′ ) L(G) = L(G')L(G)=L(G
′
) ，则称这两个文法等价。设 w = x u y w=xuyw=xuy 为一句型，称 u uu 为一个相对于 U ∈ V n U \in V_nU∈V
n
的
w ww 的短语 如果 Z ⇒ ∗ x U y ∧ U ⇒ + u Z \mathop\Rightarrow\limits^* xUy \land U \mathop\Rightarrow\limits^+ uZ
⇒
∗
xUy∧U
⇒
+
u
w ww 的简单短语 如果 u uu 是短语且 U ⇒ u U \mathop\Rightarrow\limits uU⇒u
句型的最左简单短语称为句柄。
二义性
文法 G GG 是二义性的，如果 ∃ x ∈ L ( G ) \exist x \in L(G)∃x∈L(G) 使下列条件之一成立
x xx 可以对应两颗不同的语法树
x xx 有两个不同的规范推导
