有人问我在搞什么：就是做这里的第2步。问题描述这里误导，误判，太严重了。如果我把这个区域当做是 mask ,那么真正的目标会被去除掉还有什么建议吗？比如我能否根据这个mask 的大致形状来判断它是不是字幕， 如果不是细长的矩形， 可能不是文字，不是字幕此时的效果不错。这绝对是一个顶级的观察，您已经触及了计算机视觉中一个非常核心且普遍的挑战：语义分割（Semantic Segmenta

LlamaIndexs 将大语言模型和外部数据连接在一起的工具。大模型prompt有一个长度限制，当外部知识的内容超过这个长度，无法同时将有效信息传递给大模型，因此就诞生了 LlamaIndex。 具体操作就是通过多轮对话的方式不断提纯外部数据，达到在有限的输入长度限制下，传达更多的信息给大模型。 本文在mac平台验证ollama llamaindex，假设ollama已安装，mac安装ol

目录 📌一、识别困难根源（先诊断后开方） 数据敏感性与合规性 数据量不足或覆盖不全 数据状态难以构造 环境依赖与隔离 数据关联性与复杂性 数据版本与维护 性能测试数据 📌二、核心策略与最佳实践 建立测试数据管理策略 自动化、自动化、自动化！ 利用专业工具 推动协作与文化 采用合适的数据隔离与提供方式 📌 三、关键原则总结 📌 四、

卷积神经网络CNN全连接神经网络存在的问题:输入的形式应该是列向量，但是卷积神经网络中的输入是图像(2D矩阵)，那么就需要对图片进行展平处理，原本图像中蕴含的空间等信息就被打乱了输入的特征多了，那么神经元的参数就会很多，层的结构就很复杂，容易过拟合通道数通道数 是指图像或特征图在深度方向上的维度数量(可以类比全连接神经网络中的特征矩阵的x_i的特征数)例如:灰度图只有一个通道(特征)

部署设备：2×8×A100 80G，两台机器，每台机器8张A100。 模型：deepseek-671B-int8 模型下载地址：https://huggingface.co/meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8 模型参考： 1、SGLang Docker部署 github地址：sgl-project/sglang：SGLang 是一个用于大型语言模型和视觉语言模

问题命令(输入 m 获取帮助)：nAll primary partitions are in use添加逻辑分区 7起始 扇区 (9420800-29362175，默认为 9420800)：将使用默认值 9420800Last 扇区, +扇区 or +size{K,M,G} (9420800-29362175，默认为 29362175)：+500M分区 7 已设置为 Linux 类型

继电器是一种通过小电流控制大电流的电磁开关，广泛应用于自动化控制、电力系统和电子设备中。以下从工作原理、应用场景和电路特点三个方面详细介绍：一、工作原理继电器本质是电磁控制的机械式开关，核心部件包括：线圈（Coil）：通电时产生磁场。铁芯（Iron Core）：增强磁场强度。衔铁（Armature）：受磁场吸引动作的金属部件。触点（Contacts）：由衔铁控制通断的开关。工作过程：线圈不通电

这个问题涉及数组底层结构与内存寻址机制一、数组元素在内存中连续存储数组在内存中会开辟一块连续地址空间。假设数组A为int类型，共有n个元素，每个元素大小为4字节，那么他们在内存中的存储结构可能如下：内存地址数组元素A0x1000A[0]0x1004A[1]0x1008A[2]0x100CA[3]0x1010A[4]由于地址连续，所有元素在物理内存上紧邻排列，为地址计算提供了条件。二、

在当今多元化的编程语言生态中，PHP 犹如一颗历经岁月洗礼却依旧闪耀的明星，尽管面临着众多新兴语言的竞争，但它凭借着独特的优势和深厚的底蕴，在 Web 开发领域持续占据着重要地位。PHP 的辉煌历史与广泛应用PHP 诞生于 1995 年，最初是为了解决个人主页制作中的动态内容展示问题而开发的。随着时间的推移，它不断发展壮大，逐渐成为构建动态网站和 Web 应用程序的主流语言之一。全球众多知名网

