随机特征法第29页

MCU 阵营分析

主流的MCU阵营ST意法半导体便宜、高性能！有固件库可以方便开发，资料多。STM32F10x系列，样片在10元左右一个，20K内存、72MHz主频、各种外设，已经可以做很多事情了。

Mcho_New·2025-02-17 03:26

C++封装、继承、多态

面向对象的三个基本特征面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。其中，封装可以隐藏实现细节，使得代码模块化；继承可以扩展已存在的代码模块（类）；它们的目的都是为了——代码重用。

PaQiuQiu·2025-02-17 03:55

DSP和ARM的优劣比较（也有FPGA）

常用于处理高速数字信号，不过随着科技的发展，现在很多FPGACPLD可以集成mcu内核，甚至具备了ARMDSP的功能2.ARM,是一类内核的称谓，就像51一样，具体到芯片的话，会有很多不同的厂家不同等级，诸如三星、易法、

bingfeng_adonis·2025-02-17 03:54

【Spring Boot】Spring AOP动态代理，以及静态代理

功能增强3.2通过Proxy类随机生成代理对象四.CGLIB代理4.1自定义类来重写intercept方法4.2通过Enhancer类的create方法来创建代理类五.AOP源码剖析总结(重中之重，精华

web13508588635·2025-02-17 03:52

Python自学攻略：AI时代的高效学习法 —— 如何用大模型快速上手编程

在AI技术爆发的今天，学习Python已不再是传统的“看书+敲代码”模式。借助大语言模型（如Deepseek、GPT、Claude、Kimi、豆包等），学习效率可以提升数倍。本文将结合实操路径、工具链和避坑指南，为你提供一套AI时代的Python速成方案。一、为什么AI能让Python学习效率飙升？实时纠错与解释传统学习：遇到报错需反复查资料，耗时且挫败感强AI辅助：直接将错误信息丢给大模型，1秒

优化小秦·2025-02-17 02:19

ASR技术与Whisper引擎

特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相

Catformon·2025-02-17 01:38

4.1、十字线 - 趋势中的十字线

---2.1、反转形态-单线反转形态2.2、反转形态-双线反转形态2.3、反转形态-三线反转形态2.4、反转形态-多线反转形态------持续形态------3.1、持续形态-窗口3.2、持续形态-三法形态

五十番·2025-02-17 01:08

专业音频术语中英文对照

A:AACautomaticamplitudecontrol自动幅度控制ABAB制立体声录音法Abeyance暂停，潜态A-BrepeatA-B重复ABTDautomaticbulktapedegausser

weixin_30369041·2025-02-17 00:34

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特

清风AI·2025-02-17 00:02

ArrayList 和 LinkedList区别

因此，在对数据进行随机访问或者遍历时，ArrayList的性能要优于LinkedList，而在对数据进行插入或者删除操作时，LinkedList的性能要优于ArrayList。内存使用方式不同：由于

sillyyyy·2025-02-16 23:24

（萌新入门）如何从起步阶段开始学习STM32 ——2 我应该学习HAL库还是寄存器库？

库寄存器的特征如下：低层级：直接操作硬件寄存器，代码与硬件紧密相关。高效：由于直接操作寄存器，代码执行效率高，资源占用少。灵活性：我们

charlie114514191·2025-02-16 22:22

【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估

这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此，我们提出了一项总结性评估，针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。

东临碣石82·2025-02-16 21:16

【python学习】深度解析 Python 的 .env配置与最佳实践：温格高的环境变量配置之道

本文将以温格高（2023年环法冠军）的项目为例，详细介绍如何通过.env文件简化环境配置，并分享多环境管理、Docker集成等热门功能。我们还将覆盖一些小技巧和常见错误，帮助你避免开发中的踩坑。

NLP仙人·2025-02-16 21:16

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并

DuHz·2025-02-16 21:36

【C++】STL之string类源码剖析

目录概述源码MyString.htest.cpp概述string是字符串类，出现早于STL，不过string完全符合STL标准库的语法规则，故将string类也归于STL中string类实现的功能有字符串元素的随机访问

