残风

储能电池舱防爆通风环控系统有哪些要求？

储能站大多采用的是锂电池，极易产生易燃易爆炸气体，一旦锂电池本身发生自燃就会在短时间内爆炸，直接影响现场工作人员的生命安全及其他设备的正常运行，所以就需要在日常运营维护和意外产生的时候有一套完备的储能泄爆排风系统

ZNHKJ·2025-06-30 01:58

修复opensuse 风滚草rabbitmq的Error: :plugins_dir_does_not_exist问题

https://wiki.archlinux.org/title/Talk:RabbitMQ报错yqh@192/u/l/r/l/r/plugins>sudorabbitmq-pluginsenablerabbitmq_managementError::plugins_dir_does_not_existArgumentsgiven:enablerabbitmq_managementUsagerab

翻滚吧键盘·2025-06-29 02:11

微电网能源管理系统：零碳园区的“智慧神经中枢”

零碳园区的三大挑战，呼唤智慧解决方案能源“不可控”光伏“看天吃饭”、风电“随风摇摆”，间歇性电源直接冲击电网稳定性负荷“难协同”生产设备

Amy18702111823·2025-06-28 23:24

ResNet（Residual Network）

它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。

不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

CG-23H 超声波风速风向传感器--易风（加热型）

产品概述易风超声波风速风向传感器是一款基于超声波原理研发的风速风向测量仪器，利用发送的声波脉冲，测量接收端的时间或频率（多普勒变换）差别来计算风速和风向。

sun15369027572·2025-06-28 16:56

【Html实现“心形日出”（附效果+源代码）】| JavaScript面试题：解释一下异步编程中的回调函数、Promise和Async/Await的概念。它们有什么区别？

风会带走你曾经存在过的证明。

追光者♂·2025-06-28 10:14

分布式I/O在风电行业的应用

然而，风电行业在发展过程中面临着诸多严峻挑战。风机所处的环境条件异常恶劣。海上风机长期处于盐雾、高湿的环境中，设备极易受到腐蚀；而位于戈壁地区的风机，则要承受风沙大、高低温差大的考验。

明达技术·2025-06-28 05:47

【机器学习算法】XGBoost原理

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)

·2025-06-27 23:42

onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理

首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流，并将其显示在页面上的标签中。

CHEN_RUI_2200·2025-06-27 23:11

基于Transformer实现机器翻译

PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二

yyyyurina.·2025-06-27 20:17

XGBoost算法原理及Python实现

核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。

法号清水·2025-06-26 19:50

基于ARM+FPGA+ADC的储能协调控制器/EMS，支持全国产，支持实时系统

协调控制器是一款灵活可定制逻辑的多功能控制装置，可根据实际应用环境需求定制对应的控制逻辑，应用范围广泛，既可作为新能源站（光伏、风电、储能）的协调控制器，也可作为微网控制器或者综合控制器。

深圳信迈主板定制专家·2025-06-26 16:59

梯度增强与XGBoost算法解析

**梯度增强**属于Boosting家族，核心思想是**串行训练模型，每一步修正前序模型的残差**，最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**：用常数（如目标变量均值）预测。

weixin_47233946·2025-06-25 20:15

ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析

具体表现为：在使用ArduinoNano和MAX9814麦克风进行音频采样时，

尤颖贝Dora·2025-06-25 18:32

从头开始读skynet源码（1）main入口干了什么

首先，还是要有一个观念，skynet是干嘛的，云风前辈的Skynet设计综述，wiki什么的都是要读的。然后进入正题。从我学习开始，我理解的一个C/C++程序都是从main函数开始运行的，s

BanFS·2025-06-24 23:16

通义万相2.1技术深度解析

是基于扩散模型的多模态生成系统，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7+自注意力）扩散主干网络改进型U-Net架构（128层残差块

accurater·2025-06-24 20:52

ffmpeg（七）：直播相关命令

iinput.mp4\-c:vlibx264-presetveryfast-b:v1500k\-c:aaac-b:a128k\-fflvrtmp://your_server/live/stream摄像头+麦克风推流

却道天凉_好个秋·2025-06-24 20:21

新签10.43亿元！又一光伏企业获央企大单

6月21日，国晟科技（603778）发布公告称，公司二级控股子公司安徽国晟新能源与中广核风电有限公司正式签署光伏组件销售合同，合同金额高达10.43亿元（含税），用于中广核新能源2025年度光伏组件设备框架集采包件

