DSP原理学习第10页

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

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城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

SMT焊接常见的工艺缺陷

一.贴片式元器件竖立原理：元器件两端的湿润力不平衡，引发了元器件两端的力矩不平衡，从而导致与激情发生竖立。

沙滩小绵羊·2025-03-23 19:05

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

数字签名与数字证书

这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要（摘要通过hash

TABE_·2025-03-23 19:03

先验地图--slam学习笔记

先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

个人笔记，如有疏漏，还请指正。使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的并发需求，在启动的时候start、join等步骤不能省，复杂的需要还要用1-2个队列。随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务，我们可以使用concurrent.futures包中的PoolE

风投小虾·2025-03-23 18:27

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析：steps()工作原理

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor,ALGORITHM=INPLACE;--报错信息：ALGORITHM=INPLACEisnotsupportedfort

小丁学Java·2025-03-23 17:48

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

Windows下重叠I/O模型

目录一.Windows下重叠I/O模型二．重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666

智驾·2025-03-23 16:10

AWS CLI with MinIO Server

InstallMinIOServerhttps://min.io/docs/minio/linux/index.htmlCreateAKandSKandrecordinformation.AK:ZYYMPcLi6dSPsDfr5QeWSK

库海无涯·2025-03-23 16:09

_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理

数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

抗积分饱和（Anti-Windup）常见的处理方法

以下是主要方法及其实现步骤：1.积分限幅（IntegralClamping）原理：直接限制积分项的最大/最小值。

鹿屿二向箔·2025-03-23 16:04

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！

热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

数据结构二叉树进阶

1.根据二叉树创建字符串1.题目2.分析原理要把二叉树元素按照前序顺序取出来，并且以字符串的形式返回，还要添加括号对于左子树和右子树，那么第一步就是向定义一个string类型来接收取出的元素，需要用到to_string

z一一m·2025-03-23 15:01

python 捕获异常

在学习Python的过程当中，大家一定要区分清楚异常和布尔值False布尔值的False只是一个值，通常代表的是一个条件的不成立，常用于逻辑判断比如：1num=22print(num>3)3ifnum>

weixin_30730151·2025-03-23 15:57

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Android Compose 框架按钮与交互组件模块源码深度剖析(二)

本文将深入剖析AndroidCompose框架中按钮与交互组件模块的源码，从基础概念到具体实现，逐步揭示其工作原理和设计思路。二、AndroidCompose

&有梦想的咸鱼&·2025-03-23 15:25

LabVIEW实现LoRa通信

目录1、LoRa通信原理2、硬件环境部署3、程序架构4、前面板设计5、程序框图设计6、测试验证本专栏以LabVIEW为开发平台，讲解物联网通信组网原理与开发方法，覆盖RS232、TCP、MQTT、蓝牙、

不脱发的程序猿·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

Axure常用交互设计一——选中效果

交互效果不难做出，难的是我们要通过学习交互，懂得在哪些场景下使用，以及交互逻辑是什么才是最重要的。

结构化知识课堂·2025-03-23 15:23

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T

芯作者·2025-03-23 14:21

JavaScript反爬技术解析与应对

本文从JavaScript角度出发，深入剖析主流反爬策略的技术原理，并探讨相应的绕过方案，以期为研究者和开发者提供系统性的理解与实践指导。

不做超级小白·2025-03-23 14:51

《Operating System Concepts》阅读笔记：p460-p4470

《OperatingSystemConcepts》学习第36天，p460-p4470总结，总计11页。一、技术总结无。

·2025-03-23 14:41

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

OpenAI API - Streaming(流) 的概念与基本使用

Streaming(流)拿出来单独写一篇，是因为Streaming(流)方式的开发，能让我们对返回结果有更多的操作空间更多的创意空间，让我们产品有更好的体验目录1.基本概念2.主要在哪些API中使用3.流的工作原理

田园里的猫·2025-03-23 14:50

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