AllinTome·2025-02-16 19:56

STM32 是什么？同类产品有哪些

STM32是由意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARMCortex-M内核的32位微控制器（MCU）系列。

天机️灵韵·2025-02-16 18:52

opencv全面详解教程

2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配

听忆.·2025-02-16 18:21

预测股票走势的ai模型

（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林

roxxo·2025-02-16 17:10

deepseek官方常用提示库

文章目录代码改写提示词样例输出问题分析解决方法优化后的代码方法一：记忆化递归方法二：迭代法解释总结代码代码解释提示词样例输出代码逻辑解释功能说明总结代码代码改写对代码进行修改，来实现纠错、注释、调优等。

安替-AnTi·2025-02-16 15:30

matlab等距离差值,科学网—等距点插值法向牛顿前插值matlab程序 - 殷春武的博文...

%%%程序编写者西北工业大学自动化学院Email：[email protected]%%Allrightsreservedclearclcx0=input('输入起始节点坐标x0=')h=input('输入步长h=')y=input('输入节点坐标函数值f(x)=')x2=input('输入所要计算的节点x2=')symstn=length(y);fori=1:nx1(i)=

老李校长·2025-02-16 15:30

云计算、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实技术、区块链技术

物联网一、物联网的基本概念二、物联网的特征(一)物体感知(二)信息传输(三)智能处理三、物联网关键技术(一)射频识别技术(二)产品电子编码(三)短距离通信技术(四)互联网(五)感知控制技术(六)无线网络技术

2301_79098963·2025-02-16 13:16

Linux基础之文件权限的八进制表示法

1.Linux文件权限概述在Linux中，每个文件或目录都有三种基本权限，分别是：读权限-r：允许查看文件内容。写权限-w：允许修改文件内容。执行权限-x：允许执行文件或进入目录。每个文件或目录的权限会根据三个用户类别来分配：所有者(user,u)：文件的创建者或指定的所有者（属主）。同组用户(group,g)：与文件所有者属于同一组的用户（属组）。其他用户(others,o)：所有不属于文件所有

vortex5·2025-02-16 13:16

玫瑰花瓣粒子效果实现原理解析

花瓣粒子从画面上方缓缓飘落，同时具有随机的摆动与旋

软件工程师文艺·2025-02-16 10:48

YOLOv8中Bottleneck模块详解

1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。

王了了哇·2025-02-16 07:22

C语言表驱动法

表驱动法表驱动法（Table-DrivenApproach）是一种编程技术，通过使用表格（数组、结构体数组、哈希表等）来存储数据或逻辑，从而替代复杂的条件判断或重复代码。

颖风船·2025-02-16 06:16

机器学习网络安全

步骤下面是实现机器学习网络安全的流程，简单概括如下：步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型

网络安全Max·2025-02-16 06:15

C语言初阶：分支和循环语句，初步认识switch语句以及二分查找法

目录：1.分支语句（if...elseswitch）2.循环语句（whilefordowhile）3.二分查找法学习内容：1.分支语句(ifelse语句)：//1.if和else语句默认只能执行一行代码，要想执行多行代码需要用大括号括起来（这叫做一个代码块）。在C语言中0为假，非0为真。//2.关于选择语句的错误使用以及解析：在if语句中一个等号是赋值，两个等号才是判断。#includeintma

同途同归·2025-02-16 06:45

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

接下来，数据处理部分可能需要特征提取，比如从图像中

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

Timeline 时间线基础用法

1、html内容Timeline可拆分成多个按照时间戳排列的活动，时间戳是其区分于其他控件的重要特征{{activity.updateBy}}{{activity.updateTime}}<divstyle

AiGarry·2025-02-16 05:10

初阶c语言（循环语句习题，完结）

今天在来做一遍，发现做错了今天改了平均值的计算，就是说最大值加上最小值，如果说这个数值非常大的话，两个值加上会超过int类型的最大值，从而导致数值的重新计算，导致结果不稳定，所以换一种计算方法第二题，折半查找法环境介绍