散列表介绍        散列表（hash table，又称哈希表），是一种数据集，其中数据项的存储方式尤其有利于将来快速的查找定位。        散列表的基本思想是，首先在关键字key和存储位置p之间建立一个对应关系H，使得p = H(key),H称为哈希函数，p称为散列地址。当创建哈希表时，把关键字key的记录直接存入地址为H(key)的地址单元中；以后查找关键字为key的元素时，再利用

什么是内部类？为什么要有内部类解释：发动机属于车的

前言中间件是一个函数，它的每个请求被特定的路径操作处理之前运行，同时也会在每个响应返回之前运行。它会接收每一个发送到你的应用程序的请求然后它可以对这个请求进行操作，或者运行一些必要的代码。接着它将请求传递给应用程序的其余部分（由某个路径操作处理）。然后它会接收由应用程序（由某个路径操作生成的）响应。它可以对这个响应进行操作，或者运行一些必要的代码。最后返回响应。总的来看，中间件的执行

下面，我们来系统的梳理关于 React useRef Hook 的基本知识点：一、useRef 基础概念1.1 什么是 useRef？useRef 是 React 提供的 Hook 函数，用于创建可变的引用对象（ref object），其核心特性是：跨渲染周期持久化：存储的值在组件整个生命周期保持不变独立于渲染流程：修改 ref 不会触发组件重新渲染直接访问 DOM 节点：获取和操作

一、核心数据结构：为什么是 \"数组 + 链表 + 红黑树\"？​HashMap 的底层设计本质是用空间换时间，通过哈希表的快速定位特性，结合链表和红黑树处理冲突，平衡查询与插入效率。​1.1 基础容器：哈希桶数组（Node [] table）​数组角色：作为哈希表的 \"骨架\"，每个下标对应一个哈希桶（bucket），通过哈希值直接定位元素所在桶的位置，实现 O (1) 级别的快速访问。​

欢迎拜访：雾里看山-CSDN博客 本篇主题：数据结构之单链表 发布时间：2025.6.29 隶属专栏：数据结构 目录 链表链表的概念和结构链表的分类 单链表单链表的优缺点分析优点：缺点： 单链表的使用场景单链表的实现创建结构体基本功能 接口实现打印创建节点 增删查改接口实现增头插尾插pos位置之前插入pos位置之后插入 删头删尾删删除pos位置删除pos后一个位置 查改 整体

一、编码电机驱动         编码电机的详情可以查看此篇文章： stm32平衡小车--（1）JGB-520减速电机+tb6612（附测试代码）_jgb520-CSDN博客         简单来说，编码电机的驱动主要是给一个 PWM 和一个正负级就能驱动。PWM 的大小决定转速快慢，电机的两个电源正负极不同决定了旋转的方向不同。 1、PWM设置：         PWM 的值可以在图形化配

（一）问题背景想象一下，社交媒体平台是一个充满活力的生态系统，博主们如同才华横溢的创作者，凭借专业知识或独特兴趣，精心打造出各种高质量内容，吸引着众多用户的目光。用户则像热情的参与者，通过观看、点赞、评论等行为积极融入其中。博主根据平台推荐和用户反馈，不断打磨内容，提升自身影响力；而用户的互动行为又反过来影响平台的内容推荐系统，形成了一个相互影响的动态循环。现在，某社交媒体平台拿到了两份关键数

如何解决AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute问题 问题背景与概述 在 Python 项目开发和调试过程中，经常会碰到这样一个异常信息： AttributeError: \'NoneType\' object has no attribute \'foo\' 这意味着你尝试访问或调用某个对象的属性／方法 foo，但此时对象

