接受-拒绝采样第2页

深入理解Ajax原理

2.理解同步异步异步传输是面向字符的传输，它的单位是字符；而同步传输是面向比特的传输，它的单位是桢，它传输的时候要求接受方和发送方的时钟是保持一致的。

lfsf802·2025-03-21 00:01

vue3中如何缓存路由组件

使用include缓存指定组件：include接受字符串或正则表达式，代表需要缓存的组件名称。首先，确保每个需要缓存的路由组件都设置了name属性

没资格抱怨·2025-03-20 22:17

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）

这次的实验比较简单，主要目的就是验证一下ADC的中断功能，思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样，将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 21:39

实现系统分享功能鸿蒙示例代码

点击“系统分享”按钮，选择图片，在底部选择shareget可拉起接受方应用，分享图片。实现思路分享图片使用request.downloadFile接口，根据开发者自己设

·2025-03-20 19:09

A/B测试结果置信度不足时如何决策

通过优化采样策略和科学分配资源，能够有效提升测试数据的稳定性和可信度，为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为

·2025-03-20 18:01

stm32基于HAL库的串口UART中断接收不定长数据代码实现

代码现象：将接受的数据重新发送至串口进行回显。代码实现uart.h#ifndef__USART_H#d

ls20010901·2025-03-20 16:26

【RabbitMQ】RabbitMQ中死信交换机是什么？延迟队列呢？有哪些应用场景？

1.2消息成为死信的条件1.消息被拒绝：消费者调用basic.reject或basic.n

熏鱼的小迷弟Liu·2025-03-20 13:05

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练

代码骑士·2025-03-20 12:57

以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》

违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验：在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。

留下一片云·2025-03-20 12:53

uniapp的安卓app 定位权限被拒绝后，询问是否开启授权并跳转到手机设置页面

uniapp的安卓app定位权限被拒绝后，询问是否开启授权并跳转到手机设置页面询问是否授权定位->拒绝定位授权->再次访问提示是否打开授权->跳转至手机设置页面uni.getLocation({type

绣****·2025-03-20 07:41

uniapp app权限说明弹框2024.5.23更新

华为上架被拒绝用uni-app开发的app，上架华为被拒，问题如下：您的应用在运行时，未见向用户告知权限申请的目的，向用户索取（电话、相机、存储）等权限，不符合华为应用市场审核标准。

风中凌乱的L·2025-03-20 07:38

如何实现一个apply函数？

与call方法不同，apply方法接受参数的方式是一个数组或类数组对象。我们将手动实现一个类似apply的函数，以深入理解其工作原理。

风茫·2025-03-20 06:33

SMOTE算法的改进与扩展

对属于“Danger”类少数类样本进行过采样，可增加用于确定分类边界的少数类样本。这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

DMA的工作模式详解

适用场景：非连续或一次性数据传输（如文件单次读写、传感器单次采样）。示例配置（STM32）：hdma.Init.Mode=D

浩瀚之水_csdn·2025-03-20 05:25

docker-compose install nginx(解决fastgpt跨区域)

CORS前言CORS（Cross-OriginResourceSharing，跨源资源共享）是一种安全措施，它允许或拒绝来自不同源（协议、域名、端口任一不同即为不同源）的网页访问另一源中的资源。

CIAS·2025-03-20 05:53

初识金融行业

以下是一些建议，帮助你在这样的环境中更好地应对挑战：1.调整心态，接受现实金融行业的竞争是常态，业绩波动也是不可避免的。接受这一点，可以减少不必要的心理负担。

Alessio Micheli·2025-03-20 02:33

S32K144外设实验（二）：ADC单通道单次采样（软件触发）

文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活，笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 02:57

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++

夏末之花·2025-03-20 00:42

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

AUTOSAR与arxml的文档解析

关键内容目的：定义并发布稳定、广泛接受的汽车电子系统应用接口，支持跨厂商软件组件的通信。结构：包含元模型表示、兼容性管理、生命周期状态、视图概念及XML生成规则等。二、核心概念与示例1.AUTO

dont__cry·2025-03-19 16:14

LS-NET-009-如何配置基于时间段的ACL

配置ACL规则在ACL中引用时间段，设置允许/拒绝规则。例如：#示例：允许192.168.1.0/24在工作日访

奶油话梅糖·2025-03-19 15:02

电子电气架构 -- 您不知道OTA的那些事？

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：所谓鸡汤，要么蛊惑你认命，要么怂恿你拼命，但都是回避问题的根源，以现象替代逻辑，以情绪代替思考，把消极接受现实的懦弱，伪装成乐观面对不幸的豁达

车载诊断技术·2025-03-19 13:17

PHP前置知识-HTML学习

因特网和万维网1.1、Internet因特网：全球资源的总汇，连接网络的网络1.2、TCP/IP协议簇：传输层/网络层协议1.3、万维网：www（worldwideweb）HTTP超文本传输协议作用：接受和发布

freesec·2025-03-19 11:37

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。

·2025-03-19 11:37

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。

Fansv587·2025-03-19 11:01

RNN及其变体

第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类

EmbodiedTech·2025-03-19 11:00

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码（欠采样非均衡数据

gs80140·2025-03-19 10:23

系统应用权限设置跳转鸿蒙示例代码

场景一：如果应用首次拒绝了消息通知，应用希望能够引导用户拉起设置应用设置允许通知，用来接收应用内的推送消息；并且在设置完后返回页面可以监听到修改后的状态。

·2025-03-19 03:21

处理文本的原则

使字符可见（包括连字、上下文形式等）渲染时断线（包括断字）修改外观，例如点大小、字距、下划线、倾斜和重量（轻，半，粗体等）确定“单词”和“句子”等单位在选择和突出显示文本等过程中与用户交互通过插入和删除接受键盘输入和编辑存储的文本比较操作中的文本

the only KIrsTEN·2025-03-19 01:05

报错Failed to load resource: net::ERR_FILE_NOT_FOUND--浏览器设置跨域

在地址栏输入about:config点击接受风险并继续：输入security.fileuri.strict_origin_policy把true改为false重启浏览器跨域就做好了，上述问题也就解决了。

