实践工程第4页

电力电子仿真：整流器仿真_（14）.电力电子电路设计与仿真实践

电力电子电路设计与仿真实践1.电力电子电路的基本概念1.1电力电子电路的定义电力电子电路是指用于电能变换和控制的电路。

kkchenkx·2025-03-24 06:45

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

Tagamanent,Spain引言这是一个再经典不过的面试题了，希望大家能学到精髓。开始介绍在分布式系统和高并发场景中，高负载（HighLoad）与低使用率（LowUtilization）的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强，传统监控指标难以直接定位根因。本文从系统层、应用层、架构层多维度拆解，提供一套完整的排查与优化方法论。核心概念厘清•负载（Load）：系统当前待处理任务

YAMLMaster·2025-03-24 06:08

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

Python 单例模式的 5 种实现方式：深入解析与最佳实践

单例模式（SingletonPattern）是一种经典的设计模式，其核心思想是确保一个类在整个程序运行期间只有一个实例，并提供一个全局访问点。这种模式在许多场景中非常有用，例如全局配置管理、日志记录器、数据库连接池等。然而，Python的灵活性使得实现单例模式有多种方式，每种方法都有其特点和适用场景。本文将详细介绍Python中实现单例模式的5种常见方法，并深入分析它们的优缺点以及适用场景，帮助您

做测试的小薄·2025-03-24 05:37

一些工程实践中的tips

1，简单方法实现四舍五入实际项目中，经常会出现需要四舍五入的地方，比如采集温度temp，如果直接把float类型保存为小数点后1位。它会直接舍后面多余的位数，这样可能偏差会比较大。我们可以通过+0.5来实现四舍五入。比如：floattemp=30.6;//假设我们是扩大10倍保存//直接保存uint16_tmodbus_data.temp=temp*10;//结果就是30//+0.5uint16_

litvm·2025-03-24 05:05

使用定时器中断进行延时，取代delay，不影响主流程的运行

但它也有一个致命的缺点——死等，举个例子，一个工程中有A、B、C三个任务，如果是裸机开发，不考虑中断的话，它会按while(1)中固定的顺序去执行。

litvm·2025-03-24 05:35

【设计模式】C++ 单例模式总结与最佳实践

1.单例模式简介单例模式（SingletonPattern）是软件开发中常见的设计模式之一，主要用于确保某个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。常见的使用场景包括：日志管理：全局唯一的日志记录器。数据库连接池：防止创建多个数据库连接，提高性能。资源管理器：如线程池、驱动管理器等。2.单例模式的实现方式C++中实现单例模式的方式有多种，常见方式如下：2.1普通的单例模式（非线程安全）特点：使用静态

白码思·2025-03-24 05:33

基于STC89C52的8255并行口拓展实验

通过扩展8255芯片，实现单片机I/O口资源的灵活应用，完成对LED阵列的控制，验证8255并行口扩展在单片机系统中的实用性，为单片机外围接口扩展应用提供实践参考。

@小张要努力·2025-03-24 05:00

多级缓存设计实践

缓存是什么？缓存技术是一种用于加速数据访问的优化策略。它通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质（如内存）中，减少对慢速存储设备（如硬盘或远程服务器）的访问次数，从而提升系统的响应速度和性能。缓存的基本原理是：当某个数据被请求时，系统首先检查缓存中是否已存储该数据。如果缓存中存在，则直接返回缓存中的数据，称为“缓存命中”；如果缓存中没有该数据，则从源数据存储（如数据库或远程服务器）中获取数据，并将其

MClink·2025-03-24 03:46

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一，被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言，下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。

徐浪老师·2025-03-24 03:44

docker（10、日志管理4）5、Graylog 日志系统(1、部署Graylog日志系统，2、Graylog管理日志)

将实践用Graylog来管理Docker日志Graylog架构Graylog架构如下图所示：Graylog负责接收来自各种设备和应用的日志，并未用户提供Web访问接口。

junior1206·2025-03-24 03:13

CI/CD构建与注意事项

1.CI/CD概述1.1定义CI（ContinuousIntegration，持续集成）：是一种软件开发实践，开发团队成员频繁地将代码集成到共享的代码仓库中。

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

Cesium实践（1）—— Hello World

文章目录前言Cesium是什么Cesium核心类ViewerSceneEntityDataSourceCollection创建第一个Cesium应用工程搭建Cesium版helloworld总结前言工作大半年来主要的技术栈是

迦南giser·2025-03-24 03:40

微服务 - 中级篇

微服务-中级篇一、微服务架构深化（一）服务拆分原则（二）服务通信方式二、微服务技术选型（一）开发框架（二）容器技术三、微服务实践与优化（后续会详细分析）一、微服务架构深化（一）服务拆分原则1.业务功能内聚性核心概念是将逻辑上紧密关联的业务功能组合在一个微服务中