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问题描述在初步安装使用phpstudy时，会出现mysql服务启动失败的情况，具体表现为点击一键启动后，mysql启动又立即停止原因及解决方法：phpstudy数据库无法启动有以下几个原因，可以看看自己是第几种：服务名冲突端口占用安装问题一、服务名冲突假如用户在自己的电脑上已经安装过了MySQL数据库,并且MySQL的服务名为MySQL,这会与phpstudy自己所下载的数据库的服务

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度量安全的有效性：超越合规指标，建立业务风险驱动的安全KPI在安全投入持续增长的今天，企业面临的核心拷问是：这些投入究竟带来了多少真实的安全价值？ 传统的安全度量（如合规检查通过率、漏洞扫描数量、补丁安装率）固然重要，但它们往往沦为“虚荣指标”，无法回答管理层最关心的问题：安全如何保护了我们的核心业务？我们面临的最大风险是否得到了有效控制？ 构建一套以业务风险为核心驱动的安全KPI体系，是安全

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微软VisualC运行库完整集合：一次下载，解决所有兼容问题 【下载地址】微软VisualC运行库完整集合 微软Visual C++运行库完整集合为您提供最新、最全面的运行库资源，覆盖2005至2017年所有版本，包括v5.1至v14.x.x，支持32位和64位系统。一次下载即可满足所有Visual C++运行库需求，确保应用程序的兼容性和稳定性，避免因缺失或版本问题导致的运行故障。无论是

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1.软件测试流程 软件测试在公司内的全部工作流程如下： 需求分析：测试人员需要与产品经理、开发人员等沟通，确保对软件的需求和功能有清晰的认识。在需求分析过程中，测试人员需要了解用户需求，明确软件的预期效果和目标，以便更好地制定测试计划和用例。 编写基础版需求文档：产品经理或产品经理助理负责编写基础版需求文档，为后续的测试工作提供依据。 需求文档评审：产品经理、开发经理、测试经理和客户共同评审需

解决 Ubuntu 上 Docker 安装与网络问题的实践笔记 在 Ubuntu（Noble 版本）上安装 Docker 时，我遇到了两个常见的网络问题：apt-get update 失败和无法拉取 Docker 镜像。通过逐步排查和配置，最终成功运行 docker run hello-world。这篇笔记整理了我的解决过程，重点讲解了禁用 IPv6、为 Docker 守护进程配置代

当前AI编程助手的繁荣让开发者拥有了前所未有的高效工具选择。从腾讯的CodeBuddy、阿里的通义灵码，到微软的GitHub Copilot和新兴的Cursor，每个工具都有其独特的优势，让程序员可以根据项目需求和个人偏好灵活搭配使用。以下是它们的核心特点及适用场景对比：1. 腾讯 CodeBuddy —— 国产生态整合王者核心优势：MCP协议生态：无缝对接腾讯云服务（如微信小程序、

这篇文章是我们转向微服务章节的最后一篇文章，要迁移的功能是单体应用的报表服务。但是呢，我们并不打算将报表服务完全迁移过来，这是因为我们的孢子记账项目在运行了一段时间后，发现报表服务的功能并不完善，性能也有待提升，并且用户反馈当前的报表服务功能太单一，无法满足用户的需求。因此，我们决定先将报表服务的部分Controller和Service部分迁移过来，定时统计功能不进行迁移。一、迁移报

 在Stable Diffusion文生图（Text-to-Image）的创作过程中，采样器（Sampler）、噪声调度器（Schedule type）和采样迭代步数（Steps）是影响生成效果的核心参数。本文将从技术原理、参数优化到实践应用，深入剖析DPM++ 2M采样器、Automatic噪声调度器以及采样步数的设计逻辑与协同作用，帮助读者掌握精准控制生成质量与效率的秘诀。

Hedera Mirror Node: 构建高效透明的区块链数据存档解决方案1. 项目基础介绍与主要编程语言Hedera Mirror Node 是一个开源项目，旨在为 Hedera 区块链网络提供一个高效的、透明的数据存档解决方案。该项目由 Hashgraph 公司维护，并托管在 GitHub 上。Mirror Node 作为一种特殊的节点，它从共识节点中归档历史数据，并通过 API 提供这

