华南理工大学数字信号处理实验三（薛y老师）

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）上层精灵的赞美诗 #S32K144的外设基础实验单片机 stm32 嵌入式硬件 eclipse mcu 笔记
这次的实验比较简单，主要目的就是验证一下ADC的中断功能，思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样，将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。其实官方并不推荐使用中断的方式，这种方式会占用大量的CPU资源，笔者安排这篇文章的主要目的是在使用ADC中断的时候发现了个容易忽略的问题，如下图：笔者配置了ADC通道12的连续转换并使能了通道中断，关键的点就在中断这里，通过查看SDK中的代码发现，配置后的
PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch 人工智能 python
前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）林聪木目标检测 YOLO 人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
【新能源集成热管理系统的开发与优化】新能源汽车--三电老K 研发测试汽车学习方法
新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整，需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证，以应对高低温、极端气候等复杂工况。以下是具体实施方法：一、环境仓试验室测试系统标定与基础验证模型搭建：通过AMESim等仿真工具建立机-电-热耦合模型，涵盖电池、电机、空调等子系统，分析高温工况下各部件能耗占比及整车续航表现。参数标定：在环境仓中模拟极端温度（如38℃高温或-30℃低温），
华为ensp--BGP路径选择Community 华为路由bgp
学习新思想，争做新青年，今天学习的是BGP路径选择Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中，R1属于AS100，R2、R3和R4属于AS编号为200的一个联盟，R5属于AS300。在联盟AS200中，R2和R4属于成员AS2001
软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台开源
一、一键式教学环境部署，节省90%准备时间•应用模板库：提供200+预置教学工具模板（如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群），教师可根据课程需求选择模板，5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离：支持同一服务器并行运行不同版本框架（如Django3.2教学版与4.1开发版），避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建：学生通过命令行快速申请带GP
【论文阅读】MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型勤奋的小笼包论文阅读语言模型人工智能自然语言处理 chatgpt
MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题：3.方法：3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
Peach-Editor，一款Web版电子病例编辑器实验版本上线了大神1573 Peach-Editor 编辑器
经过一年多的辛苦钻研，一款web版本的电子病例编辑器基础word编辑功能版本终于和大家见面了，编辑器实现了参照传统文档编辑习惯，尽可能的还原原汁原味的文档编辑体验。目前初步完成了基础的文本编辑、表格、分页、页面控制等后续还加加入电子病例相关内容，整个编辑器的研发进度正在有序推进中，现将阶段性成果展示给大家。整体界面，沿用了传统的文档编辑习惯，菜单栏分为文件、编辑、插入、页面、审阅。编辑菜单内容主要
动态规划算法优化在资源分配问题中的应用 suyang199312 课程设计
摘要资源分配问题广泛存在于各类生产与管理场景，合理分配资源以实现效益最大化至关重要。本文深入剖析动态规划算法在资源分配问题中的应用，详细阐述其基本原理与常规解法，针对常规解法的不足提出创新优化思路，并给出具体实现步骤。通过实际案例分析与实验验证，展示优化后的动态规划算法在提升资源分配效率和效益方面的显著优势，为相关领域的决策制定提供有力支持。引言在经济、工程、计算机科学等众多领域，资源分配问题无处
根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1 论文复现大模型复现 Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
组件化开发之02 cocoapods 远程私有库 dzb1060545231 iOS 开发专栏免费
上一讲我们讲到了如何创建本地私有仓库,关于远程私有库就是我们按照cocoapods的一些规范创建一个自己的私有索引文件库和一个自己的私有库代码仓库,私有索引库存放我们私有库的podspec索引文件,后边更改了私有库版本内容,就将私有库的podsepc文件提交到这个私有索引库仓库里.接下来我会具体的讲解如何去生成这样一个远程私有索引库仓库,方便公司内部开发人员去使用这个远程私有库.///这是笔者电脑
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法天天酷科研工艺参数优化 matlab 神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于：能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系，例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
使用码云搭建CocoaPods远程私有库倾云鹤 IOS cocoapods xcode ios
一、创建远程私有索引库用来存放私有框架的详细描述信息.podspec文件1.创建私有库假设码云上创建的私有库为repo-spec2.查看本地已存在的索引库podrepolist3.将远程私有索引库添加到本地podrepoadd[https://gitee.com/jingluoguo/repo-spec.git](https://gitee.com/lsapp_dev/repo-spec.git)
以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》留下一片云科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验：在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后，按量子“波函数”理论，“电子只靠自相干，不需任何外部作用即可任意变向、返回”，“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术：“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在，唯物唯一。集合有统属，万物归自然。集合内性本善，逻辑/规则在集
第十四届蓝桥杯省赛C++C组——子矩阵（蓝桥杯篇章完结撒花） Dawn_破晓蓝桥杯一个月速成日志蓝桥杯 c++c语言
本来想写的速成日志也没写多少，cb国二，最后一题树形DP调了一小时发现h数组没置-1，最后无果，如果没马虎可能有国一水平了，正儿八经准备用了两个月，因为要考研，每天只学2-3小时的算法，一共刷了300多道题吧，由于之前选过ACM（实验课因为周六去，懒得去还给我挂了）和算法分析课，所以还是有点基础的，如果算上一年前刷的题总共加起来也就400多道题吧。说一下历程吧，一年前的题都是老师布置的作业，迫不得
Hotcoin精彩亮相2024香港Web3嘉年华 Hotcoin web3 游戏去中心化区块链
4月9日，由万向区块链实验室、HashKeyGroup联合推出，由W3ME承办的“2024香港Web3嘉年华”活动在香港圆满落幕。作为全球规模最大的Web3活动之一，2024年香港Web3嘉年华汇集了160+全球热门项目，100+行业垂直媒体，以及300+专家学者、知名项目代表、行业领军人物等演讲嘉宾，共同探索Web3发展新洞察。Hotcoin作为本次活动的七大一级参展商，在本次会场精心布置了展位
glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常） phynikesi pytorch glm-4v-9b踩坑 bitsandbytes异常
前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题，没有涉及对模型本身以及更多问题的分析，大家可先看问题描述，再决定是否看下去。实验平台：linux系统，RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常，模型无法运行加载问题本人设备有限，引用一下别人完整加载模型的数据，大约18.9g。用16g显卡直接报OOM，用8-bit加载还是
XSS 绕过分析：一次循环与两次循环的区别智商不在服务器渗透攻击 xss 前端
目录代码分析代码流程：一次循环的问题原因分析：删除顺序导致遗漏两次循环修复方案两种绕过方式绕过方法1：DOM破环绕过方法2：SVGXSS（双SVG绕过）1.为什么"一个SVG注定失败，两个SVG直接成功"？2.为什么属性被删除后SVG仍能触发XSS？复现对比实验场景1：单SVG（失败）场景2：双SVG（成功）防御建议：代码分析Documentconsole.info(x.attributes);c
Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象龙胥伯人工智能
基于最新研究成果与行业动态，AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用，在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式（预训练→多任务学习→强化学习
S32K144外设实验（二）：ADC单通道单次采样（软件触发）上层精灵的赞美诗 #S32K144的外设基础实验单片机嵌入式硬件 eclipse mcu 笔记
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活，笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设。在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读，这里在回顾一下ADC的基本功能，第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先
AXI总线之相关应用逾越TAO fpga开发硬件工程笔记
AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议，其应用场景极为广泛，覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例：一、移动处理器与SoC应用场景：智能手机、平板电脑的SoC（如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟）中，AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP（图像信号处理器）、DDR控制器等模块。典型案例：ARMCortex-A系列多核集群：AX
做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集，来自cell子刊优化算法侠Swarm-Opti 深度学习数据集电池寿命预测深度学习人工智能
引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大，最贴近实际运行场景，持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查，考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响，涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注数据集
2024-10-24，由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan，这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集，包含了层次化的语言标注。数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）的兴起和与其他数据模态的融合，多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注，并取得了快速进展。然而，现有的数据集
2025年从DeepSeek到Manus：AI如何重塑企业价值报告600+份汇总解读|附PDF下载
原文链接：https://tecdat.cn/?p=41172当前全球AI技术正从实验室走向产业化深水区，本报告以企业价值重构为核心，通过技术演进路径、行业竞争范式、落地实施策略三大维度，揭示AI如何从成本中心转变为价值引擎。数据显示，2025年生成式AI在中国创造的潜在经济价值达2万亿美元，其中制造业、电子行业生产力增益最为显著。本报告汇总解读基于《发布机构：华中科技大学数智管理与传播研究团队、
计算机网络——绪论 systemyff 计算机网络网络
6个章节，外加实验和复习课时。题目来自于题库，重在理解+翻译。概述物理层链路层网络层传输层应用层复习课实验课一、计算机网络的基本概念•21世纪的一些重要特征就是数字化、网络化和信息化，是一个以网络为核心的信息时代。•网络现已成为信息社会的命脉和发展知识经济的重要基础。发展最快的并起到核心作用的是计算机网络Ø第一代以主机为中心Ø第二代以通信子网为中心Ø第三代ISO/OSI-RM、InternetØ第
DeepSeek从入门到精通「清华团队」 YuKeeHgg DeepSeek 人工智能 ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源
「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏 YuKeeHgg DeepSeek AI 华彬智融知识库 DeepSeek ai 华彬智融
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Transformer精选问答 EmbodiedTech 大模型人工智能 transformer 深度学习人工智能
Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提
主从dns+nfs+nginx综合实验睡不够觉 centos linux 运维
目录1.实验要求2.配置主DNS1安装bind软件编辑主配置文件编辑区域数据文件检查配置文件和区域文件是否有误重启服务测试dns1是否生效3.配置从DNS2安装bind编辑从DNS2的主配置文件防火墙放行测试dns24.配置nfs服务创建共享目录写入指定内容，并编辑共享配置文件5.web服务配置下载nginx软件挂载共享目录到nginx的默认页面6.客服端配置安装bind-utils客户端测试7.
复旦：LLM不同层位置编码缩放大模型任我行大模型-结构原理人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题：Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源：arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型（LLM）在处理长上下文输入方面取得了重大进展，但它们仍然存在“中间丢失”问题，即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明，这个问题可能源于旋转位置嵌入（RoPE）的快速长期衰
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下复制代码 $('input').keyup(funciton(){
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java和c语言的雷同麦田的设计者 java 递归 scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点： a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句不会再继续执行。 b、for循环相比于whi
LINUX环境并发服务器的三种实现模型被触发 linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
Oracle数据库查询指令肆无忌惮_ oracle数据库
20140920 单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录 -- 查看emp表 desc emp
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浅谈REDIS数据库的键值设计矮蛋蛋 redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
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//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点：工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只知道人力资源是管理企业招聘的当时我被招聘上了，当时给我们培训的人
Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
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linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
一个文件正在被进程写我想查看这个进程文件一直在增大找不到谁在写使用lsof也没找到这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java 算法
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一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
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10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段应按照如下部分实现bean之间的消息通讯继承ApplicationEvent类实现自己的事件实现继承ApplicationListener接口实现监听事件使用ApplicationContext发布消息

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