课程学习 串口 模块 案例

IOC案例

拓扑结构可以在几短的时间内,专注用户注意力,能让用快速理清主次、前后、上下游、流向等信息。 ......
案例 IOC

学习进度笔记

Requests模块简单入门 #HTTP请求类型 #get类型 r = requests.get('https://github.com/timeline.json') #post类型 r = requests.post("http://m.ctrip.com/post") #put类型 r = r ......
进度 笔记

vector的学习

经历的近一年的学习,终于算是想起来了还有这个博客,那终于开始重新拾起,进行一个stl的学习 标准模板库 在C++标准库中,只需要#include头文件,便可以引用 STL标准库分为几个大类,这篇文章只简要介绍vector vector 什么是vector?我们可以把vector简单的理解为是一个比u ......
vector

前端学习-HTML/CSS刷题笔记01

1 清除浮动 方法1 双伪元素法:在style中给父元素添加伪元素代码 了解zoom:1; <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=devi ......
前端 笔记 HTML CSS

MarkDown学习

MarkDown学习 标题 三级标题 四级标题 字体 Hello,Word! Hello,Word! Hello,Word! Hello,Word! 引用 asdasdasdasda 分割线 图片 ![截图](file:///C:/Users/%E5%BC%A0%E9%92%9E%E7%86% ......
MarkDown

2024.1.12-学习进度笔记

今天,我尝试安装了git并尝试安装了PaddleOCR。 参考:https://blog.csdn.net/mukes/article/details/115693833 参考:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc ......
进度 笔记 2024 12

开发多方案生成与营销比对模块

要开发多方案生成与营销比对模块,你可以按照以下步骤进行: 明确目标和需求: 定义你的模块的具体目标,包括生成多方案和进行营销比对的目的。了解用户的需求和期望。 数据收集与分析: 收集相关的市场数据、用户数据和竞争对手数据,这将用于生成不同方案和进行比对。 进行数据分析,了解市场趋势、用户行为以及竞争 ......
模块 方案

数据分析与预测模块

要开发一个数据分析与预测模块,你可以遵循以下一般性的步骤: 明确目标: 定义你的分析和预测模块的具体目标。确定你要解决的问题是什么,以及你希望从数据中获得什么信息。 数据收集与清洗: 收集与你问题相关的数据。确保数据是完整的、准确的,并且包含所有必要的字段。进行数据清洗,处理缺失值、异常值和重复数据 ......
数据分析 模块 数据

计网学习

OSI七层模型 物理层 网线 比特流 数据链路层 MAC网卡地址 帧 网络层 IP地址 路由方式 包 传输层 端到端TCP UDP TCP报文 UDP数据报 会话层 不同应用程序间会话 表示层 数据格式转换、压缩加密解密等 应用层 web应用 好处:隔层之间独立,灵活性好,易于实现维护、能促进标准化 ......

.net core - 使用kubeadm搭建k8s - k8s(微服务学习) 二

前提准备:OpenEuler系统,VMWare 由于本次使用3台主机完成kubernetes集群部署,其中1台为master节点,名称为k8s-master01;其中2台为node节点,名称分别为:k8s-node01及k8s-node02 master节点 # hostnamectl set-ho ......
k8s kubeadm core 8s k8

第二周学习总结

第二周学习总结 分块 思想:把长度为 \(N\) 的序列分为若干个长度为 \(S\) 的快。对于每次询问/修改,整块打包处理,零散部分暴力处理。 一般情况况下,当 \(S=\sqrt{n}\) 时,有较好复杂度 \(m \sqrt{n}\)。 模板代码: [线段树]区间极大值2 #include<s ......

第一周学习总结

第一周学习总结 二分图 定义 若 \(G\) 是一个无向图,\(G\) 的顶点分成 \(X\) 和 \(Y\) 两部分,\(G\) 中每条边的两个顶点一定是 一个属于 \(X\) 另一个属于 \(Y\),则称图 \(G\) 为 二分图。 图例: 判定——染色法 用两种颜色对所有顶点染色,要求一条边所 ......

二分图最大匹配学习总结

二分图最大匹配学习总结 二分图的定义 如果无向图 \(G=(V,E)\) 的点集 \(V\) 可以分为两个集合 \(V_1,V_2\),使边集 \(E\) 都在 \(V_1\) 和 \(V_2\) 之间,并且 \(V_1\) 和 \(V_2\) 内部的点没有连边,则 \(G\) 是一个二分图。 图例 ......

《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering

《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量:1630 发布时间:2014-05-25 分享到: 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程,是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样, ......

