遗产教程
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本教程作者： `fangwei123456 <https://github.com/fangwei123456>`_

由于开发者精力有限，有一些教程并未随着SpikingJelly的代码更新而同步更新，还有一些教程被精简合并进了新版教程。\
下面列出一些可能对读者有帮助的老版教程。

`Activation-based` 的设计来源
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在早期的框架中，`Activation-based` 被称之为 `Clock-driven`，下面是相关的教程：

`时间驱动 <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/tutorial.clock_driven.html>`_

编码器
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新版框架还没有来得及进行更新，可以先查看老版本的教程：

`时间驱动：编码器 <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/2_encoding.html>`_

ANN转换SNN
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新版框架还没有来得及进行更新，可以先查看老版本的教程：

`ANN转换SNN <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/5_ann2snn.html>`_

SNN在其他任务的应用
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`强化学习DQN <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/6_dqn_cart_pole.html>`_

`强化学习A2C <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/7_a2c_cart_pole.html>`_

`强化学习PPO <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/8_ppo_cart_pole.html>`_

`利用Spiking LSTM实现基于文本的姓氏分类任务 <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/9_spikingLSTM_text.html>`_


步进模式的设计来源
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`传播模式 <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/10_propagation_pattern.html>`_

CUPY后端的设计来源
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`使用CUDA增强的神经元与逐层传播进行加速 <https://spikingjelly.readthedocs.io/zh_CN/0.0.0.0.12/clock_driven/11_cext_neuron_with_lbl.html>`_

诚待英才
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我们非常欢迎有余力的读者，将这些教程更新到与框架的master版本匹配，并提交Pull Request到master版本中。
