改进积分分离PID

LeetCode剑指offer题目记录4

leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer07.重建二叉树题目描述示例思路python改进剑指offer09.用两个栈实现队列题目描述示例思路python剑指offer10-1.斐波那契数列题目描述思路
t.y.Tang·2025-03-24 05:29

若依集成knife4j实现swagger文档增强

目录一、单体版本1、ruoyi-admin\pom.xml模块添加整合依赖2、SwaggerController.java修改跳转访问地址二、前后端分离
Roc-xb·2025-03-24 02:30

基于STM32的平衡车外设控制应用案例，提供C++源码

主要功能使用MPU6050传感器读取姿态数据使用PID控制器调整平衡车姿态通过串口输出调试信息电机速度控制C++源代码#include"stm32f10x.h"#include//定义常量#definePWM_MIN1000
程序员Thomas·2025-03-24 01:24

Docker 容器基础技术：namespace

在容器内进程是隔离的，比如容器有自己的网络和文件系统，容器内进程的PID为1，这些都是依赖于Linuxnamespace所提供的隔离机制。
寻雾&启示·2025-03-24 00:46

Android Jetpack 应用架构指南

若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
小李子学编程·2025-03-24 00:44

程序代码篇---Pyqt的密码界面

代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、运行效果四、运行命令五、界面改进建议
Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集

为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了
荣华富贵8·2025-03-23 22:28

epoll成员函数介绍

epoll_create1是epoll_create的改进版本，提供了更多的灵活性。
C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-23 22:28

使用AIOps进行更好的事件管理

在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以
茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

【重温设计模式】访问者模式及其Java示例

它将数据操作和数据结构分离，使得在不改变数据结构的前提下，可以添加新的操作，从而增强了系统的灵活性和可扩展性。在访问者模式中，数据结构是稳定的，而操作是易变的。这就像一座博物馆，展品（
万猫学社·2025-03-23 19:33

访问者模式

访问者模式主要用于分离算法和对象结构，从而在不修改原有对象的情况下扩展新的操作。它适用于数据结构相对稳定，而操作（行为）容易变化的场景。
烟沙九洲·2025-03-23 18:00

探秘知乎数据抓取神器 —— zhihu-spider

探秘知乎数据抓取神器——zhihu-spider项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihu-spider在知识的海洋中畅游，每一份数据都可能成为智慧的火花。
丁慧湘Gwynne·2025-03-23 17:16

抗积分饱和（Anti-Windup）常见的处理方法

抗积分饱和（Anti-Windup）是PID控制中防止积分项在输出受限时过度累积的关键技术。
鹿屿二向箔·2025-03-23 16:04

Sa-Token v1.20.0 发布，新增临时Token认证

框架针对踢人下线、自动续签、前后台分离、分布式会话……等常见业务进行N多适配，通过sa-token，你可以以一种极简的方式实现系统的权限认证部分Sa-Tokenv1.20.0版本更新包括以下内容：新增：
·2025-03-23 14:43

hive服务启停脚本

-d$HIVE_LOG_DIR]thenmkdir-p$HIVE_LOG_DIRfi#检查进程是否运行正常,参数1为进程名,参数2为进程端口functioncheck_process(){pid=$(ps-ef2
热爱技术的小陈·2025-03-23 12:40

为微服务架构增加聚合层

如图所示，这是个典型的前后端分离的微服务架构，但这个架构在的问题是，一个接口无法同时满足不同场
hello_world!·2025-03-23 12:38

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

后端安全可靠性

这是最有效的方法，比如用PDO或者预处理语句来分离数据和指令。然后，ORM框架也是一个好办法，因为它们通常自动处理参数化，减少手写SQL的机会。接下来，输入验证和过滤很重要。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 11:59

springboot基于bs 架构的母婴用户商城全程服务管理系统(源码+lw+部署文档+讲解等)

控制反转（IOC）可以实现代码的依赖注入，减少代码的耦合性，大大提高了软件质量，面向切面编程（AOP）主要是应用动态代理的技术对代码逻辑进行分离，可以实现对代码的重用，适
源码哆哆V+ymhydo·2025-03-23 10:24

YOLOV11|YOLO12改进系列指南

基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11
魔鬼面具·2025-03-23 08:03

Spring的JavaWeb三层架构

Spring三层架构的核心注解及协作在Spring的JavaWeb三层架构中，通过分层注解实现职责分离和组件管理，各层（表现层、业务层、数据访问层）的协作基于组件扫描和依赖注入（DI）机制。
可问 可问春风·2025-03-23 07:02

