16位模型机第21页

单片机程序的模块化设计

单片机程序的模块化设计是提高代码可维护性、可复用性和可扩展性的关键方法。

_祥子@·2025-02-26 01:57

单片机程序的分层设计方法

分层设计是单片机程序模块化的核心方法之一，通过将不同职责的代码分离到不同层次，能够显著提升代码的可维护性、可移植性和可扩展性。

_祥子@·2025-02-26 01:57

windows基础

System32àetcàhost文件记录本地解析（优先级大于DNS域名解析）可以自行添加域名解析记录System32àcmdexe用户目录用户家目录，存放缓存文件、桌面文件Programfile64位软件安装路径

网络安全-老纪·2025-02-26 00:55

STM32实战开发（126）：智能液位检测 - 使用STM32实现液位检测

1.引言液位检测技术广泛应用于工业自动化、环境监测、水处理、智能家居等领域。在这些应用中，实时准确地检测液体的液位变化至关重要。

嵌入式开发项目·2025-02-26 00:55

CSS 真的会阻塞文档解析吗？从浏览器渲染原理深入探究一下

浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后，会依次进行以下几个主要步骤：解析HTML：浏览器从网络或本地获取HTML文件，然后开始解析，将HTML代码转换为DOM（DocumentObjectModel，文档对象模型

银之夏雪·2025-02-26 00:54

linux内核模块管理命令lsmod、insmod、rmmod、modinfo、modprobe、depmod

文章目录前言一、Linux内核模块管理命令二、基本介绍2.1这些命令均是安装再“kmod”包中2.1CentOS中所有与内核模块相关的文件都存放在"/lib/modules/$(uname-r)/“下面（不管32位还是

zbee·2025-02-26 00:23

matlab iri模型,IRI2012电离层模型 matlab代码

【实例简介】IRI2012电离层模型InternationalReferenceIonosphere(IRI)ModelComputestheInternationalReferenceIonosphere

龙之吻(水货)·2025-02-26 00:52

java数学函数的库函数,Java数学函数Math类常用方法~

Java数学函数Math类常用方法~Thorn•2019年04月15日一.三角函数方法Math.PI=**π**Math.E=自然对数的底sin/cos/tan(radians)--返回以弧度位单位的角度的三角正弦

weixin_39976499·2025-02-26 00:22

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

python 语音转文本中文——DeepSpeech

一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进

drebander·2025-02-26 00:51

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

CSS对DOM解析的阻塞作用

在浏览器渲染页面时，DOM（文档对象模型）树的构建和渲染是一个重要的过程。在这个过程中，CSS可能会对DOM解析产生一定的阻塞作用。

MggnHaskell·2025-02-25 23:48

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型

FL1623863129·2025-02-25 23:18

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践，并通

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅

就在他犹豫不决的时候，一位神秘的前辈私信他：“想要在量化江湖中闯出一片天地，首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票

山海青风·2025-02-25 23:13

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-25 23:42

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

编写不易，未有VIP但想白嫖文章的朋友可以关注我的个人公众号“不秃头的码农”直接查看文章，后台回复java资料、单片机、安卓可免费领取资源。你的支持是我最大的动力！

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域，预测问题是一个核心研究方向，而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。

Shockang·2025-02-25 22:09

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型

大模型玩家·2025-02-25 22:38

洛谷P1030（求先序遍历）题解

在中序里，A的位

1≈∞·2025-02-25 22:38

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。

数维学长986·2025-02-25 22:38

DeepSeek基础之机器学习

定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

rknn环境搭建之docker篇

RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换

wyw0000·2025-02-25 22:07

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

以太坊DPOS私链搭建--使用gttc,搭建一个可用于性能测试的区块链框架（1）

遇到的一些坑bootnode一直不起作用，所以决定不用它，改用static-nodes.json在阿里云机器上编译gttc系统Ubuntu16.04想把eth服务部署到docker中方便移植，但是gttc

过河卒啦啦啦·2025-02-25 22:35

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

rust笔记5-derive属性2

以下是对Copy、Clone、Hash和Default这几个常用trait的详细介绍和示例：1.CopyTrait作用:Copytrait表示类型可以通过简单的位复制（bitwisecopy）来复

shanzhizi·2025-02-25 21:34

华为OD机试 C++ - 区块链文件转储系统

关于OD机试流程、面经、面试指导等，如有任何疑问，欢迎联系我，wechat：steven_moda；email：nansun0903@163.com；备注：CSDN。

steven_moda·2025-02-25 21:33

数据库操作与数据管理——Rust 与 SQLite 的集成

第六章：数据库操作与数据管理第一节：Rust与SQLite的集成在本节中，我们将深入探讨如何在Rust中使用SQLite数据库，涵盖从基本的CRUD操作到事务处理、数据模型的构建、性能优化以及安全性考虑等方面

m0_74824054·2025-02-25 21:02

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型

贰叁！·2025-02-25 21:02

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

STM32 利用SysTick实现高精度计时

STM32HAL库利用ARMCortex-M内核自带的24位递减计数器SysTick(系统节拍)，它属于NVIC的一部分,且可以产生SysTick异常(异常类型#15)。

jmlinux·2025-02-25 21:01

ERP系统之比较——SAP Oracle BAAN JDE SSA

R/2是用于集中式大型机环境的系统，R/3是用于分布式的客户机/服务器环境的系统。SAP是国际上著名的标准应用软件公司。

又是两个大汉堡·2025-02-25 21:31

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

以太坊介绍

以太坊是一种确定性但实际上无界的状态机，它有两个基本功能，第一个是全局可访问的单例状态，第二个是对状态进行更改的虚拟机。

倒霉男孩·2025-02-25 21:29

MCU(单片机)读写外部SPI FLASH（MX25Lxx等），存储并读取图片数据

前言本实验使用keilc51新建工程，使用单片机硬件SPI读写SPIFLASH、软件模拟SPI驱动LCD，LCD为7.5寸720x480点阵屏。

風月同天·2025-02-25 20:56

钉钉群在线编辑的文件过期，怎么找回

环境：电脑：Dell3490系统：Windows10专业版64位钉钉：6.5.20-Release.6139101问题描述：钉钉群在线编辑的文件过期，怎么找回解决方案：1.文件过期后，会暂时放在该聊天的文件回收站里

玩人工智能的辣条哥·2025-02-25 20:55

DragControls拖拽插件优化：从指定平面到任意平面

在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体，并且需要限制在盒子内部已知：空间盒子大小，对象所在的平面方案设计：将Object拖拽依赖的信息放在userData中，示例如下基于拖拽控件，改造部分关键代码，实现目标//模型对象部分参数

·2025-02-25 20:20

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片

VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。

·2025-02-25 20:49

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例