【R基础知识】第8页

直流无刷电机（BLDC）基础知识---TMC4671-LA

提到直流无刷电机，那不得不提的就是有刷电机了。有刷电机有一个比较令人讨厌的缺点：那就是“吵”。因为电刷和换向环需要时刻不停地摩擦，才能给电枢供电。所以，如果你想要一个“静音风扇”的话，肯定不能选使用了有刷电机的产品。并且电刷使用时间久了，比较容易损坏。电流较大的时候，你甚至可以看到电刷在换向的时候噼里啪啦地冒火花。而这些缺点，在下面将要介绍的直流无刷电机（BrushlessDCMotor）里，一样

TRINAMIC-TMC-曹工·2025-02-21 11:31

JavaSE基础知识点记录 08章面向对象编程（高级）

目录8-1static修饰成员变量与方法8-2单例的设计模式1、饿汉式2、懒汉式8-3main()的理解8-4类的成员之四：代码块1、静态代码块2、非静态代码块8-5实例变量赋值位置与赋值顺序8-6final关键字的使用8-7abstract关键字修饰类、方法8-8接口的理解与基本语法接口的实现8-9jdk8，jdk9中接口的新特性8-10类的成员之五：内部类1、成员内部类2、局部内部类8-11枚

老CCC·2025-02-21 11:59

git的ignore配置

在提交代码时，有好多文件像.pyc之类的不需要提交，可以通过下面的方式进行避免在.gitignore文件中添加每次提交需要忽略的修改gitrm-r--cached“*.pyc”gitcommit-m“注释

yinghuochong124·2025-02-21 11:26

精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一

一、基础知识1、《多系统GNSS非差非组合精密单点定位相关理论和方法研究》周锋博士论文2、《BDS/GPS非差非组合抗差自适应PPP》纪超3、《GPS非差相位精密单点定位理论与实现》叶世榕4、《BDS/

枯荣有常·2025-02-21 11:26

OSPF基础知识总结

基本概念协议类型：链路状态型IGP（内部网关协议），基于Dijkstra算法计算最短路径树。协议号：IP层协议，协议号89。特点：支持分层设计（区域划分）、快速收敛、无环路、支持VLSM/CIDR。区域（Area）骨干区域（BackboneArea）：Area0，所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。区域边界路由器（ABR）：连接不同区域的路由器，汇总区域间路由。自治系统边界路由器（

Rebesa·2025-02-21 10:25

全面掌握XML：初学者必备手册

本手册将引导初学者学习XML的基础知识、命名规则、文档类型定义（DTD）、XMLSchema、命名空间、处理指令、实体、解析方法、XPath、XSLT以及XML在Web服务中的应用和验证过程。

Salton Z·2025-02-21 10:24

软件可靠性基础知识

1.软件可靠性基础概念可靠性定义：软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误的使用情况下维持软件系统的功能特性的基本能力可用性定义：系统能够正常运行的时间比例软件可靠性不等于硬件可靠性，有如下几点区别：软件硬件复杂性高（大部分失效来源于软件失效）低物理退化不存在存在唯一性唯一（每个COPY版本都一样）两个硬件不可能完全一样版本更新周期快慢2.软件可靠性建模影响软件可靠性的因素：软件的开发方法和开发

xuegao0807·2025-02-21 10:23

python 基础知识

python基础知识说明：当前版本：3.7.0所有示例都是写在文件中.py参考教程：Python教程执行文件pythonindex.py所有的代码都在同一个文件index.py中，各部分引用变量一致。

·2025-02-21 10:24

Qt添加链接库总结

二基础知识简介：2.1关于lib和dll的区别如下：(1)lib是编译时用到的，dll是运行时用到的。如果要完成源代码的编译，只需要lib；如果要使动态链接的程序运

糯米藕片·2025-02-21 10:50

麒麟v10 飞腾架构配置Qt编译环境

编译环境操作系统的配置是飞腾CPU20008G+256GQt环境v102303这版镜像可以从麒麟商店进行QtCreator的安装，需要配置Qt的编译库开始配置1.将bin目录赋值读写执行权限sudochmod-R777bin2

糯米藕片·2025-02-21 09:14

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%

俊哥V·2025-02-21 08:07

c++复数加减乘除_少年，学点加减乘除呗？

本文给即将走入或者已经入了大学的少年朋友们介绍一丁点儿关于数及其运算规则的基础知识~按说是中学的时候就该学到的，希望等到他们博士毕业的时候能自信地说：“这篇文章里的内

