- DAC数模转换器(DAC特性、DAC工作原理、DAC输出实验配置步骤、DAC输出三角波实验、DAC输出正弦波实验配置步骤、PWM + RC滤波器、PWM DAC技术实现原理)
孤芳剑影
STM32嵌入式硬件
参考http://t.csdnimg.cn/GjsbR一、DAC简介注意STM32H7只有一个DAC,但有两个独立的通道,跟F4的略不同,F4是两个DAC。◆如果仅使用STM32H7的一个通道,即PA4或者PA5引脚,另一个引脚没有做任何配置,这个引脚上会有波形效应。◆STM32H7的DAC支持出厂校准和用户校准模式。特别注意一点,校准是建立在用户使能了输出缓冲的情况下才有效。◆STM32H7的D
- 深度对比Linux软链接和Windows快捷方式
秋の水
linuxwindows
以下从8个维度对Linux软链接和Windows快捷方式进行深度对比:一、核心特性对比特性Linux软链接Windows快捷方式文件类型特殊文件类型(symboliclink).lnk扩展名文件存储内容纯文本路径二进制结构(含GUID等元数据)文件大小路径长度决定(约100B)固定约1KB系统识别内核级支持Shell解析二、路径解析机制Linux软链接:采用相对路径时基于链接文件所在目录解析示例:
- 服务器ubuntu常见命令
can903154417
服务器linux深度学习tensorflow
新建/删除文件:mkdirA.txt/rmA.txt新建/删除文件夹:mkdirA/rm-dA移动文件或文件夹A到BmvAB打开并编辑并退出文本:via.txtiEsc保存并退出:shift加:然后!wq或者wq查询目前进行任务:top或者ps-auxtop程序停止运行:ctrl+C!!!保持程序后台运行:nohup和&一起使用,nohuppythontest.py>test.log2>&1&杀死
- 自然语言处理之语法解析:BERT:自然语言处理基础理论
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自然语言处理之语法解析:BERT:自然语言处理基础理论自然语言处理基础自然语言处理的定义与应用自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言;自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代,随着计算机技术的飞速发展,NLP技术在信息检索、文本挖掘、语音识别、机器翻译、情
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简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列python机器学习人工智能深度学习自然语言处理
温度(Temperature)作用:就像调节"脑洞大小"的开关。温度调低(比如0.2):AI会变成保守派,总选最稳妥的回答(适合写说明书、正经文案)温度调高(比如1.0):AI就变戏精,各种天马行空(适合编故事、写段子)Top-k(候选词数量)作用:每次选词时的"候选名单人数"设小值(比如10):AI只能在10个最合适的词里挑(回答更靠谱)设大值(比如50):AI能考虑50个可能的词(回答花样更多
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20250228下载MOOC课程的视频【单集】2025/2/2823:56方法一:通过m3u8的链接/索引文件,批量下载,不过有点慢。保险起见,可以下载2次。实践中有些时候会丢包。还有下载链接根据时间可能会随时动态改变!方法二:你看一遍就会出现所有的ts切片,通过工具比如:迅雷之类的讲全部的ts都下载,然后通过工具合并起来。ffmpeg-i"concat:output1.ts|output2.ts
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一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件,负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图:解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
- SQL-o1:一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法
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1引言文本到SQL(Text2SQL)任务旨在将自然语言查询转换为可执行的SQL查询。得益于大规模语言模型(LLMs)的应用,该领域取得了显著进展。然而,模型的可扩展性、生成空间的限制以及SQL生成过程中的连贯性问题仍然存在。为了解决这些问题,我们提出了SQL-o1,一种基于自奖励的启发式搜索方法,旨在增强LLMs在SQL查询生成中的推理能力。SQL-o1结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行过程级
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题解|#奶牛喂养时间#题目考察的知识点:贪心之合并数组题目解答方法的文字分析:先将intervals进行排序,定义一个变量prev,然后遍历,如果prev[1]>=interv题解|#牛牛和罗马数字智力游戏#题目考察的知识点考察哈希表的应用题目解答方法的文字分析将对应关系存入哈希表中之后开始循环拆分每一个罗马字母,将结果保存并减去哈希表中对应的值。最后的结果和lim题解|#直线上的牛#import
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DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术,能够处理复杂的非结构化数据(如文本、图像、语音等),并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题:1.企业知识管理与智能搜索场景:企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据,员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用:通过语义搜索和自然语言处理(NLP),DeepSeek可以理