编程在手天下我有·2025-03-24 03:40

CMake 开发库(Library)的最佳实践

MeetingC++开发者调查中,有75.73%的受访者表示自己使用CMake作为构建工具.选择一个广泛流行的工具来打包库意味着你的项目更容易被别人使用.本文将从一个简单的库的打包样例开始,介绍编写CMake的最佳实践

arong-xu·2025-03-24 02:35

精益架构设计：深入理解与实践 C# 中的单一职责原则

在现代软件开发中，设计良好的架构对于系统的可维护性、可扩展性和高效性至关重要。而在众多的设计原则中，**单一职责原则（SRP）**作为面向对象设计中的核心原则之一，起到了至关重要的作用。它不仅有助于开发者保持代码的简洁性与高内聚性，同时也为代码的可维护性与可测试性提供了坚实的保障。本文将深入探讨单一职责原则的概念、优势以及如何在C#中高效实现这一原则，帮助开发者在实际项目中写出更加清晰、易于维护和

江沉晚呤时·2025-03-24 02:04

区块链环境配置自用

FabricLab1.Fabric环境搭建与基本操作2.Fabric链码基础3.Fabric项目架构Fabric实践一：环境搭建与基本操作一、Fabric环境搭建本文用于指导Fabric在基于Ubuntu

Xmas190·2025-03-24 02:30

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

在当前数据驱动的时代，对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

需求背景在数据可视化大屏开发中，我们常面临这样的挑战：如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现？传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布，本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放，通过以下关键步骤实现：基准比例锁定：基于设计稿宽高比（16:9）建立基准比例视口实时检测：通过resize事件监听窗口变化智能比例判断：当视口更宽时：保持高度基准，

FFF-X·2025-03-24 01:52

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

Android Jetpack 应用架构指南

AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构，助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。

小李子学编程·2025-03-24 00:44

RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ

maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，

wechatt_fee1024·2025-03-23 23:12

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程

·2025-03-23 23:52

Linux脚本实践1

前言日常在Liunx中用到多个版本的java修改很麻烦，一个脚本搞定。1.准备两个jdk(如下图所示)2.准备脚本文件viswitch_jdk.sh#!/bin/bash#提示用户输入JDK路径read-p"请输入JDK的绝对路径（例如/usr/local/jdk/jdk-11.0.21）："jdk_path#检查输入的路径是否存在if[!-d"$jdk_path"];thenecho"错误：路径

一点多余.·2025-03-23 23:05

188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix

·2025-03-23 23:21

如何进行PHP性能优化？

以下是一些关键的优化技巧和最佳实践：选择合适的数据结构（如数组、对象等）可以显著提高程序的运行效率。缓存是提升PHP性能的有效手段之一。可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

本文以NXPKW38芯片为例，详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中，助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE

WPG大大通·2025-03-23 21:51

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。

weixin_34111790·2025-03-23 21:50

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

可视化埋点在React Native中的实践

本文首发于微信公众号“Shopee技术团队”。1.背景笔者所在团队为Shopee的本地生活前端团队，用户可以在我们的平台购买优惠券，然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加，研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计，提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集，即我们常说的“埋点”。一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

React Native 迁移的阵痛

因此，我们决定采用ReactNative技术，将原生工程迁移到该平台上，以提高应用程序的可维护性和整体性能。

Ethan. L·2025-03-23 20:41

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6：Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异：许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结：选择的自由与责任第二章:在VSCode中使用PySide6与

泡沫o0·2025-03-23 19:37

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科

LuoY、·2025-03-23 18:27

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

作者：LeonWang，现为中科院特别研究助理(博士后)，在AI、数据科学和科学计算等方面相关的工程实践上积累了丰富的经验。编辑：王老湿前面的文章中，为大家介绍过Python下的虚拟环境和包管理。

Wang_AI·2025-03-23 18:23

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。

小丁学Java·2025-03-23 17:48

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

HarmonyOS Next 应用性能优化实战

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中应用性能优化的技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-23 16:37

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）在企业级移动办公应用构建中的应用，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-23 16:07

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

第十六章:Specialization and Overloading_《C++ Templates》notes

SpecializationandOverloading一、模板特化与重载的核心概念二、代码实战与测试用例三、关键知识点总结四、进阶技巧五、实践建议多选题设计题代码测试说明一、模板特化与重载的核心概念函数模板重载

郭涤生·2025-03-23 16:04

鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维

概述崩溃（Crash）指的是应用程序在运行过程中突然停止运行或出现错误导致程序无法正常继续执行。崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一，监测崩溃点，解决崩溃问题，对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义：用户体验：崩溃会直接影响用户体验，操作程序时突然Crash，可能导致用户不再打开应用、卸载应用。用户留存率：在同质化的市场竞争中，稳定的应用程序能够吸引用户并提高用户留存率，而崩溃率低就意味着应用的稳定

沙人防火历飞雨·2025-03-23 15:03

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。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。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力网协同创新与多场景应用实践

随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。