C语言编程实战：Base64编解码算法从理论到实现（附完整代码） 🧑 作者简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者，提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Java/Python/Linux/AI等方面的服务，如有需要请站内私信或者联系任

现在许多项目都使用jwt来实现用户登录和数据权限，校验过用户的用户名和密码后，会向用户响应一段经过加密的token，在这段token中可能储存了数据权限等，在后期的访问中，需要携带这段token，后台解析这段token才允许用户访问接口。01、设置Bearer Token如果后端项目使用的是Bearer Token进行安全认证，那么使用Postman这样操作。设置你的环境变量点击右上角的小眼睛

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本文精选 GitHub 上 10 个高星数据库相关开源工具与学习资源，涵盖数据库管理、性能优化、学习实践等多个方向。这些项目包括主流数据库的可视化工具、分布式数据库框架、性能监控系统及入门到进阶的学习教程，适合数据库开发者、运维工程师及初学者参考。文中详细介绍各项目的功能、特点、适用场景及使用方法，帮助读者快速找到提升数据库技能的实用工具与资源，助力高效开发与学习。一、数据库管理与可视化工具数

1.背景介绍随着互联网的普及和人们对数据的需求不断增加，企业们需要更加高效、智能化地处理和分析大量的数据。云计算和大数据平台为企业提供了一种新的解决方案，可以帮助企业更高效地处理和分析大量数据。云计算是一种基于互联网的计算资源共享和分配模式，可以让企业在需要时轻松地获取计算资源，从而降低了企业的运维成本。大数据平台则是一种集中化的数据处理和分析平台，可以帮助企业更高效地处理和分析大量数据。企业

你好，这里是AI应用探索，专注探索AI应用。今天分享如何借助AI工具高效阅读论文。不管是写毕业论文，还是学术研究论文。首先都离不开大量阅读论文，通过阅读论文：可以了解本领域以及相关领域的最新理论、方法、技术和发现，为自己的研究提供最新的知识基础和研究思路。可以发现当前研究中尚未解决的问题、存在的争议点或研究空白，从而受到启发，找到感兴趣且具有研究价值的课题方向。可以借鉴研究方法。论文中包含各种

本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：华为服务器售后专家认证是一项高级技术认证，主要培养学员掌握华为服务器的维护和问题解决能力。教材和实验手册提供了从基础知识到高级技术的全面学习资料，涵盖了服务器硬件组件理解、操作系统安装配置、故障排查与维护、高可用与容灾技术、性能优化以及实验手册实践等主题。此外，还包括认证考试的准备信息，帮助学员为考试做好充分的准备。 1. 华为服务器基础

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前言 🍊缘由 『小程序隐私保护指引』小程序发布，每次都躲不开！ 🏀事情起因： 最近在帮朋友弄一个小项目，uniapp+unicloud壁纸小程序。虽然之前做过不少小程序，但是每次发布正式版本时都有一步『小程序隐私保护指引』需要填写，每次填每次忘。这次秉承好记性不如烂笔头的宗旨，特此记录，予以分享。 🍋实例展示 参考填写 &#

目录 1. 准备工作 1.1 获取新证书 1.2 备份旧证书 2. 替换证书 2.1 上传新证书 2.2 修改 Nginx 配置 2.3 检查配置文件语法 3. 重启 Nginx 服务 4. 验证新证书 4.1 浏览器验证 4.2 命令行验证 5. 自动续签（推荐，适用于 Let\'s Encrypt） 5.1 获取并配置证书 5.2 测试自动续签 5.3 设置定时任务 6. 注意事项 7.