不灭锦鲤·2025-02-16 05:08

第2节下：线性表示代码带写【带注释】

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据，w表示权重，是一维向量（张量），b表示偏置值，是一个标量defcreate_data

人间普通饼饼·2025-02-16 04:37

STM32：迎接汽车与AI时代MCU新挑战

作为通用32位MCU市场最受关注的产品系列，意法半导体（ST）的STM32MCU从2007年问世之后就迎来爆发式增长，成功占据通用32位MCU市占率领头羊的位置，并且不断引领着通用MCU技术与应用的新思维开拓

EEPW电子产品世界·2025-02-16 04:06

C++ 标准库常见容器

容器类型类型分类特点示例代码vector序列容器动态数组，支持随机访问，末尾操作效率高std::vectorv={1,2,3};v.push_back(4);deque序列容器双端队列，支持两端操作和随机访问

杰仔coding·2025-02-16 02:18

程序员方法类系列：面向对象分类法

上一篇咱们把分类法整明白了，老铁们！今儿整点硬核的，让你瞅瞅啥叫分类法！一、啥是分类法？分类法，说白了就是把一堆东西按一定的标准分门别类。

FoyoDesigner·2025-02-16 01:43

java-LinkedList源码详解

前言：LinkedList是Java中另一个常用的集合类，它基于双向链表实现，支持高效的插入和删除操作，但随机访问性能较差类定义和成员变量：publicclassLinkedListextendsAbstractSequentialListimplementsList

在下陈平安·2025-02-16 01:41

工程计算4——线性方程组的问题敏感性

向量和矩阵的范数为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性，引入的对向量和矩阵的度量。

sda42342342423·2025-02-16 00:38

5G NR 基本概念——BWP

UE切换至带宽较小的BWP上提高系统灵活性，每个BWP可以采用不同的配置，根据业务切换合适的BWP前兼容，新技术可在新的BWP中提供，保证系统向前兼容分类：初始BWP:用于空闲态UE接收系统信息并完成随机接入

冯白丁·2025-02-16 00:02

js考核第三题

题三：随机点名要求：分为上下两个部分，上方为显示区域，下方为控制区域。显示区域显示五十位群成员的学号和姓名，控制区域由开始和结束两个按钮组成。

2401_88560642·2025-02-15 23:28

从0开始制作ArcGis——第一章

shp文件是一个存储了非拓扑几何体及其属性信息的地理特征的数据集。

geocat·2025-02-15 21:41

背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板

以0-1背包为例解释：n个物品具有的属性为重量和价值，其中总重量C将重量的属性限制住，求最大价值，即求另一属性的特征。针对背包问题：1、先判断属于0-1背包还是完全背包。

Baymax的学习日志·2025-02-15 20:32

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为：z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量

硅基创想家·2025-02-15 19:54

深入浅出：8种常见排序算法的效率对比与应用场景（JAVA）

5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起

技术小泽·2025-02-15 19:22

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。

AI专题精讲·2025-02-15 18:18

数据结构 day05

数据结构day055.队列5.3.链式队列5.3.1.特征5.3.2.代码实现6.双向链表6.1.特性6.2.代码实现5.队列5.3.链式队列5.3.1.特征逻辑结构：线性结构存储结构：链式存储操作：创建

cd小白·2025-02-15 18:17

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对

·2025-02-15 18:22

在springboot加vue项目中加入图形验证码

后端首先先要创建一个CaptchaController的类，可以在下面的代码中看到在getCaptcha的方法里面写好了生成随机的4位小写字母或数字的验证码，然后通过BufferedImage类变为图片

小山曲奇·2025-02-15 17:42

深入HBase——引入

通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解，我们知道GFS在数据写入时，只对顺序写入有比较弱的一致性保障，而对于数据读取，虽然GFS支持随机读取，但在当时的硬件条件下，实际上也是支撑不了真正的高并发读取的

黄雪超·2025-02-15 16:58

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

yolo数据增强

定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度

攀神·2025-02-15 13:13

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-15 13:42

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