Biver__·2025-03-18 22:41

23章12节：抽样的蒙特卡洛方法

为了解决这一问题，接受‐拒绝抽样方法应运而生。本文旨在介绍如何利用R语言实现蒙特卡洛方法，特别是如何通过接受‐拒绝抽样从已知分布中抽取样本。文章以参数为(3,

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-18 11:18

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2

行走的歌·2025-03-18 09:26

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

C++学习——动态内存与智能指针

结合使用智能指针和异常unique_ptrweak_ptr动态内存与智能指针动态内存的管理是通过一对运算符来完成：new，在动态内存中为对象分配空间并返回一个指向该对象的指针，可以选择对对象进行初始化：delete，接受一个动态对象的指针

十月翊安·2025-03-18 06:02

linux下消息队列详解

消息队列提供了从一个进程向另外一个进程发送一块数据的方法，每个数据块认为有一个类型（通俗说法是一个通道），但是接受通道与发送通道必须一致才能实现通信。

zy20150613·2025-03-18 03:06

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatplotlib.pyplotaspltfig,a

2401_83817843·2025-03-18 03:01

scikit-image（Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包，使用原生的 NumPy 数组作为图像对象）

skimage.measure.block_reduce（image，block_size）通过对局部块应用函数来下采样图像

Clark-dj·2025-03-18 02:58

玛丽莲萌·2025-03-18 02:27

adb连接多台逍遥模拟器(由于目标计算机积极拒绝，无法连接)

逍遥游模拟器默认ADB端口是21503，用如下命令即可连接。adbconnect127.0.0.1:21503但是，如果有多台逍遥游模拟器，就需要有多个端口，这些端口配置在：{installpath}\Microvirt\MEmu\MemuHypervVMs\MEmu\MEmu.memu-prev里，<Forwardingname="ADB"proto=

小龙在山东·2025-03-18 02:21

VariableX·2025-03-18 01:46

利用pprof对golang进行性能分析

IO分析-监控文件/网络IO操作，发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集：选择业务低峰期进行采样

忍界英雄·2025-03-17 19:00

go面试必问，什么是中间件?

Middleware是Web的重要组成部分，中间件（通常）是一小段代码，它们接受一个请求，对其进行处理，每个中间件只处理一件事情，完成后将其传递给另一个中间件或最终处理程序，这样就做到了程序的解耦。

走，我们去吹风·2025-03-17 18:27

HTTP常见的请求头有哪些？都有什么作用？在 Web 应用中使用这些请求头？

以下是一些常见的HTTP请求头及其作用：常见请求头及其作用1.Accept作用：告知服务器客户端可以接受的内容类型。

brrdg_sefg·2025-03-17 15:06

JavaWeb学习——登录校验

JavaWeb学习——登录校验一、功能实现只需要接受请求参数username和password，然后调用接口在数据库表中查询键值匹配的数据项即可二、登录校验登录校验通常分为两步，一是登录标记，二是统一拦截

灰太狼想上班·2025-03-17 15:35

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同：通过resample函数，你可以确保正训练集和负训练集的数量相同，即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num，res

kimi-222·2025-03-17 14:24

地理数据中的分辨率转换

数据分辨率问题气象海洋数据在实际应用中，常常涉及到重采样，即分辨率的提高或降低等操作。本文提供了matlab以及python的样例程序，以降低（网格平均）或提高（线性插值）数据的分辨率。

木叶清风666·2025-03-17 12:41

一个简单的语音识别实现---百度在线语音识别REST API SDK（Python）简单使用

测试音频链接：http://pan.baidu.com/s/1o8Ue4B4密码：o5r1]注意事项音频格式限制pcm（不压缩）、wav、amr采样频率及位数支持评测8k/16k

DerrickOzil·2025-03-17 12:09

FFMPEG实现音频重采样

原文：https://blog.csdn.net/hiwubihe/article/details/81259134[音频编解码系列文章]音频编解码基础FFMPEG实现音频重采样FFMPEG实现PCM编码

QQ_1695710968·2025-03-17 01:47

二.使用ffmpeg对原始音频数据重采样并进行AAC编码

重采样：将音频三元组【采样率采样格式通道数】之中的任何一个或者多个值改变。一.为什么要进行重采样？

djykkkkkk·2025-03-17 01:47

一.ffmpeg打开麦克风，录制音频并重采样

一.windowswindows下使用msys编译ffmpeg，先编译libx264和libx265，然后编译ffmpeg的时候需要添加这两个库的路径才能--enable；为什么ffplay--enable了还是没有呢，仔细看编译打印，可能刚有一段报错提示SDL找不到，这个时候咱们就直接使用msys安装SDL，然后--enable启动sdl，这样ffplay就可以编译成功了。参考这个博主：FFmp

djykkkkkk·2025-03-17 01:16

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