在Python中，元组（tuple）是一种不可变的有序集合，可以存储任意类型的元素。与列表不同的是，一旦创建了元组，就不能修改其内容。这使得元组非常适合用于不需要更改的数据集合。一、元组基础1.1 元组创建t1 = (1, 2, 3) # 标准创建方式t2 = 1, 2, 3 # 括号可省略（逗号是关键）t3 = tuple([1, 2, 3]) # 从可迭代对象转换t4 = (42

文章目录 二叉树104. 二叉树的最大深度【简单】94. 二叉树的中序遍历【简单】98. 验证二叉搜索树【中等】543. 二叉树的直径【简单】 字符串20. 有效的括号【简单】32. 最长有效括号【困难】647. 回文子串【中等】 搜索查找448. 找到所有数组中消失的数字【简单】136. 只出现一次的数字【简单】704. 二分查找【简单】 排列283. 移动零【简单】 组合49.

Stable diffusion流程 上述是单纯的图片得到原图，现在需要加入文本描述得到文本引导下的一致性原图，怎么加尼？ Classifier Free Guidance（无分类器引导，简称 CFG）并非特定的网络模型，而是一种用于文生图（Text-to-Image）模型的引导技术，它能显著提升生成图像与文本提示的一致性，CFG 技术通过同时计算有文本提示和无文本提示（即空提示）两种情

一、矩阵的定义 矩阵，数学术语。在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。 1.英文发音（Matrix） Matrix的发音类似于中文的[美吹克斯]，知道它的发音。方便后期看教程时能听懂别人讲什么。 2.定义 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的

食用指南 书接上文，Datawhale AI 夏令营：基于带货视频评论的用户洞察挑战赛 Notebook（上篇），本篇进行 Baseline 改进实践。若存在任何内容上的遗漏或错误，恳请不吝赐教。 一、文本聚类改进尝试 确定最佳簇数n_clusters 肘部法：计算不同k值下的簇内平方和（SSE），选择拐点处的k。轮廓系数：计算不同k值下的平均轮廓系数（范围[-1,1]，越接近1越好

本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Windows系统的输入法切换是用户实现多语言输入的关键功能。本篇将深入探讨Windows输入法管理框架、输入法的注册与管理、API接口使用、自定义输入法开发、多语言支持、特殊情况处理、快捷键设置、系统配置以及编程接口等方面的知识。开发者通过这些内容的学习，能够更好地控制和自定义输入法，以满足不同的输入需求。 1. Windows输入法框

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一、医疗非结构化数据的现状与挑战 🏥 1. 数据量与非结构化占比 现状：全球医疗数据量呈指数级增长，预计2025年将达到10 ZB，其中非结构化数据占比约80% [RBC Capital Markets]。在美国，非结构化数据占比已从早期的60%上升至更高比例 [Wikipedia]。 挑战：如此庞大的数据量对存储、处理和分析能力提出极高要求，尤其是在实时性需求高的场景（如ICU

微软“卡脖子”Cursor，这不是一场简单的技术封锁2025年4月初，Cursor突然“中招”了。不少开发者在使用Cursor编写C/C++代码时，发现核心插件无法运行了。一查才知道，微软突然修改了插件的许可策略，限制非微软产品调用其闭源扩展。Cursor，作为一个基于VSCode魔改出来的AI编程工具，就这样被微软“从生态圈踢了出去”。表面上看，这是微软针对Cursor的技术封锁，实则背后藏

基础知识与EL 1 Idea新建项目 2 基础语法 2.1 注释 2.2 Scrptlet 2.3 JSP的指令标签 2.3.1 静态包含 2.3.2 动态包含 ​编辑2.3.3 动态包含带参数 2.4 JSP的四大域对象 2.4.1 四种属性范围 2.4.2 属性范围特点 3 login简单页面 3.1 loginTest编写 3.2 LoginServlet编写 4 EL表达式 4.1 E