健康和谐男哥·2025-02-21 08:04

【STM32学习记录05】STM32功能介绍—内核与存储器

主题内容教学目的/扩展视频STM32功能介绍（重点课程）包括ARM核心，内存，时钟，复位，电源，电压监控，看门狗，低功耗，ADC，中断，IO接口，调试模式，定时器，通信接口等功能的基础知识介绍。

触角01010001·2025-02-21 08:03

pdf转换成word在线简单好用支持批量转换效率高 100%还原

r=qzz1x8），让PD

hello_simon·2025-02-21 06:23

MySQL输入密码后闪退？

别担心，我来帮你一一排查和解决：1.MySQL服务未启动：按下Win+R键，输入services.msc，打开服务管理页面，检查MySQL服务是否已启动。

m0_74823364·2025-02-21 05:44

Node.js高版本降为低版本

二、安装nvm管理工具从官网下载安装包https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases解压并安装检查nvm是否安装成功，【win+R】输入cmd回车进入命令界面

m0_74823364·2025-02-21 05:44

Redis 持久化：从零到掌握

Redis持久化的重要性R

库库林_沙琪马·2025-02-21 04:39

本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读本地运行DeepSeek-R1的成本究竟多高？

·2025-02-21 02:13

《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦！

小册内容涵盖现代CSS的基础知识、CSS嵌套及作用域、CSS布局技术与技巧、

·2025-02-21 02:42

R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

前言判别分析（DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时，通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数，同时也指定一种判别规则，借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自

文宇肃然·2025-02-21 01:21

HMSC联合物种分布模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例

在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarch

weixin_贾·2025-02-21 01:50

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

本章为R语言回归分析之上部分，主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例，以及检验回归分析中统计假设的方法。

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析（R语言大作业）

目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标，被赋予了非常重要的意义，深刻反映着当下经济发展的现状。中美

m0_73866147·2025-02-21 00:46

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

R语言中的偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）和判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression

程序才子·2025-02-21 00:15

判别分析在R语言中的实现

在R语言中，我们可以使用多个包来实现判别分析，例如MASS、caret和lda等。本文将介绍如何使用R语言实现判别分析，并提供相应的源代码。安装和加载所需的包首先，我们需要安装并加载需要的R包。

FgVector·2025-02-21 00:45

二分查找！！！！

比如有个从小到大排列的数组：[5,7,7,8,8,10]找到第一个≥8的数的位置左闭右闭：vectornums{5,7,7,8,8,10};inttarget=8;intlower_bound1(){intl=0,r=

xiaolin0333·2025-02-20 23:39

java防抖，防止表单重复提交，aop注解形式

importjava.lang.annotation.RetentionPolicy;importjava.lang.annotation.Target;/***防抖注解*/@Target(ElementType.METHOD)//作用到方法上@R

One_for_all96版·2025-02-20 23:34

php glob 指定目录,php使用glob函数快速查询指定目录文件的方法_php技巧

.*');print_r($array);/*Array([0]=>1.php[1]=>10.php[2]=>11.php[3]=>2.asp[4]=>3.asp[5]=>4.aspx[6]=>5.html

程序员小智和大鹏·2025-02-20 22:32

python - 永久存储

基本模式只读模式（‘r’）默认的打开模式，用于读取文件。如果文件不存在，会抛出FileNotFoundError异常。

susie0815·2025-02-20 22:31

自动化测试的学习路线

以下是一个学习自动化测试的路线图，帮助你有条不紊地掌握相关技能：1.基础知识在开始自动化测试之前，首先要具备一定的编程和软件测试基础：编程语言：Python、Java、JavaScript或者Ruby（

Ws＿·2025-02-20 22:30

Python自动化测试

以下是学习Python自动化测试的基本路线，以及相关资料的链接：学习路线1.基础知识Python基础：掌握Python语言的基本语法、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等。

Ws＿·2025-02-20 22:30

joint_info smpl

=('pelv,lhip,rhip,bell,lkne,rkne,spin,lank,rank,thor,ltoe,rtoe,neck,lcla,rcla,head,lsho,''rsho,lelb,r

AI算法网奇·2025-02-20 22:27

商城项目秒杀通过Redisson设置信号量和秒杀随机码的设计保证秒杀业务稳定-----商城项目

packagecom.alatus.mall.seckill.service.impl;importcom.alatus.common.utils.R;importcom.alatus.mall.seckill.constant.SecKillConstants

