华大单片机注意事项

DeepSeek多语言AI高效应用实践

本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
芯作者·2025-03-23 14:21

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。
hjehheje·2025-03-23 14:18

功率(电功率)的四大计算公式

以下是电功率的四大计算公式：1.功率公式（直流电）对于直流电（DC），功率(P)可以通过以下公式计算：[P=V\timesI]其中：(P)为功率（瓦特，W）(V)为电压（伏特，V）(I)为电流（安培，A
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆·2025-03-23 14:47

多个单片机之间的SPI主从通讯

工程里面有很多例子都是看B站视频手打的(这次代码只用到了YJSPI文件夹下面的.C和.H文件其余可以忽略),只是验证通讯和配置一,概述1.因为工作是从事PCBA测试软件开发的(上位机),之前做过的很多项目都是一个单片机完成所有功能
菜长江·2025-03-23 13:15

设计模式：创建型、结构型、行为型

根据其目的，设计模式可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。创建型模式创建型模式主要用于创建对象，抽象了实例化的过程，使系统独立于对象的创建、组合和表示。
0319zz·2025-03-23 13:41

基于springboot的在线点餐系统

通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制，支持日均万级订单处理，覆盖从用户选餐、支
爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Java基础7（解耦、引入工厂模式、代理设计模式、适配器设计模式、内部类）

类设计的注意事项：类的设计主要是父类的设计子类最好不要继承一个已经完全实现的类，因为一旦发达向上转型，所调用的方法，一定是被子类覆盖过的方法，所以只会继承抽象类和接口。解耦耦合度是什么？
孤影恋长风·2025-03-23 12:36

Redis大key

Redis大key基本概念，影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键，它会对Redis的性能和内存管理产生影响。
不7夜宵·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。
Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

STM8L1xx利用定时器实现毫秒和微妙延时

采用单片机的定时计数器进行毫秒和微妙级延时，精度较准。检测溢出时产生的标志位来判断延时到达。下面以STM8L101芯片为例及配合代码说明。
荣070214·2025-03-23 11:31

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

【今日EDA行业分析】2025年3月21日

然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
知梦EDA·2025-03-23 11:59

入门级带你实现一个安卓智能家居APP（2）kotlin版本

效果展示本APP是通过tcp/ip协议与连了WiFi的单片机通信。
一粒程序米·2025-03-23 11:58

C语言-排序

C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。
<三木>·2025-03-23 10:57

GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:56

Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:55

如何用 Python 实现树结构

一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系：父子节点的从属关系唯一根节点：访问起点无循环：从根到叶的路径不形成环N叉分支：每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__
不辉放弃·2025-03-23 10:22

MES管理系统破解车间管理四大难题指南

本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。痛点一：计划脱离实际，排产如同“盲人摸象”传统排产模式下，计
深蓝易网·2025-03-23 07:26

pip设置国内源 pip设置国内镜像

以下是配置pip国内镜像源的完整方法及注意事项，综合主流配置方案和常见问题解决方案：一、临时使用国内源（单次有效）安装时通过-i参数指定镜像源：pipinstall包名-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
程序员leon·2025-03-23 06:52

基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践

本文将探索一条创新路径：利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统，实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原"，以及文化知识的智能传播。
lijiek·2025-03-23 06:51

2025年首个！又一家智驾供应链企业成功上市，踩准感知红利风口

弘景光电作为一家专业从事光学镜头及摄像模组产品的研发、设计、生产和销售的高新技术企业，已深耕行业十多年，目前其产品应用领域主要包括智能汽车汽车及新兴消费两大领域，其中车载光学镜头产品主要应用于智能座舱和智能驾驶系统
高工智能汽车·2025-03-23 06:20

nebula graph传统使用Docker进行项目发版

nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令
boy快快长大·2025-03-23 06:49

SpringBoot原理篇-SpringBoot配置优先级-Bean管理-起步依赖原理-自动配置两种方案-源码跟踪-自定义starter

目录SpringBoot原理篇:配置文件优先级:Bean管理:Bean的作用域:第三方Bean:注意事项:起步依赖的原理:自动配置原理:自动配置:方案一:方案二:个人理解的SpringBoot的自动化配置原理
汐栊·2025-03-23 06:19

unique_ptr 在跨线程使用时安全吗

以下是关于std::unique_ptr在多线程环境中的安全性和使用注意事项：独占所有权与线程安全std::unique_ptr保证了对资源的独占所有权，这意味着在任何时刻只有一个std::unique_ptr
·2025-03-23 06:02

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。
wtsolutions·2025-03-23 06:11

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。
哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.
哦豁灬·2025-03-23 05:07

STM32F103C8T6点灯/流水灯（指定IO，正向反向）

参加2023年电赛后，到现在上班一年多，长达两年时间内，几乎没有再碰过单片机，由于现在工作中需要接触到一些代码，先退回来复习下32单片机。
BDXiaotianYA·2025-03-23 05:05

springboot 项目如何提高并发量

•复用对象：避免频繁创建大对象（如JSON解析工具），使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线
LCY133·2025-03-23 04:58

docker学习整理

一、Docker核心原理：像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机：合租vs买别墅虚拟机就像买别墅：每个别墅（虚拟机）自带独立地基（操作系统）、水电系统（系统资源），启动慢（分钟级）、资源占用大（GB
24k小善·2025-03-23 04:23

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。
qahaj·2025-03-23 03:16

java毕业设计，网上商城系统

通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点，支持10万级商品
爱编程的小哥·2025-03-23 03:15

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。
AI天才研究院·2025-03-23 03:41

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结
一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10

MySQL 8.0新特性深度解析：窗口函数与JSON数据处理的10大技巧

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：MySQL8.0简介嗨，亲爱的小伙伴们！欢迎来到MySQL8.0的奇妙世界，这里充满了新鲜和惊喜。MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄，它带着一系列令人兴奋的新特性，比如窗口函数和JSON数据处理，来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
墨瑾轩·2025-03-23 02:07

HarmonyOS5开发：手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器：从代码到原理全解析

打开应用，你会看到一个大按钮，上面写着“点击加1”。每次点击按钮，按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”，第二次变成“2”，依此类推。整个过程不需要手动刷新页面，数字会自动变化。
·2025-03-23 02:28

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析

详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性，通过具体的射频集成电路案例，深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。
Keep-Follow·2025-03-23 02:03

android发送自定义广播

它们是Android四大组件之一——BroadcastReceiver——的主要功能之一。
Android洋芋·2025-03-23 01:31

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法

一个基于openwrt路由器做文件服务器，硬盘里面有些文件的中文名乱码了，导致无法打开，也无法复制，想改名也无法操作，怎么办呢，网上搜了一大圈，都是说如何转换乱码，但文件都无法访问了，怎么转换？
无级程序员·2025-03-23 01:29

算法设计与分析4（变治法）

且父结点的值大于它的两个子节点，则称是一个大根堆，若值小于两个子节点，称小根堆堆化有向下调整，向上调整两种，大致思路相
songx_99·2025-03-23 01:57

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

Node.js 包与 npm 详解：使用 npm 的重要注意事项与最佳实践

目录Node.js包与npm：使用npm的其它注意点详解1.package.json与package-lock.json的作用什么是package.json？什么是package-lock.json？示例：package-lock.json片段2.语义化版本（SemVer）与依赖版本管理3.全局安装vs.本地安装本地安装（默认）全局安装4.npm缓存管理与优化清理npm缓存5.依赖冲突与node_
还是鼠鼠·2025-03-23 00:52

复习Linux的常用指令

打包指的是将一大堆文件
一直开心·2025-03-23 00:22
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