Oh My Cal!是一款Mac下的多功能和多模式计算器，其使用起来非常方便。
Benefit Highlighting:
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支持常用(Basic)/科学(Scientific)/程序员(Programmer)三种模式
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在程序员(Programmer)模式中，你可以使用十进制，八进制，十六进制以及二进制来执行计算并且在多个进制之间来回转换
Why Oh My Cal! ?
好吧，按照老习惯，说说我为什么写这个app。
肯定有人会问，OS X不是已经自带一款非常强大的计算器应用了吗，你干嘛要重写一个，这不是
脱裤子放P
多此一举吗？
众所周知OS X自带的计算器非常强大，但是它和其他各种计算器应用一样，使用起来很麻烦。相信很多人和我一样，都喜欢在全屏模式下工作，我平时就喜欢在全屏模式下使用Xcode和Evernote等应用，有时候急须计算点东西，就必须在Launchpad里找到计算器应用，然后切换到另一个屏幕进行计算，计算后再切换回当前的workspace使用结果，来回来去实在麻烦，有时候需要计算的东西多一点的时候，要反复在多个屏幕或者应用程序之间切换，我受够了:-(
为了解决我在使用计算器应用时遇到的这种问题，我写了Oh My Cal!
Oh My Cal!拥有两种状态，平时它会悬挂在菜单栏上，当我们在非全屏模式下时，可以很容易从菜单栏呼出Oh My Cal!进行计算：
Programmer模式：
Basic模式：
Scientific模式：
但是这还不够方便，我想要的是能够随时随地（不管是在全屏的应用中或是在Dashboard中）都可以很方便地进行复杂的计算，所以Oh My Cal!还支持通过热键全局呼出：
这样，在任何地方只要你想要计算点什么东西，都可以按下组合键全局呼出Oh My Cal!进行计算，得到结果后，再次按下组合热键或者鼠标点击其他位置即可隐藏计算器，我喜欢这种呼之即来，挥之即去的效果。
大家用计算器就是图个方便。
我曾在App Store中搜索具有这样能力的计算器应用，但是基本上没有（有个别的计算器应用的确支持悬挂在菜单栏进行很方便的计算，但是功能太过简陋），所以写了一个。鄙人孤陋寡闻，如果有其他这样的应用欢迎你分享给我。
Oh My Cal!是自由软件，你可以免费获取，自由修改或重新分发源代码。如果不想自己编译源码，或者想对作者进行捐助，也可以在Mac App Store上付费购买。
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模板方法（Template Method） Intent 定义算法框架，并将一些步骤的实现延迟到子类。 通过模板方法，子类可以重新定义算法的某些步骤，而不用改变算法的结构。 Class Diagram Implementation 冲咖啡和冲茶都有类似的流程，但是某些步骤会有点不一样，要求复用那些相同步骤的代码。 // java public abstract class CaffeineBeve
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本文向大家介绍c#设计模式之单例模式的实现方式，包括了c#设计模式之单例模式的实现方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 场景描述 单例模式对于我们来说一点也不模式，是一个常见的名称，单例模式在程序中的实际效果就是：确保一个程序中只有一个实例，并提供一个全局访问点，节省系统资源 单例模式无论是在实际开发中还是在软件应用中比较常见，比如，windows系统的任务管理器、IIS的HttpAppl
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在上一节中的计算器是以解释的方式执行的，现在我们想要把它转换成以编译的方式执行。编译执行和解释执行相比，需要依赖于特定的目标机器。在这里我们假设有一台这样的机器，它用堆栈进行运算，支持如下表所示的几种指令： 指令 说明 运算元数目 用途 LDV Load Variable 1 变量入栈 LDC Load Constant 1 常量入栈 STR Store Value 1 栈顶一个元素存入指定变量
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为了给前面的算术表达式语法分析器计算出结果，我们还需要做些其它的事情。 ANTLR v4鼓励我们保持语法的整洁，使用语法分析树Visitor和其它遍历器来实现语言应用。不过在接触这些之前，我们需要对语法做些修改。 首先，我们需要用标签标明规则的选项，标签可以是和规则名没有冲突的任意标志符。如果选项上没有标签，ANTLR只会为每个规则生成一个visit方法。 在本例中，我们希望为每个选项生成一个不同
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例如3x^4-17x^2-3x+5。多项式的每个项可以表示为一对整数（系数、指数）。然后，多项式本身是这样的对的列表，如 所示。 零多项式0表示为空列表，因为它没有具有非零系数的项。 我想写两个函数，用元组（系数、指数）的相同表示形式对两个输入多项式进行相加和相乘： null > 应该给出 应该给出 应该给出 这里有一些东西，我开始了，但完全被打动了！
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本节中我们将展示如何使用多块GPU计算，例如，使用多块GPU训练同一个模型。正如所期望的那样，运行本节中的程序需要至少2块GPU。事实上，一台机器上安装多块GPU很常见，这是因为主板上通常会有多个PCIe插槽。如果正确安装了NVIDIA驱动，我们可以通过nvidia-smi命令来查看当前计算机上的全部GPU。 !nvidia-smi “自动并行计算”一节介绍过，大部分运算可以使用所有的CPU的全部