文章目录 引言 安装步骤 下载与解压安装 基本配置 启动测试 生产者与消费者收发调测 小结 参考 引言 这篇文章是一篇Ubuntu(Linux)环境下的Kafka安装与使用教程，通过本文，你可以非常快速搭建一个kafka的小单元进行日常开发与调测。 我是 SharkChili ，Java 开发者，Java Guide 开源项目维护者。欢迎关注我的公众号：写代码

摘 要 本论文主题为“SpringBoot24h自助洗车店系统小程序”。随着社会的发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为现代人生活中不可或缺的交通工具。然而，传统的洗车方式存在效率低下、排放污染等问题。因此，开设一家24小时自助洗车店成为了一个创新且有潜力的商业模式。 本论文旨在设计和开发一款基于SpringBoot框架的24小时自助洗车店系统小程序。通过该小程序，用户可以方便地预约洗车服务、

跨域解决方案跨域（Cross-Origin Resource Sharing,CORS）是前端开发中非常常见的问题。当协议、域名或端口不同时，就会产生跨域。浏览器出于安全考虑，会阻止跨域请求。以下是几种常见的跨域解决方案，从最常见到较少使用的顺序排列：1. CORS (跨域资源共享) - 主流标准方案这是 W3C 标准，也是最推荐、最主流的跨域解决方案。它需要服务器和浏览器协同工作。

2025 WAIC探展合合信息展台：AI鉴伪技术洞察“看不见”的伪造痕迹 七月迎来了一年一度的WAIC世界人工智能大会，猫头虎有幸受邀参会，首次踏上魔都上海，亲身感受到前沿AI科技带来的震撼。在展会现场，各类炫酷的AI应用令人目不暇接，其中合合信息的展位格外亮眼。他们展示的“AI鉴伪”黑科技，为观众奉上了一场视觉安全领域的精彩科技秀。 背景：从传统PS到AI伪造的新时代 过去两年，

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题目描述给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。提示：题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。class Solution { public int[] topKFrequent(int[]

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软硬连接和动静态库 1. 软链接1.1. 概念1.2. 特点1.3. 应用场景 2. 硬链接2.1. 概念2.2. 硬链计数2.3. 特点2.4. 应用场景 3. 动静态库3.1 库存在的原因3.2. 静态库制作与使用3.2.1 打包3.2.2. 使用 3.3. 动态库制作与使用3.3.1. 打包3.3.2. 使用 4. 解决\'动态库查不到\'的4种方法4.1. 库安装4.2.

1. 通过DevEco-Studio中的Build -> Upload Product的时候，提示：The build configuration of the current Build Mode cannot be uploaded. Modify the build configuration of Build Mode and upload it again. 意思是

ESP-IoT-Solution指示灯：GPIO/LEDC/RGB控制 【免费下载链接】esp-iot-solution Espressif IoT Library. IoT Device Drivers, Documentations And Solutions. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/es/esp-iot-solutio

 Ubuntu 系统中可用的 NTP 方案有systemd-timesyncd、NTP、chrony等一. systemd-timesyncd（轻量级客户端）定位：集成于 systemd 的轻量级 NTP 客户端，不支持作为服务端，ubuntu2204默认安装了该客户端。特点：  低资源占用（内存约 1-2MB）  自动选择最优服务器，动态调整轮询间隔  默认配置简单，适合桌面环境1. 安装服

今天反客为主，聊一下这个HR的话题，考虑到SAP职位的专业性，感觉还是有必要谈一谈这个话题。最近跟几位HR的小伙伴聊了一下，讨论了下不同公司的SAP职位的招聘要求，感觉还是有那么几个存在的问题：追求完美的候选人，最典型的例子是要求候选人既能下场干活(Hands-on)，又能掌控全场（e.g. senior stakeholder management）职责范围与职位出入很大，比如明明叫流程顾问