WEIXIN-gfr20256·2025-06-24 17:55

北斗导航｜基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究

主要内容如下：RAIM基础原理与问题定义：介绍最小二乘残差法的数学模型，包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。

北斗猿·2025-06-24 16:22

机器学习15-XGBoost

XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一

吹风看太阳·2025-06-24 03:27

洛谷刷题笔记——P3953 [NOIP2017 提高组] 逛公园

参考资料：洛谷_风休住大佬的题解[NOIP2017提高组]逛公园题目描述策策同学特别喜欢逛公园。公园可以看成一张NNN个点MMM条边构成的有向图，且没有自环和重边。

·2025-06-24 00:39

30天pytorch从入门到熟练（day1）

模型初步构建：以最简单的线性模型y=Ax+B为起点，快速搭建数据流通路；数据生成机制设计：构建基于正态分布的可控数据生成器，逐步增加数据复杂度；模型复杂度提升：在逐步提高神经网络深度与宽度的同时，引入残

·2025-06-23 22:53

[AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目

[AI风堇]趁着有空做出来的一个小项目,灵感来源于B站,但博主未提供代码,依据简介和标题进行了一个复刻,以下是视频展示效果(已同步更新至B站),要是大家觉得好玩后期我出个教程

nightunderblackcat·2025-06-23 19:34

CertiK联创顾荣辉将于港大活动发表演讲，分享Web3安全与发展新视角

本次活动由港大经管学院高层管理教育主办，MetaEra协办，还将汇聚HashKeyGroup董事长肖风、R25Protocol首席执行官SethH.Huang、富途集团董事总经理SteveZeng等嘉宾

CertiK·2025-06-23 02:08

程序代码篇---ESP32-S3小智固件

A1：该系统采用“语音采集→唤醒词检测→ASR→NLP→TTS→语音播放”的流水线架构：硬件层：ESP32-S3芯片+麦克风阵列（如INMP441）+扬声器（如MAX98357A）。

Atticus-Orion·2025-06-22 23:21

基于大模型预测十二指肠球部穿孔的多维度研究报告

术前风险预测指标与模型构建3.2基于预测结果的手术方案制定3.3麻醉方案的选择与实施3.4术前患者评估与准备工作四、术中监测与决策支持4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中的应用场景与作用4.3手术过程中的风

LCG元·2025-06-22 18:17

Qt音频采集：QAudioInput详解与示例

1.简介QAudioInput是QtMultimedia模块中用于音频采集的核心类，能够从麦克风等输入设备实时获取原始音频数据（PCM格式）。

·2025-06-22 17:08

(02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→

江南才尽，年少无知！·2025-06-21 21:01

FFmpeg 的算法体系

通过运动估计（菱形搜索、全搜索法）减少时间冗余，支持P帧（前向预测）和B帧（双向预测）变换与量化：采用整数离散余弦变换（DCT）将空域信号转为频域，再通过量化舍弃高频信息（H.264/H.265使用）熵编码：对残差数据采用

lianghu666·2025-06-21 18:44

无人机测量风速的思路

传感器类型：机械式风速计(杯式/螺旋桨式)：风推动风杯或螺旋桨旋转，转速与风速成正比。结构相对简单可靠。超声波风速计：通过测量

ILOVECOMPUTING·2025-06-21 13:38

【开源项目】免费且本地运行：快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水

过去用第三方厂商的大模型接口，总有点不放心：万一它给我的模型是个“残血版”API呢？我们普通

MarkGosling·2025-06-21 12:32

LM算法与TRF算法（含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码）

在ICP配准中，使用LM算法通常会遇到找到的对应点对数量不足的问题因为使用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小二乘优化时，残差的数量小于变量的数量。

小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

（附论文及源码）导读目标检测是CV领域最常用的算法应用，而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型，近日Yolov12算法正式开源，提出区域注意力模块，残差高效层聚合网络，性能更好，速度更快，希望对大家学习理解有帮助

双木的木·2025-06-20 19:11

2025系统架构师---必考知识

数据流体系结构风格（批处理风格、管道---过滤器风格）；2）调用/返回体系结构风格（主程序/子程序风格，面向对象的风格，层次型风格，客户端/服务器风格）；3）以数据为中心的体系结构风格（仓库风格、黑板风

