热误差补偿

AI+Web3：张三的未来机会地图

热搜上，ETHDenver大会简直是技术圈的春晚。AI和Web3，这两个曾经高高在上的概念，突然变得触手可及。

·2025-03-26 12:33

纳指期货投资热，大粤国际期货招代理正当时？【2025年技术流解析】

==‌**时间戳**‌==：2025年02月27日==‌**作者**‌==：Fintech_Developer==‌**技术栈**‌==：Python/APIs/区块链---##一、2025年纳指期货市场趋势根据CMEGroup最新数据，纳斯达克100指数期货日均成交量突破==‌**320万手**‌==（2025Q1）

11435-62125·2025-03-26 11:09

（一）LeetCode热题100——哈希

1.两数之和题目来源给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例1：输入：nums=[2,7,11,15],target=9输出：[0,1]解释：因为nums[0]+nums[1]==9，返回[0,1]。classSo

三问走天下·2025-03-26 09:49

DeepSeek-V3-0324 模型发布：开源 AI 性能再攀高峰，推理与编码能力逼近顶级闭源模型

尽管此次更新并非市场期待的V4或R2版本，但其在推理速度、编码能力、数学推理及开源生态上的突破，仍迅速引发全球开发者社区的关注与热议。

未来智慧谷·2025-03-26 05:15

LeetCode热题100JS（74/100）第十四天|155|394|739|84|215

155.最小栈题目链接：155.最小栈难度：中等刷题状态：1刷新知识：解题过程思考示例1:输入：["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"][[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]输出：[null,null,null,null,-3,null,0,-2]解释：MinStackminStack=ne

Alicesflower·2025-03-25 23:33

力扣刷题-热题100题-第12题（c++、python）

76.最小覆盖子串-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/minimum-window-substring/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-likedc++是力扣官网评论区大佬的76.最小覆盖子串-力扣（LeetCode）76.最小覆盖子串-给你一个字符串s、一个字符串t。返回s中涵盖t所有字符的最小子串。如果s

weixin_44505472·2025-03-25 20:09

力扣刷题-热题100题-第21题（c++、python）

240.搜索二维矩阵II-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii/submissions/613522892/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked逻辑法看到题目第一眼，就想着从左往右，从上往下，只要找到对应的target的范围，以小于大于进行遍历的移动，但在写代码时

weixin_44505472·2025-03-25 20:09

力扣刷题-热题100题-第3题（C、python）

128.最长连续序列-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/longest-consecutive-sequence/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked在编程中，集合（Set）是一个不允许重复元素的容器。集合中可以存储任何类型的元素，通常用于测试元素是否存在、去重等场景。在许多编程语言中都有集合的实现，如

weixin_44505472·2025-03-25 20:39

Mac/Python/Flask/全栈 -python全栈项目体会前后端交互过程

数据来源1.1使用Spyder爬取腾讯疫情数据和百度热搜数据1.2存储在SQL中数据调用main.py中调用此处的get_c1_data()

Jacky&Jacky·2025-03-25 16:07

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！直接上最基础的线性回归算法，对训练集和测试集的数据进行比

DHC丶·2025-03-25 11:33

优化FFmpeg编码器参数设置

参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率，采样码率越大，目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差，允许的误差越大，视频越小gop_size=300//

iummature·2025-03-25 05:22

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

最终，利用rfPermuteR包，依据均方误差增量或节点纯度增量，在显著性水平p<0.1p<0.1（基于n=100n=100次随机重排计算）下，确定农业干旱动态可预测性的

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

例如在表单功能从简单到复杂的迭代过程中，手动测试成本会指数级增长且可能无法完成所有测试，此时引入自动化测试能提升效率、保证测试覆盖范围、减少误差和遗漏、实现用例重复使用等。

·2025-03-25 00:31

Python字符串对齐哲学探微与东方字符补偿算法（授权DeepSeek撰写）

Python对齐哲学探微，东方字符补偿算法。笔记模板由python脚本于2025-03-2412:51:19创建，本篇笔记适合喜欢钻研字符串对齐的coder翻阅。

梦幻精灵_cq·2025-03-25 00:12

matlab画图函数_MATLAB画图技巧与实例（四）：填充图area函数

在科研中，不管是实验数据还是做模拟预测，往往都需要给出数据的置信区间、误差限等值，在画图时需给出误差带。此时，就需要用到填充图，在MATLAB中，可以用area函数实现。

大熊小清新·2025-03-24 23:37

何同学采访苹果CEO库克上热搜，网友表示自愧不如

昨日，22岁B站知名UP主“老师好我叫何同学”采访了苹果CEO蒂姆-库克，登上微博热搜榜，引起了网友们的热议。

程序员的店小二·2025-03-24 16:09

给美国客户设计的一个24V5A反激式开关电源_光耦TL431环路补偿_极点_零点

电源设计其实并不难,一个是变压器,一个是环路补偿,EMI相关问题看当地标准首先是变压器然后是环路补偿fc8.265k,推断此位置增益0.0db,相位裕度55度,系统稳定

巾帼嵌入式·2025-03-24 09:42

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

使用欧拉法数值求解微分方程的 Python 实现

使用欧拉法数值求解微分方程初值为函数Eular(x,h)中Cx为计算结束时微分方程x的值，h为计算步长再编写脚本，通过调用函数分别以不同步长(例如h=1.0，h=0.5，h=0.25)计算y(3)，并分析步长和误差之间的关系