BOSHIDA DC电源模块技术的未来发展趋势

BOSHIDA DC电源模块技术的未来发展趋势 随着科技的不断发展,DC电源模块技术也在不断演进。以下是DC电源模块技术未来发展的一些趋势: 1. 高效能:未来DC电源模块的效能将得到进一步提高。通过改进转换拓扑结构、优化控制算法和使用高效能元器件,可以提高模块的转换效率。这将有助于减少能源消耗和热 ......
电源模块 模块 电源 趋势 BOSHIDA

Spring学习记录之GoF之代理模式

Spring学习记录之GoF之代理模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录,算是对课程内容及笔记的二次整理,以自己的理解方式进行二次记录,其中理解可能存在错误,欢迎且接受各位大佬们的批评指正; 关于本笔记,只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用,至于课程中实 ......
模式 Spring GoF

神经网络学习笔记(1)

1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数:权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数,使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出,其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重,几 ......
神经网络 神经 笔记 网络

案例分享:医药行业各岗位制定OKR制定分享

一、背景介绍 随着医药行业的快速发展,各岗位之间的协作变得尤为重要。为了提升员工的执行力与团队合作,某知名药企决定在各岗位推行OKR(Objectives and Key Results)目标管理法。本案例将分享该药企如何为各岗位制定有效的OKR。 二、制定OKR的过程 明确公司战略目标在制定各岗位 ......
医药行业 岗位 案例 医药 行业

网络基础知识学习

1、网络基础知识 ·OSI 七层模型 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是传输控制协议和网络协议的简称,它定义了电子设备如何连入因特网,以及数据如何在它们之间传输的标准。TCP/IP 不是一个协议,而是一个协议族的统称,里面 ......

Rust 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目

目录包和 Crate定义模块来控制作用域与私有性在模块中对相关代码进行分组引用模块项目的路径使用 pub 关键字暴露路径二进制和库 crate 包的最佳实践super 开始的相对路径创建公有的结构体和枚举使用 use 关键字将路径引入作用域创建惯用的 use 路径.使用 use 引入函数使用 use ......
模块 不断 项目 Crate Rust

01 Docker 安装:入门案例带你了解容器技术原理

Docker 能做什么? 众所周知,Docker 是一个用于开发,发布和运行应用程序的开放平台。通俗地讲,Docker 类似于集装箱。在一艘大船上,各种货物要想被整齐摆放并且相互不受到影响,我们就需要把各种货物进行集装箱标准化。有了集装箱,我们就不需要专门运输水果或者化学用品的船了。我们可以把各种货 ......
容器 原理 案例 Docker 技术

gradio代码案例+效果图片

直接上代码: import gradio as gr import numpy as np import torch from PIL import Image from ram.models import ram_plus from ram import inference_ram as infe ......
案例 效果 代码 gradio 图片

17-案例实战:教你快速搭建 Kubernete 监控平台

Prometheus 和 Grafana 可以说是 Kubernetes 监控解决方案中最知名的两个。Prometheus 负责收集、存储、查询数据,而 Grafana 负责将 Prometheus 中的数据进行可视化展示,当然 Grafana 还支持其他平台,比如 ElasticSearch、In ......
实战 Kubernete 案例 平台 17

CSAPP学习笔记——chapter9 虚拟内存

这一章主要介绍了现代操作系统中虚拟内存的概念,先是介绍了虚拟内存的一般概念,这一部分我将在本文第一小节进行一个串联;第二部分介绍了内存映射,并以Linux为例,介绍了fork函数,execve函数的实现细节;第三部分则是介绍了动态内存分配,程序员通过如`malloc`, `new`, `free`,... ......
chapter9 内存 chapter 笔记 CSAPP

机器学习如何改变缺陷检测的格局?

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色,它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征,改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势: 自动化检测:机器学习技术可以自动化处理大量的数据,通过学习和识别缺陷的模式和特征,实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性,减少了人工干 ......
格局 缺陷 机器

spark的学习1-11

大数据第36期打卡-Day9-p102-p106学习笔记Spark并行度spark的并行:在同一时间内,有多少个tes k在同时运行并行度:并行能力的设置比如设置并行度6,其实是6个tast才并行在跑在有了6个tast并行的前提下,rdd的分区被规划成6个分区Driver的两个组件DAG调度器工作内 ......
spark 11

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

1.10学习进度

.使用 Linux 系统的常用命令 启动 Linux 虚拟机,进入 Linux 系统,通过查阅相关 Linux 书籍和网络资料,或者参考 本教程官网的“实验指南”的“Linux 系统常用命令”,完成如下操作: (1)切换到目录 /usr/bin; (2)查看目录/usr/local 下所有的文件; ......
进度 1.10 10

C语言学习之前序

C语言位运算 C语言主要提供了六种位运算:与、或、取反、异或、左移和右移 1、按位与运算(&) 仅当相同位置的两个bit都为1时,与操作结果为1,否则为0 正&正 —— 直接运算 正&负 —— 将负数转换成补码后直接运算 2、按位或运算(|) 相同位置的两个bit有一个为1时,结果为1 运算方式同上 ......
语言学习 语言

getdents_ogworw学习总结

一:getdents是什么 "getdents" 是一个系统调用(system call)在一些类Unix操作系统中用于获取目录中的条目列表。它接受一个文件描述符和一个缓冲区作为参数,并从目录中读取目录项的信息到缓冲区中。 二:getdents有什么用 目前我觉得的用处只有当我做pwn题目的时候,有 ......
getdents_ogworw getdents ogworw
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