程序开发 算法 常用 程序
esp32-idf开发记录（二）
上一篇文章配置了基本环境，下面开始记录一些基本的外设驱动 1、GPIO使用 GPIO基本使用 #include "led_driver.h" void led_init(gpio_num_t gpio_num) { gpio_config_t cfg = { .pin_bit_mask = (1ul ......
esp32-idf开发记录（一）
esp32最近比较火，也整了几块来玩一下，这里记录一下开发过程，现在用esp32用的比较多的是arduino的框架，这里用一下idf的框架，主要参考下面这个视频做的，感谢这位up https://www.bilibili.com/video/BV1kp4y1o7yx/?spm_id_from=333 ......
matlab练习程序（正交分解）
正交分解可以将多个向量分解为互相正交的多个向量。 可以用QR分解方法或施密特正交化方法，施密特正交化方法一般数值不稳定。 假设有{V1...Vn}向量组，施密特正交化算法原理如下： 结果中{β1...βn}为一组正交基，{η1...ηn}为其标准正交基。 matlab代码如下： clear all; ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
小程序开发：完善新增和编辑所思所想功能
上文说到我们完成了编辑页使用富文本编辑器和详情页可以显示图片的功能。这里我们再完善下新增和编辑功能，以前因为CURD都是生成的，所以新增和编辑页会有很多重复代码，需要直接删除新增页面，保留编辑页即可，这里的逻辑是：有id则为编辑、没有则为新增。逻辑明确了，我们就开动。回顾了下首页列表，我还是觉得得在 ......
小程序开发：将改造后的步骤条插件移植到自己的小程序
删减了很多原组件代码和用不上的一些组件之后就可以正式移植到自己的小程序了。对比下移植前小程序包大小和移植后小程序包大小：移植前： 移植后： 所有文章类的页面单独分了分包，不占用主包大小，因为主包最多2m，单个分包也不能超过2m。步骤条代码经过删减后，仅16.3k。且移植后效果一样： 接下来就是数据接 ......
小程序开发：完善步骤条的上滑、下拉刷新操作
上文说到，我们完善了数据接入以及对笔记的删除、编辑功能，还有将页面顶部的写一条按钮放到了右下角悬浮。样式如下： 原有的下拉刷新和上拉加载函数如下： 因为刚开始用的是uniapp的unicloud-db组件： 其实自己写一个查询会比用这个更灵活，而且是云函数，这样改动云函数也不需要将小程序重新提审。也 ......
小程序开发：笔记详情显示图片以及可以富文本编辑
上文说到：把笔记列表的下拉刷新、上拉加载更多功能完成了。 本文主要完成的功能项：页面显示图片、编辑时富文本编辑。现在的详情页是这样的： 图片还是个url。刚抽空把首页列表的无数据时展示提示的功能做了，大概样式如下： 而现在的编辑页面是这样的： 只是简单的文字编辑功能，得改造为富文本编辑器，这样可修改 ......
Mysql时间常用函数
查看当前系统的时间 select sysdate(); select curdate(),now(),DATE_FORMAT('2024-01-03', '%Y-%m-%d') 2024-01-13 | 2024-01-13 11:32:28 | 2024-01-03 目前常用的就 curdate ......
小程序开发：在插件市场寻找步骤条组件并二开
想实现一个可滚动的步骤条用来显示自己的随笔 作为一名全栈工程师，要是全部都自己写，那太废时间了，首先去uniapp的插件市场逛逛看有没有符合需要的组件先：第一个： 看着符合自己的要求了，该有的有了，但是感觉左边的色调太单调了，故pass。第二个： 这个看起来颜色就比较丰富一些了，右边也有卡片式的布局 ......
OpenCV - 计算机视觉开发
OpenCV 介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac ......
秦九韶算法学习笔记
快速求多项式 —— 秦九韶算法 计算 \(\sum^n_i{a_i \times x^i}\) 的值。 1. 朴素算法 算出每一项的值再相加，总共要进行 \(\frac{n(n + 1)}{2}\) 次乘法，\(n\) 次加法。 2. 秦九韶算法 \(a_0 + a_1x + a_2x^2 + \d ......
QT开发 2024最新版本优雅的使用vscode开发QT
⚔️▬▬▬▬▬▶VS开发QT◀▬▬▬▬▬⚔️ ⚔️先看效果 ⚔️编辑环境变量 如图添加环境变量！！！东西全在QT的安装目录！！！找不到的按照我下面的教程再装一次！！！ https://blog.csdn.net/lllmeimei/article/details/135502781?spm=1001 ......
Android Bluetooth 蓝牙开发/蓝牙协议 小结
蓝牙术语 蓝牙 蓝牙术语： HFP(Hands-free Profile)耳机模式： 让蓝牙设备可以控制电话，如接听、挂断、拒接、语音拨号等，拒接、语音拨号要视蓝牙耳机及电话是否支持。 HSP（Handset Profile）耳机模式 用于支持蓝牙耳机与移动电话之间使用 蓝牙电话广播： Blueto ......
app跳转小程序免登录
app跳转小程序二次登录： app跳转小程序，第一种做法是 点击 app 页面 --> 跳转到对应小程序的路径 --> 登录小程序 --> 使用功能。 这种做法，在 app跳转小程序后，需要二次登录，用户体验不是很好。 app跳转小程序免登录： (1) 点击 app 页面 (2) 跳转到中间页(可以 ......
从传统行业到半导体行业开发（YMS,DMS,EAP,EDA）
一线开发人： 今天半导体YMS 项目快要收尾了，我的心情有点高兴，多年来我一直保持着写作的习惯，总是想写一些什么，今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作，但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
[RFC6238] TOTP: 基于时间的一次性密码生成算法
原创 给我馍馍 给我馍馍 2019-03-28 22:42 在闲暇时间做了一个TOTP相关的开源项目，在项目初步完成之余，我尝试对[RFC6238]文档进行了翻译，供大家参考与查阅，若有不妥之处，还望各位前辈海涵斧正。 生活中我们会经常使用到TOTP的算法应用，如银行的动态口令器、网络游戏中的将军令 ......
IDEA常用快捷键大全
为方便大家提升IDEA开发操作效率，参考了 IntelliJ IDEA 的官网，列举了IntelliJ IDEA（Windows 版本）的所有快捷键。 一、构建/编译Ctrl + F9：构建项目 使用此快捷键等同于菜单【Build】—>【Build Project】1使用此命令后，IntelliJ ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （177）-- 算法导论13.3 6题
六、用go语言，说明如果红黑树的表示中不提供父指针，应当如何有效地实现 RB-INSERT。 文心一言： 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其中每个节点都包含一个颜色属性（红色或黑色），并且满足以下性质： 节点是红色或黑色。 根节点是黑色。 所有叶子节点（NIL或空节点）都是黑色。 如果一个节点是红色 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
好物商城 微信小程序
开发语言： 前端：微信小程序 后端：C# .Net Core 3.1 Api JWT 数据库：SqlServer 2012，MongDb，Redis 支付：微信支付 收款,退款，转账，积分提现 来源 银柱网 http://www.liyinzhu.com ......
国产六核CPU商显板，三屏异显，米尔基于全志D9360开发板
芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU：集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz； 高性能的高安全HSM安全的处理器，支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9； 它包含100GFLO ......
uboot 裸机开发
裸机程序开发里有一种低成本方案，利用u-boot的TFTP和USB下载功能，将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件，它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全）
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
应用层限流——四种接口限流算法原理及实现
1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......