喜欢猪猪·2025-06-20 07:14

MP34DT05TR-A MEMS音频传感器全向数字麦克风：122.5dB AOP抗爆破音设计在工业警报系统中的应用验证

其突破性在于：122.5dB声学过载点(AOP)：超越消费级麦克风常规100dB极限，耐受强声压冲击64dBSNR：1kHz频点底噪低至29dBA，保留语音高频细节（>6kHz）-26dBFS±3dB灵敏度一致性

Hailey深力科·2025-06-19 16:55

三个干扰信号的混合与分离：基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析

三个干扰信号的混合与分离：基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析在雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列等领域，经常面临多个信号源（包括期望信号和干扰信号）在空间上混合到达传感器阵列的情况。

神经网络15044·2025-06-19 11:49

【MoodVine】Taro+React动画实践

本文将深入探讨我在Taro+React项目中实现的两种动画效果：麦克风录音的呼吸动画和语音消息的波形动画，分享技术实现细节和设计思考。

沈春庭·2025-06-18 20:43

残差网络中相加后激活的深度解析

数学视角：残差学习原理原始残差块设计目标：y=F(x)+x当F(x)优化到0时，网络退化为恒等映射：y=0+x=x如果在相加前激活：y=ReLU(F(x)

浩瀚之水_csdn·2025-06-17 18:20

【国产NI】ARM+FPGA+AI风电振动监测系统监测：确保风力发电系统稳定运行！

随着全球能源转型的加速推进，风电行业作为清洁能源的主力军之一，正迎来高速发展期。然而复杂多变的自然环境，其核心部件（如齿轮箱、发电机、主轴、轴承等）易因机械磨损，因此故障监测显得尤为重要。

深圳信迈主板定制专家·2025-06-16 17:58

打破系统限制：强制固定Windows麦克风音量方法

有没有遇到过这种情况：当你使用语音类工具时，它们会“自以为是”地对你的麦克风进行噪音检测，并自动降低音量？

sinat_33351887·2025-06-16 16:19

【软考】【信息系统项目管理师】2025年5月24日考试回忆版，祝明天考试的兄弟们顺利

道而且不是连着出绩效域本次考试只有2道案例分析内容案例1：沟通+质量目标效价，激励措施题目中描述进行了哪些质量活动，并按质量管理过程分类一堆判断题案例2：范围+风险风险登记册，按照案例描述输出风险登记册风

曼巴爱学习·2025-06-16 14:35

鸿蒙开发实战之Media Kit重构美颜相机多媒体引擎

一、核心架构革新通过MediaKit实现三大技术突破：智能拍摄管线4K/60fps多流并行采集（主摄+ToF+麦克风）硬件级HDR合成（动态范围提升4EV）实时特效引擎美颜/滤镜/AR叠加延迟<8ms支持

·2025-06-16 10:18

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）

ResNet18的模型剪枝实战（1）》和《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）》有做了相应的裁剪说明和实践，但是只是对其中的一个层进行采集的，这篇文章是记录对ResNet18中所有的残差层进行采集的一个过程

·2025-06-16 02:15

当卷积作用于信号处理

当嘈杂环境的低频机械噪声和高频啸叫声被麦克风捕捉时，这些定制化的数字滤波器会像剪刀，剪除不同范围的频段，同时保留关键人声频段。在高端降噪耳机中，这种技术

思绪漂移·2025-06-15 22:22

HarmonyOS运动开发：深度解析文件预览的正确姿势

然而，实现文件预览并非一帆风顺，尤其是在涉及文件权限和预览窗口管理时。本文将以“选择好的文件进行预览”为主题，深入解析HarmonyOS中文件预览的核心要点，并分享一些实际开发

二蛋和他的大花·2025-06-15 18:25

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残

AI智韵·2025-06-15 17:24

论文解析：一文弄懂ResNet(图像识别分类、目标检测)

Nelson_hehe·2025-06-14 20:57

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

其核心目标是最小化残

纸上笔下·2025-06-14 13:37

OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合

一.原理说明拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。

AI街潜水的八角·2025-06-13 14:07

《文科生也能懂：AI大模型黑话百科全书：从懵圈到上头》

Part1初识巨人与他们的小伙伴们1.星球主宰：AI(人工智能)形象速写：一个穿着白大褂，戴着眼镜，手里拿着各种工具（锤子、画笔、麦克风、扳手）的发明家大叔，像哆啦A梦一样万能（理想中）。

数研基站·2025-06-13 14:01

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