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# 国产MCU-CW32F030开发学习--按键检测 bsp_key 按键驱动程序用于扫描独立按键，具有软件滤波机制，采用 FIFO 机制保存键值。可以检测 如下事件： - [x] 按键按下。 - [x] 按键弹起。 - [x] 长按键。 - [x] 长按时自动连发。 我们将按键驱动分为两个部分来介 ......

Java 中的数组是用于存储相同类型的多个元素的数据结构 声明数组 首先必须声明数组变量，才能在程序中使用数组 dataType[] arrayName; // 或 dataType arrayName[]; 例： 创建数组 就要给数组分配大小了 初始化数组 就是声明数组+创建数组 int[] nu ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......

[toc] 30. 对话系统自然语言理解模块：构建智能客服与在线聊天系统 随着互联网的普及和人们对在线客服的需求不断增加，智能客服和在线聊天系统成为了越来越重要的应用场景。其中，对话系统自然语言理解模块是构建智能客服和在线聊天系统的关键模块之一。本文将介绍对话系统自然语言理解模块的基本概念、技术原理 ......

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......

[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......

[toc] 自然语言理解模块是智能语音识别与语音合成系统的核心组件，能够实现对用户输入的自然语言进行语音识别和语音合成，将其转换为机器可以理解和执行的指令。本文将介绍如何实现这个模块，包括相关技术原理、实现步骤和示例应用。 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，语音识别和语音合成技术成为了智 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......

main 方法是 Java 程序的入口点，也是程序执行的起始位置。当你运行一个 Java 程序时，JVM（Java 虚拟机）会自动查找并执行包含 main 方法的类。 在 main 方法中，你可以编写程序的逻辑代码，包括调用其他方法、处理输入输出、控制流程等。它允许你指定程序的初始行为，并定义程序执 ......

[toc] 自然语言理解模块是智能语音识别与语音合成系统的核心组件，能够实现对用户输入的自然语言进行语音识别和语音合成，将其转换为机器可以理解和执行的指令。本文将介绍如何实现这个模块，包括相关技术原理、实现步骤和示例应用。 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，语音识别和语音合成技术成为了智 ......

在Java中，方法用于封装可重用的代码块，它可以执行特定的操作并返回结果。方法通常用于将任务划分为更小的模块，以提高代码的可读性、可维护性和重用性。 可以理解为python中的函数 方法的声明： 最简单的 public void sayHello() { System.out.println("He ......

swich switch 是 Java 中的一种条件语句，用于根据表达式的值选择不同的执行路径。它可以用来代替一系列的 if-else 语句，使代码更简洁和易读。 switch (expression) { case value1: // 当 expression 的值等于 value1 时执行的代 ......

for 循环：用于重复执行一段代码，可以指定循环的初始值、循环条件和每次迭代后的操作。 while 循环：在循环开始之前先判断循环条件，只有当条件为真时才执行循环体内的代码。 do-while 循环：先执行一次循环体内的代码，然后再判断循环条件，只有当条件为真时才继续执行循环。 ......

Java修饰符是用于修饰类、变量、方法和构造函数等成员的关键字，用于控制其访问权限、作用范围和行为特征。Java中常见的修饰符包括以下几种： 访问修饰符： public：公共访问修饰符，表示可以被任何类访问。 private：私有访问修饰符，表示只能在所属类内部访问。 protected：受保护的访 ......

# scala的基本语法 ## 注释 对于scala的注释，简而言之就是一句话，和java的注释一模一样 基本语法 ``` （1）单行注释：// （2）多行注释：/* */ （3）文档注释：/** * */ ``` 代码示例： ```Scala package com.doitedu.demo01 ......

盒子模型中的 margin，外边距可以让块级盒子水平居中，但必须满足两个条件， 1.盒子必须指定宽度width 2.盒子的左右外边距都设置为auto 写法：margin：0 auto(上下是0左右是auto) 以上设置方法只能对于块级元素设置对弈其他的例如行内元素就不行因为行内元素无法设置width ......

深浅copy 导入模块 # 这个简单就浅浅复制一下就行了 import copy 1.浅copy 浅copy就是将旧的值从右到左的通过赋值给新的变量，虽然他们的值相等了但是内存地址并不相等，改变一个另外一个不会发生改变，但如果容器里面嵌套容器时，改变被嵌套容器内的内容，另外一个会随之发生改变 2.深 ......

Java中有多种运算符，可以分为以下几类： 算术运算符：用于执行基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法、取模等。常见的算术运算符有 +、-、*、/、%、++。 赋值运算符：用于将值赋给变量。常见的赋值运算符有 =、+=、-=、*=、/= 等。 关系运算符：用于比较两个值的关系，返回布尔类型的结果（ ......

整数类型： byte: 8位有符号整数，取值范围为 -128 到 127。 short: 16位有符号整数，取值范围为 -32,768 到 32,767。 int: 32位有符号整数，取值范围为 -2,147,483,648 到 2,147,483,647。 long: 64位有符号整数，取值范围为 ......

本地编辑器：Typora xxx.md 语法： # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 **粗体** *斜体* ~~删除线~~ > 引用 下划线 *** 图片： ！[标题]（网络/本地路径） 超链接 [超链接名字](地址) 列表 1. - 出来点 2. 3. 表格 名字 |性别 |生日 -- ......

有问题代码： w = [0,1,2] e = {0:[1,2],1:[3,4],2:[5,6]} r = [dim for dim in e[i] for i in w] #这一段python代码有什么问题报错： Traceback (most recent call last): File "<s ......

额外负担：主要由virtual引起 # 1.1 C++对象模式 ## 简单对象模型(A Simple Object Model) * **Object** * **ptr1 -> Data 1** * **ptr2 -> Function 1** * **ptr3 -> Function 2** * ......

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