达梦主备集群部署

DM数据守护提供多种解决方案，可以配置成实时主备、MPP主备、DMDSC主备或读写分离集群。实时主备由一个主库以及一个或者多个配置了实时（Realtime）归档的备库组成，其
sunny05296·2025-03-23 07:25

桥接模式 (Bridge Pattern)

桥接模式(BridgePattern)是一种结构型设计模式，它将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立变化。一、基础1意图将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立变化。
直隶码农·2025-03-23 07:55

【go】从函数输入选择思考到关注点分离原则

从函数输入选择与函数抽象的最佳实践到思考关注点分离原则。
还没入门的大菜狗·2025-03-23 07:23

C++：类（通识版）

数据抽象是一种依赖于接口（interface）和实现（implementation）分离的编程（以及设计）技术。
愚戏师·2025-03-23 07:22

【go】如何处理可选配置

该模式将对象的构造过程与其表示分离，使同样的构建过程可以创建不同的表示。从您提供的代码中，我们可以看到
还没入门的大菜狗·2025-03-23 06:47

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

跨境电商行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-跨境电商消费者地域分布分析3.4数据分析-跨境电商商品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码
萧十一郎@·2025-03-23 06:43

springboot 项目如何提高并发量

提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。
LCY133·2025-03-23 04:58

【C++模板】——C++模板的力量：构建灵活与安全的代码

文章目录1.类型模板参数2.非类型模板参数3.模板的特化1.概念2.函数模板特化3.类模板特化4.补充5.模板编译分离解决方案优点与缺点在C++中，模板参数可以分为两大类：类型模板参数（typetemplateparameters
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

CAD开发经验总结

作为一个拥有三年CAD二次开发经验的C++程序员，今天将积累的经验总结整理了一下，希望对二次开发人员有帮助，一个word文档，放到下载里面了，挣点积分，文档目录截个图
我的sun&shine·2025-03-23 01:27

理解 Node.js 中的 process`对象与常用操作

process.pid：获取当前进程的PID（进程ID）。
red润·2025-03-23 01:56

如何快速理解模糊PID---（二）

模糊控制规则上文只介绍了误差这一个输入量，我们可以用相同的方法对误差的变化率这一输入量进行模糊化。模糊控制规则主要有两种，Mamdini和T-S型模糊控制器这里只介绍Mamdini型模糊控制器Mamdini型模糊控制器就是一堆“如果x是U1y是U2那么z是W1”的语句组成先上图设误差为E，误差的变化率为EC，而输出量我们也用上文的方法将他划分出六个区域，并规定出它的模糊论域（NB,NM,NS,Z0
Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

主页：HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之
HABuo·2025-03-22 23:18

探索简明虚拟机新纪元 —— SSVM 深度揭秘与应用指南

深度揭秘与应用指南SSVMJavaVMrunningonaJVM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ssv/SSVM在当今软件开发的浩瀚宇宙中，一种名为SSVM（StupidlySimpleVM
殷巧或·2025-03-22 23:44

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

k8s集群版本升级

Kubernetes集群版本升级是为了获得最新的功能、增强的安全性和性能改进。然而，升级过程需要谨慎进行，特别是在生产环境中。
少陽君·2025-03-22 22:42

C# 设计模式之桥接模式

总目录前言1基础介绍定义：将抽象部分与实现部分分离，使它们都可以独立地变化。桥模式不能只认为是抽象和实现的分离，它其实并不仅限于此。
鲤籽鲲·2025-03-22 22:41

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
几道之旅·2025-03-22 20:30

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。
niuTaylor·2025-03-22 18:13

推荐开源项目：FastAPI Best Architecture — 极致的后端架构设计

这是一个遵循前端与后端分离原则的中间件层解决方案，采
蓬玮剑·2025-03-22 18:12

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载
私人珍藏库·2025-03-22 16:27

编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~

该平台利用人工智能技术，提供逐行的代码反馈，建议改进和
DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。
三花AI·2025-03-22 15:49

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。
weixin-80213251·2025-03-22 11:17

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
Honeysea_70·2025-03-22 10:09

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

基于Caffeine打造智能双模式缓存系统，通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略，实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码！
Julian.zhou·2025-03-22 09:28

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码
萧十一郎@·2025-03-22 08:48

外星人入侵-Python-二

在接下来的两章，你将创建一群作为射杀目标的外星人，并改进该游戏：限制可供玩家使用的飞船数，
Java版蜡笔小新·2025-03-22 08:43
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