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king_harry
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windows图形显示驱动开发驱动开发单片机stm32
用于创建、打开和销毁本机围栏的D3DKMT内核API引入了以下D3DKMT内核模式API来创建和打开本机围栏对象。D3DKMTCreateNativeFence/D3DKMT_CREATENATIVEFENCED3DKMTOpenNativeFenceFromNTHandle/D3DKMT_OPENNATIVEFENCEFROMNTHANDLEDxgkrnl调用现有的D3DKMTDestroySy
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从0开始的学习ARMv7aIMX6ULL芯片驱动开发IMX6ULL嵌入式硬件uboot
目录所以,啥是UBoot使用uboot的命令行完成点事情bdinfo,printenv和version环境变量内存操作所以,啥是UBoot我们搞过STM32或者啥其他单片机的朋友都知道,我们的程序想要跑上去,需要一个BOOTLoader来提供一个最基本的,被初始化后的软硬件环境(比如说中断向量要布置好,C语言的栈环境要布置好等等!),对于跑操作系统,想要让一个大系统跑在一个板子上的重要步骤就是提供
- Docker中GPU的使用指南
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在当今的计算领域,GPU(图形处理单元)已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件,特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台,允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器,在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时,我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU,从环境准备到实际应用,帮助你充分利
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群晖助手服务器whisper音视频ASR语音转文字实用教程
文章目录介绍演示环境服务器/群晖/飞牛NAS部署WhisperASR,语音识别soeasy!准备部署使用Python调用示例注意事项⚓️相关链接⚓️介绍最近有人私信我,有没有什么办法能在NAS上搞个语音识别服务,实现将语音或开会录音自动转成文字?那么今天我们就一起来看看如何在服务器或群晖/飞牛等Nas上部署一个语音转文字的服务,让我们的NAS瞬间变身“听译”大师!演示环境本文演示环境如下:群晖系统
- 【MATLAB源码-第164期】基于matlab的轴承故障三种谱图:细化谱,功率谱,倒谱对比分析仿真。
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操作环境:MATLAB2022a1、算法描述轴承故障分析是一种重要的维护和监控手段,能够帮助工程师及时发现和解决轴承在运行中可能遇到的各种问题。在轴承故障诊断中,通常会使用到三种谱图分析方法:细化谱(FineSpectrum)、功率谱(PowerSpectrum)和倒谱(Cepstrum)分析。这三种方法各有特点,适用于不同的故障类型和分析场景。以下是对这三种谱图的详细描述。细化谱分析理论基础细化
- 【华为OD机试真题E卷】54、统一限载货物数最小值 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
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JavaPy)华为odc++java华为OD机试真题统一限载货物数最小值
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KFickle专栏介绍:最新的华为OD机试真题D、E卷,每题都使用C++,Java,Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,持续更新,支持在线OJ刷题,订阅后评论获取权限,有代码问题随时解答,代码仅供学习参考一、题目题目描述火车站附近
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友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
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一只脑门有点方的小狗,其实还可以把脑门和后脑勺完善一下,更圆润一些。但这样也挺可爱,就保有这样不完美但独一无二的它吧。绘制过程主要就是拼接和调整圆弧,尽量做到过度自然。小狗的绘制主要使用了turtle库的circle()函数,初接触时可能会略有不适应,但用起来之后会发现它很强大!对circle()函数用法还不熟悉的同学可参考这篇博客:《如何用Python画一只兔子——turtle库circle()
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目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
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引言在数字化转型加速的今天,数据已成为企业核心资产,而存储系统的性能直接影响业务响应速度、用户体验和IT基础设施的总体效率。无论是高并发交易系统、实时分析平台,还是AI训练场景,存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层,系统性地解析存储性能调优的核心技术,并提供可落地的优化策略。1.1存储介质特性与选型HDDvs.SSDvs.NVMeHDD的机械寻道延迟(平均5-
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目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- DeepSeek本地部署教程(Windows操作系统笔记本电脑适用)
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最近DeepSeek非常火,你想不想也本地部署,玩转AI呢?一、将DeepSeek部署到自己的电脑有以下好处:1.数据隐私与安全本地存储:所有数据保存在本地,避免第三方服务器存储带来的隐私风险。数据控制:完全掌控数据访问权限,防止未经授权的访问或泄露。2.性能优化低延迟:本地运行减少网络延迟,响应速度更快。资源利用:可根据硬件配置优化性能,充分利用本地计算资源。3.定制化灵活配置:可根据需求调整模
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1.安装与配置问题1.1无法安装MySQLServerMySQLServer安装失败是新手常见的问题之一,以下是具体原因及解决方案:系统要求不满足:MySQL对操作系统有最低版本要求,如Windows7SP1及以上、macOS10.13及以上。若系统版本过低,安装程序可能无法正常运行。例如,在WindowsXP系统上安装MySQLServer8.0,会直接提示系统不兼容,无法进行安装。安装包选择错
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预置第三方apk到MTK项目相关问题总结标签:MTK预置apk目前5.0之后项目预置方式通用步骤为:建立apk文件夹;置目标apk到该文件夹下;解压缩apk查看是否包含lib/文件夹(apk项目是否包含lib库文件);在该文件夹下编写Android.mk脚本;理论上apk文件夹可以建立在项目内任意目录,编译系统会自动搜索并根据其内Android.mk(编译脚本)来进行编译。编译系统采用的是递归搜索
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SpringAI集成DeepSeek实战指南(硅基流动平台版)本文手把手教你通过SpringAI框架集成国产大模型DeepSeek,结合硅基流动平台实现智能对话功能。本方案支持普通对话和流式响应两种模式,完整代码已通过测试,可直接用于生产环境。一、环境准备开发工具JDK17+Maven3.9+SpringBoot3.2.x+(推荐3.3.0)硅基流动平台配置登录硅基流动官网,新用户赠送2000万t
- Windows零门槛部署DeepSeek大模型:Ollama+7B参数模型本地推理全攻略
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一、为什么选择Ollama+DeepSeek组合?1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主:在C-Eval榜单中,7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好:Int4量化后仅需5.2GB存储空间,GTX1060即可运行多模态扩展:支持与StableDiffusion联动生成图文报告1.2Ollama的颠覆性价值相较于传统部署方式,Ollama带来三大突破:开箱即用
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
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在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- K8s 端口转发实战指南(Practical Guide to k8s Port Forwarding)
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天涯海角k8s伴你同行kubernetes容器云原生运维开发分布式
K8s端口转发实战指南1.背景1.1Kubernetes网络隔离性挑战在Kubernetes集群中,所有资源都运行在私有网络空间(通常使用CNI插件构建overlay网络),这带来了以下调试难题:Pod使用动态IP地址(生命周期短暂)Service的ClusterIP仅在集群内部可达生产环境通常禁用NodePort等暴露方式1.2典型使用场景场景类型具体案例传统方案痛点本地开发调试访问未暴露的We
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。