神经网络15044·2025-03-24 06:18

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

基于Redis分布锁+事务补偿解决数据不一致性问题

基于Redis的分布式设备库存服务设计与实现概述本文介绍一个基于Redis实现的分布式设备库存服务方案，通过分布式锁、重试机制和事务补偿等关键技术，保证在并发场景下库存操作的原子性和一致性。

yiridancan·2025-03-24 05:37

RISC-V生态架构浅析(认识RISC-V)

在越来越多的RISC-V研究热下，毋容置疑的是RISC-V的时代即将到来。让我们在这浪潮翻滚起来前，一起掀开RISC-V的神秘面纱，提前了解一下RISC-V究竟是什么。

JKX_geek·2025-03-24 01:29

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

ASP.NET Web的 Razor Pages应用，配置热重载，解决.NET Core MVC 页面在更改后不刷新

RazorPages应用，修改页面查看修改效果，如果没有热重载，改一句话跑一次，这个活就没法干了。

坐望云起·2025-03-23 15:28

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

力扣刷题-热题100题-第20题（c++、python）

48.旋转图像-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/rotate-image/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked使用辅助矩阵直接创建一个新矩阵来装旋转好的矩阵，不过需要注意的是要将新矩阵的值赋值回原矩阵，在c++中是可以直接=，但python中要注意matrix[:]=matrix1才是赋值，直接=是改

weixin_44505472·2025-03-23 02:06

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。

FindEveryone·2025-03-23 01:00

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。

Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

AI学习手册合集｜零基础入门宝典

甚至很多自由职业者，通过学习DeepSeek，在互联网淘金日入过万，登上热搜。普通人如何高效入门AI?清华团队亲自下场教学！

2501_91234994·2025-03-23 00:53

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

HX1117稳压芯片的热设计考虑因素

工作温度范围的重要性影响多方面因素华芯邦HX1117稳压芯片凭借其低压差、高精度输出电压、热保护和短路保护等特性，成为电子领域中广泛应用的稳压器之一。

华芯邦·2025-03-22 20:26

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

（DGPS）1.位置差分2.伪距差分GPS单差伪距GPS双差伪距3.载波相位平滑后的伪距差分4.载波相位差分GPS单差载波相位GPS双差载波相位一、引言对于伪距单点定位来说，信号在传输过程中会受到多种误差的影响

牵星术小白·2025-03-22 17:37

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级（热、温、冷）。

云祺vinchin·2025-03-22 15:22

RRU 软件中 DPD（数字预失真）的全面测试方案

DPD（数字预失真）技术旨在通过对输入到PA的信号进行预失真处理，补偿PA的非线性失真，使经过PA放大后的信号尽可能接近理想的线性信号。其基本原理是通过对PA的输入输出信号进行

youngerwang·2025-03-22 12:52

计应UI4班王运梅·2025-03-22 01:41

硬件练习生系列（六）——LDO设计自学心得

误差放大器（ErrorAmplif

炸洋芋Zy.·2025-03-22 00:02

(LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)

题目：74.搜索二维矩阵方法一：数组按行拼接为一个不下降的一维数组。采用二分查找，时间复杂度0(lognm)。C++版本：classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=n*m-1;while(ltarget){r=mid-1

岁忧·2025-03-21 19:20

python数据可视化绘制图表（直方图，饼图圆环图，散点或气泡图，误差棒图）

一，直方图#先导入模块importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt#准备50个随机的数据scores=np.random.randint(0,100,50)#绘制直方图plt.hist(scores,bins=8,histtype='stepfilled')plt.show()其中，scores为数组（可为单个或多个的数列)bins=8,表示矩形的条数为

2224070304·2025-03-21 18:02

LeetCode 热题 100_跳跃游戏 II（79_45_中等_C++）(贪心算法)

LeetCode热题100_跳跃游戏II（79_45）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心选择）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给定一个长度为n的

Dream it possible！·2025-03-21 17:31

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

LeetCode热题100JS（59/100）第十一天|46|78|17|39|22

46.全排列题目链接：46.全排列难度：中等刷题状态：2刷新知识：解题过程思考示例1：输入：nums=[1,2,3]输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]题解分析参考题解链接：全排列放下1刷过程/***@param{number[]}nums*@return{number[][]}*///varpermute=function(num

Alicesflower·2025-03-21 13:51

锥面箍接/快拆环突破！拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代

一、技术原理深度剖析1.痛点定位：高动态场景下的散热与防护两难当前四足机器人的计算单元面临两大挑战：散热瓶颈：传统刚性固定导致接触热阻增加30%以上（见热成像对比数据

CodePatentMaster·2025-03-21 12:42

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

木尘152132·2025-03-21 09:17

【LeetCode 热题 100】3. 无重复字符的最长子串 | python 【中等】

美美超过管解题目：3.无重复字符的最长子串给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长的长度。示例1:输入:s="abcabcbb"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是"abc"，所以其长度为3。注意：考虑空字符串问题有重复之后要在重复的那个后面新建序列，减少时间，故需要列表储存（标准做法里用的集合捏）标准做法：把重复的set.remove（），a指针步进，没有重复的话，b指针一直步进怎

一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

【机器学习】模型拟合

无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

webpack提升打包构建速度02--webpack优化

是什么HotModuleReplacement（HMR/热模块替换）：在程序运行中，替换、添加或删除模块，而无需重新加载整个页面。怎么用1.

_xiyang·2025-03-21 07:05

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