旧约Alatus·2025-02-20 21:24

【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决

背景：本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后，通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱，

没枕头我咋睡觉·2025-02-20 21:54

【部署】Ktransformer是什么、如何利用单卡24GB显存部署Deepseek-R1 和 Deepseek-V3

简介KTransformers是一个灵活的、以Python为中心的框架，旨在通过先进的内核优化和放置/并行策略提升HuggingFaceTransformers的使用体验。它具有高度的可扩展性，用户可通过单行代码注入优化模块，获得兼容Transformers的接口、符合OpenAI和Ollama的RESTfulAPI，甚至简化的ChatGPT风格的WebUI。KTransformers的性能优化基

仙人掌_lz·2025-02-20 21:21

OpenAI揭示o3的推理过程，以弥合与DeepSeek-R1的差距

生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认，该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型，但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样，其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链（CoT）跟踪的更详细版本。此前，OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述，这使

c++服务器开发·2025-02-20 21:18

教你本地复现Deep Research：DeepSeek R1+ LangChain+Milvus

金融机构、律所、科研党的福音来了！不久前，OpenAI新推出了一项名叫DeepResearch（深度研究）的功能，迅速风靡全球。我们可以将其理解为大模型+超级搜索+研究助理的三合一。在这项功能里，用户输入查询问题后，只需要选择DeepResearch选项，OpenAIo3就能自动查找分析数百优质在线资源，并对其进行综合整理并加工，为用户生成一份具备专业分析师水准的综合报告。不仅内容生成更加详实，而

大模型入门教程·2025-02-20 20:44

windows系统不弹出用户控制中心

1️⃣首先，按下Win+R键，打开运行窗口，输入“msconfig”并按下回车。2️⃣接下来，切换到“工具”选项卡，找到“更改UAC设置”，然后点击“启动”。

今天吃了嘛o·2025-02-20 20:09

uni.request 发起网络请求3种回调结果调用

functionrequest(){uni.request({url:"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts",success:res=>{console.log(r

治金的blog·2025-02-20 19:36

一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真

一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真文章目录前言一、DOA估计基本原理二、MATLAB仿真总结前言MUSIC（MultipleSignalClassification）算法于1979年由R.O.Schmidt

迎风打盹儿·2025-02-20 19:33

Docker 部署AnythingLLM

dockerpullmintplexlabs/anythingllm2.运行容器exportSTORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllmmkdir-p$STORAGE_LOCATIONchmod-R777

炫爱小七·2025-02-20 18:54

华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战

服务器是配置了8块910B3的显卡，每块显卡有64GB显存，根据DeepSeekR1各个模型的参数计算，如果部署R1的Qwen14B版本，需要1张显卡，如果是32B版本，需要2张，Llama70B的模型需要

gzroy·2025-02-20 18:22

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r'

小宇爱·2025-02-20 16:32

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

centos操作系统安装R包单细胞拟时序分析CytoTRACE2

探序基因肿瘤研究院整理作者操作系统为centosstream8，R版本为4.3.3devtools::install_github("digitalcytometry/cytotrace2",subdir

探序基因·2025-02-20 15:56

2025年2月9日（数据分析_2）

散点图frommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportfont_manager#字体相关#字体font_path=r"C:\Windows\Fonts

Mason Lin·2025-02-20 14:20

Ubuntu终端常用快捷键总结

Ctrl+L：清屏（相当于执行clear命令）编辑命令行：Ctrl+W：删除光标前的一个单词Ctrl+Y：粘贴之前使用Ctrl+U或Ctrl+K删除的文本Ctrl+_：撤销上一步的操作历史命令：Ctrl+R：

机器人那些事儿·2025-02-20 14:20

【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析

文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个

生信学习者1·2025-02-20 13:37

大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南

ollama介绍：Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet

·2025-02-20 13:41

设计数据密集型应用之数据系统基础知识

第一章可靠性针对系统的容错设计，提高系统错误的抛出率，而不是忽略它(除了安全这种不可恢复类型的)，尽量避免failure硬件错误硬件自身容许设计软件系统的灵活性与弹性。即容许整台机器异常，而不影响系统软件错误影响范围大，连锁反应，排查难。bug，依赖服务错误等避免：考虑全面，全面测试，处理隔离，监控人类错误最小化犯错机会的方式设计系统，全面测试，允许从错误中恢复，监控Scaliability(可扩

xt01234·2025-02-20 11:47

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