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一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
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一、什么是图片懒加载?当访问一个页面的时候,先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径(这样就只需请求一次),当图片出现在浏览器的可视区域内时,才设置图片真正的路径,让图片显示出来。这就是图片懒加载。通俗一点:1、就是创建一个自定义属性data-src存放真正需要显示的图片路径,而img自带的src放一张大小为1*1px的图片路径。2、当页面滚动直至此图片出现在可
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在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
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你会改IP地址吗?你觉得改IP地址难吗?自从去年各大平台开始显示IP属地后,几乎每天都有人来问我们怎么改IP地址,而我们作为一家IP代理服务商,可以说天天都在和IP打交道,对这一块自然是了如指掌,下面我就来教大家三种改IP地址的方法。第一种方法:使用代理IP软件这是现在最为常用的一种方法,很简单,下载,兔子软件配置好以后,就可以随心所欲的一键切换IP了,放心,都有使用教程的,小白也能一看就会。第二
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99乘法口诀万物皆可变
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引言在图形用户界面(GUI)应用程序开发中,多线程编程已成为不可或缺的一部分。通过使用多线程,开发者可以在后台执行耗时任务,同时保持用户界面的响应性。然而,多线程编程也带来了复杂性,尤其是在处理用户界面(UI)控件时。由于UI控件通常不是线程安全的,直接从非UI线程访问或修改它们可能会导致不可预见的行为或程序崩溃。因此,在C#的WindowsForms和WPF等框架中,跨线程调用UI控件成为了一个
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现在每天都有越来越多的企业依靠与地理信息位置相关的数据来改善运营和增加利润,包括:客户位置、货物位置等,这些数据信息现在已经成为许多业务逻辑中不可或缺的一部分。但是,很少有人同时会GIS和编程,程序员分为很多种,但是GIS开发通常是指前端+GIS开发,大部分做前端的程序员,不会GIS框架,这也是GIS开发人才或缺的重要原因之一。如果想往GIS开发方向发展,但在学习的时候感到困惑,可以看下本篇文章,
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dnspod动态解析linux
NAS折腾记篇一:五分钟搞定威联通DNSPOD动态域名解析-简单教程+问题解决2021-01-1321:04:4814点赞156收藏28评论新人值友一枚,第一次发贴,请大家多多支持!2020年双11,因为每天都会打开张大妈看看,经过太多值友PO文轮番轰炸,终于下手了一台威联通NAS。从一开始完全搞不清状况的新人小白(存储池,卷,威联通的太多术证让人傻傻分不清),到现在基本上把自己的NAS折腾得七七
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如何在本地运行大型语言模型(LLM):深度指南及最佳实践在当今的人工智能领域,越来越多的开发者希望能够在本地运行大型语言模型(LLM),而不依赖于云端服务。这种趋势的兴起主要源于两个重要的需求:隐私保护和成本控制。通过在本地设备上运行LLM,用户的数据不会被发送到第三方服务器,确保了数据的隐私性。同时,在长时间运行的模拟、文本生成、总结等需要大量计算资源的应用中,本地运行可以显著降低成本。本文将深
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质量门(QualityGates)在软件开发和项目管理中扮演着至关重要的角色。以下是对质量门的详细介绍:一、定义与作用质量门是一个预设的代码质量或项目质量检查点,用于评估代码或项目是否达到了既定的质量标准。它通常被设置在持续集成(CI)或持续交付(CD)流程中的关键阶段,作为代码合并、构建或部署前的必要质量检查步骤。通过质量门,项目团队可以确保代码或项目的质量符合预定标准,从而避免潜在问题进入生产
- 合并两个有序数组(Leetcode)
每天瞎忙的农民工
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解题思路:三个指针:$p1:指向nums1中的最后一个非零元素。$p2:指向nums2的最后一个元素。$p:指向nums1的最后一位,用于存储合并后的元素。从后往前填充:比较nums1[$p1]和nums2[$p2],较大的放入nums1[$p],指针向前移动。处理剩余元素:如果nums2中还有剩余的元素(p2>=0),直接拷贝到nums1。无需处理nums1剩余的元素:因为nums1的前半部分已
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
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yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f