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  @john-0 Hallo, ja, das von Wirth ist mir bekannt. Aber das ist Oberon und uralt. Ich habe aus den Teilen des Source Codes hier inzwischen einen Compiler gebastelt welcher läuft und zumindest einen Teil der Tests übersetzt, leider zur Zeit noch mit einigen Fehlern. Ich hoffe ich bekomm die Fehler noch behoben. Grüße
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  Fragen zu Funktionen und Abläufen in C++ (C++98, C++03, C++11, C++14, C++17), um zu erfahren was pure virtual bedeutet, wie das mit Templates, STL und Boost geht. Bitte keine Fragen zu Windows/Linux-Programmierung hier posten!

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  Ich arbeite mit VS 2019
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  Okay, danke für eure Hinweise. Und ja, ich verwende die Makros vor allem für die Rückübersetzung des Enums in einen String. Viele Grüße
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  Diskussionen und Fragen zu Betriebssystemen bezüglich Ansprechung ihrer Schnittstellen, Entwicklung und Verwendung.

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  Man könnte ganz brutal folgendes in einem eigenen Thread laufen lassen: bool spacePressed = false; while (true) { SHORT const rc = GetAsyncKeyState(VK_ENTER); bool const desiredSpacePressed = (rc & (1 << 15)) != 0; if (desiredSpacePressed != spacePressed) { if (desiredSpacePressed) keybd_event(VK_SPACE, 0, 0, 0); else keybd_event(VK_SPACE, 0, KEYEVENTF_KEYUP, 0); spacePressed = desiredSpacePressed; } Sleep(10); } Wobei ich mir ziemlich sicher bin dass das eleganter geht. Möglicherweise mit Raw-Input.
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  Sry, ChipID und SchlüsselID sind das selbe. Mir geht es rein um den Vorgang der Normalisierung - ohne irgendwelche Kenntnisse über die Modellierung zu haben. Wenn ich eine solche Tabelle gegeben habe Personal(ID [PK], Personalnummer, Vorname, Nachname, AbteilungsID, Abteilung, ChipID) wie kann ich ohne Kenntnis der Domäne die 3NF bilden und wie sieht diese aus?
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  Nehmen wir mal ein konkretes Beispiel: from keras import Sequential, layers from keras.layers import Dense model=Sequential() #einfaches lineares Modell #Input-Layer input muss 1 sein, da es die Dimension unserer Liste ist model.add(layers.Dense(units=2,input_shape=[1])) #Zwischenlayer model.add(layers.Dense(units=2)) model.add(layers.Dense(units=2)) model.add(layers.Dense(units=2)) #Outputlayer units muss 1 sein model.add(layers.Dense(units=1)) eingang=[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 19, 20] ausgang=[ 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 100, 121, 144, 196, 256, 289, 324, 361, 400] model.summary() #Erstellen des Netzes ("adam"alternativ zu "sgd") model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam') #Trainieren des Netzes mit ... Durchläufen model.fit(x=eingang,y=ausgang,epochs=4000) #Vorhersagen der Zahlen print(model.predict([9])) print(model.predict([13])) print(model.predict([15])) [[115.986626]] <-- 81 erwartet [[200.6325]] <-- 169 erwartet [[242.95547]] <-- 225 erwartet Zumeist wird nur das technische Vorgehen erklärt, aber nicht das wirklich interessante Knowhow. Die Frage ist hier, wie optimiert man geschickt, dass die quadratische Funktion möglichst gut abgebildet wird. Für einen Einsteiger ist das ein schwieriger Schritt.
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  P.S. "alter Thread und Nichtigkeiten".