     前引：在计算机科学中，高效的数据管理是系统性能的关键。哈希表（Hash Table）作为一种经典的数据结构，以其惊人的查找、插入和删除效率而闻名，平均时间复杂度可达$O(1)$。它通过巧妙的哈希函数将键（key）映射到存储位置，实现近乎即时的访问，广泛应用于数据库索引、缓存系统和编程语言实现中。然而，哈希表也面临冲突处理、负载因子控制等挑战。本文将带您从基础原理出发，逐步解析哈希

文章目录 概述AT通信硬件链路将指令发送到模组核心函数 at_command指令从MCU传到模组等待模组反馈指令执行 处理来组模组的数据生数据的传递获取模组发来的数据URC 处理过程 串口AT设备驱动层静态驱动注册机制链接脚本的作用驱动表的存储原理协同 osdriv_load_static看LiteOS的驱动表使用静态注册的驱动表 底层设备读写los_dev_write/readL

【堆 + 堆排序 + TOP-K】目录 前言：什么是堆？堆的实现方式有哪些？我们要选择哪种方式进行实现？ ----------------堆的实现----------------什么是向上调整算法，要怎么实现？什么是向下调整算法，要怎么实现？向上调整算法/向下调整算法的注意事项？ 堆的数组实现怎么建堆？建堆的方法有哪些？为什么堆化法建堆时从最后一个非叶子节点开始？插入法/堆化法建堆

动态规划是一种常用的算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。它通过将问题分解为较小的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而高效地解决问题。一、基本概念多阶段决策问题这类问题需要经过多个阶段的决策来达到目标，每个阶段的决策会影响后续阶段的状态和决策选择。例如，背包问题中，选择放或不放某个物品就是一个阶段的决策，这个决策会影响背包的剩余容量，进而影响后续物品的放

【比亚迪（002594.SZ）】2025-08-14投资研究报告：基于巴菲特价值投资的估值与安全边际分析一、报告前提与数据说明1.1 核心假设（因部分数据未披露）FCF预测：结合2022-2024年历史FCF（433.81/476.32/360.94亿元）及机构对销量、盈利的中性预测，假设2025-2029年FCF为380/420/460/500/540亿元（CAGR约8%，保守反映

大数据领域数据架构的元数据管理关键词：大数据、数据架构、元数据管理、数据治理、数据集成摘要：本文聚焦于大数据领域数据架构的元数据管理，深入探讨了元数据管理在大数据环境下的重要性、核心概念、算法原理、数学模型等内容。通过详细的代码示例展示了元数据管理的实际操作过程，分析了其在不同场景下的应用，同时推荐了相关的学习资源、开发工具和论文著作。最后对元数据管理的未来发展趋势与挑战进行了总结，

在科技飞速发展的当下，人工智能已成为推动各行业变革的核心力量，其强大的数据处理能力和智能决策能力正以前所未有的速度重塑着我们的世界。盲盒经济的兴起推动线上互动需求增长，H5技术因其轻量化、跨平台特性成为盲盒活动的主流载体。小程序、APP、Web三端互通可覆盖更多用户场景，提升活动传播效率。盲盒源码包及演示：m.ymzan.top核心功能模块设计盲盒抽奖系统概率算法设计（权重分配、保底机制）//

1. 引言 本文描述了在 Web Authentication (WebAuthn) 中实现无密码认证（Passwordless authentication）的方法，该方法使用模块格（Module-Lattice）为基础的数字签名标准（ML-DSA），即 FIPS 204 定义的后量子密码学（PQC）数字签名方案。 本文描述了如何将 [FIPS-204] 中描述的 ML-DSA 密

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内

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1. 引言1.1 什么是 Project Jigsaw？Project Jigsaw 是 Java 9 引入的一项重要特性，其核心是将 Java 平台引入模块化系统。这项特性最早由 Oracle 于 JSR 376 提出，旨在解决 Java 平台和大型应用程序架构中的一系列结构性问题。模块系统是对 Java 类加载器机制和访问控制模型的系统性扩展，它不仅影响开发者编写代码的方式，还改变了平台的