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UART中的奇偶校验和粘性奇偶校验（stick parity）

1.UART传输UART传输分为起始位，数据位（从低到高），奇偶校验位，停止位，我们这里详细介绍一下奇偶校验位。2.奇偶校验位奇偶校验是一种常见的校验位方法，用于检测数据传输中的错误。

马志高·2025-01-20 00:02

HTTP 状态码全知道

这个三位数字的状态码，虽然简短，却蕴含着丰富的信息，它清晰地反映了服务器对请求的处理结果，是服务器与客户端沟通的关键一环。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 00:31

试试 Elasticsearch 的 unsigned_long（qbit）

前言本文在Elasticsearch7.17下测试Elasticsearch自7.10引入了64位无符号整数unsigned_long，之前只有long已知long的数据范围[-2^63,2^63-1]

·2025-01-19 23:08

深入理解位运算符及其在JavaScript中的应用

常见位运算符运算符描述运算规则&按位与and两个对应的二进制位都为1时，结果为1，否则为0\按位或or两个对应的二进制位有一者为1时，结果为1，否则为0^按位异或XOR两个对应的二进制位相异时

·2025-01-19 23:33

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

使用过的 DAC 器件使用总结

通常，n位DAC可以表示2^n个不同的离散电平。转换为模拟信号：通过内部的电阻网络或其他方法将量化后的电平转换为模拟电压或电流信号。滤波与输出：为了去除高频噪声和阶梯波效应

Major_pro·2025-01-19 22:41

HDLC&PPP原理与配置

HDLC：高级数据链路控制协议PPP：点对点协议串行链路的数据传输方式：普遍用于广域网1.异步传输：以字节为单位传输数据，效率低，采用额外的起始位和停止位标记每个字节的开始与结束，每个字节有额外开销2.

星空予蓝·2025-01-19 22:41

2017年你应该尝试的25个Android库

medium平台有位作者总结了2017年初最棒最受欢迎的25个第三方库，相信大家都应该尝试一下。Lottie这是

刘争Stanley·2025-01-19 21:36

5.0在python中是一个整数常量_python学习之路，基础篇-变量和常量

python常量包括：数字、字符串、布尔值、空值；1.1.1数字python包括：整数、长整数、浮点数、复数，4种类型的数字；1>整数：表示不包含小数点的实数，在32位计算机上，标准整数的取值范围为-231

weixin_39553753·2025-01-19 20:28

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu

·2025-01-19 19:58

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

蓝桥杯模拟赛第二届题目

3.两个数按位异或是指将这两个数转换成二进制后，最低位与最低位异或作为结果的最低位，次低位与次低位异或作为结果的次低位，以此类推

敲代码的啦哇嘻·2025-01-19 18:13

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境

Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

css‘s hover VS mobile

30smoveinfinitelinear;/*&:hover{animation-play-state:paused;*/}原本写的好好的，测试说：“移动端点击滚动条，跳转到其他页面后，返回当前页面，滚动条不滚动；可以优化位点击后继续滚动

溪ｉ·2025-01-19 17:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

汇编 DA A十进制调整指令

出错原因及调整方法BCD码（4位二进制编码）共有十六个编码，但只用了其中的10个，剩余六个就没有用到。而这六个没有用到的编码为无效编码。

又又(づ ●─● )づ·2025-01-19 17:28

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指

wit_@·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

算法打卡：第十一章图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

分布式链路追踪-03-Jaeger、Zipkin、skywalking 中的 span 是如何设计的？

Snowflake算法是Twitter开源的一种全局唯一ID生成算法，用于生成64位的唯一标

·2025-01-19 15:12

基于邻接表的深度优先遍历（非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。

m0_57741101·2025-01-19 15:38

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

文本编辑器：纯国产的EverEdit是一个不错的选择

1为什么选择了EverEdit注：本文来自一位编辑器老用户的体会。世面上文本编辑器各类繁多，开源免费的编辑器更是多不胜数，既然有这么多免费的替代品，为什么还要EverEdit？

彩虹小黑馬·2025-01-19 13:55

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度

熊文豪·2025-01-19 11:14

C语言自定义类型

构造类型数据类型基本类型/基础类型整数类型短整型：short/shortint(2字节)整型：int(4字节)长整型：long/longint(8字节(64位系统))长长整型：longlong/longlongint

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

通过代理服务器进行爬虫，能提高数据采集的效率和准确性

在信息的汪洋大海中，爬虫技术如同一位辛勤的渔夫，帮助我们捕捞那些有价值的数据珍珠。然而，面对网站设置的种种访问限制，如何确保爬虫行动的自由与安全，便成为了摆在我们面前的一道难题。

Loongproxy·2025-01-19 09:29

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

洞悉人性的职场沟通技术

……通过对企业大量的案例研究分析，我们发现很多时候是因为组织中每一位员工自身的沟通能力有待提升；同时当沟通出现问题，作为职场中每一位伙伴首先应该建立的认知是：沟通出现问题首先是我的问题。

黎女士·2025-01-19 08:40

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系

༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

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