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工业4.0的"隐形指挥官"——明远智睿SSD2351通过其微型化设计、高性能计算和工业级可靠性正在重构智能工厂的底层架构。以下是其技术价值与产业影响的深度解析一、技术颠覆性:毫米级尺寸的工业级算力突破1.空间-算力悖论破解-在26×26mm面积上集成四核Cortex-A35(主频1.3GHz),算力密度达5.2DMIPS/mm²,是传统工控模块的8倍-通过L2缓存预加载机制,将多轴插补计算时的DD
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题目要求:[1]上电开机运行时,关闭蜂鸣器和继电器,L4和L5点亮,其余LED灯熄灭。[2]点按独立按键S4松开后,开始控制CT107D板上的L1-L8八个LED小灯进行每隔1秒的呼吸流水点亮,即:L1缓慢亮->L1缓慢灭->L2缓慢亮->L2缓慢灭....L8缓慢亮->L8缓慢灭->L1缓慢亮->L1缓慢灭....循环往复。[3]再次点按独立按键S4松开后,控制CT107D板上的LED灯从当前灯
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自动驾驶的“终极梦想”是什么?“自动驾驶不是拼积木,而是教会一台机器像人一样开车。”过去几年,自动驾驶技术在公众视野中经历了从“热血科幻”到“冷静现实”的转变。你可能听过各种术语:L2、L3、NOA、城市领航、BEV感知……但最近,一个词越来越频繁地出现在技术圈和发布会上——端到端(End-to-End)自动驾驶。它听起来像是某种“黑科技”,但又让人摸不着头脑。它到底是什么?和传统的自动驾驶系统有
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题目:将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。(1)递归解法L1.val意思是取链表L1的头结点本题可以提炼出一个字问题,假设原问题是L1和L2,并且假设L1的值更小,那么合并L1,L2,就可以做如下考虑:取出头结点L1,解决子问题:合并L1next和L2,L1的next指向子问题的结果就可以了模式识别:子问题和原问题具有相同结构,意思就是说,返
- 从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
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通常来说,样本数据的数据个数会远大于特征数,但是当我们遇到特殊数据,比如基因数据,可能会有成百上千甚至上万地特征量,而样本个数只有几十个,此时如果直接做回归,由于特征数量很多,且有很多特征共线性较高,很容易过拟合,而能处理共线性的方法,又无法将特征的系数压缩为0,这样计算量会大大增加。用弹性网络建模,其与其他不同的是,有两个惩罚项,L1负责控制特征系数(可以为0),做初步的筛选;L2负责剔除相关性
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关于本书:大模型技术30讲减少过拟合的数据方法过拟合是模型过度拟合训练数据噪声的现象,导致测试性能下降增加高质量标注数据是减少过拟合最有效的方法数据增强通过生成现有数据的变体扩展数据集,提高模型泛化能力自监督预训练可有效利用未标注数据进行模型初始化模型相关正则化方法L2正则化和权重衰减通过添加权重惩罚项约束模型复杂度Dropout通过随机禁用神经元防止对特定特征的依赖早停法通过监控验证集性能终止训
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列表[]列表是一个数据的集合,集合内可以放任何数据类型,可对集合进行方便的正删改查操作。(值可以重复,有序)定义:[]内以逗号分隔,按照索引,存放各种数据类型,每个位置代表一个元素特性:1.可存放多个值2.按照从左到右的顺序定义列表元素,下标从0开始顺序访问,有序3.可修改指定索引位置对应的值,可变创建L1=[]#定义空列表L2=['a','b','c','d']#存4个值,索引为0~3L3=['
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L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
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高级辅助驾驶技术的商业化落地,核心在于能否通过严苛的安全验证。国内的汽车企业其实也在做高级辅助驾驶,但是吧,基本都在L2级别。换句话说就是在应急时刻内,还是需要人来辅助驾驶,AI驾驶只是决策层,并不能完全掌握汽车。而国内做的比较好的品牌达到L4级别的,例如之前很火的萝卜快跑、或者目前智己汽车(并未大量推广),也都并没达到非常理想的状态。而NVIDIA近期推出的DRIVEAI系统检测实验室,不仅是行
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废话不多说,展示二级产品CTT为例:抱歉没空了解FY4B产品情况了,直接看代码#CTT色标配置bounds_CTT=[180,200,220,240,260,280,300,320]#根据你的数据设定colors_CTT=[(0,0,139/255),(10/255,0,245/255),(0,164/255,235/255),(0,246/255,192/255),(89/255,255/255
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Web3区块链领域的岗位丰富多样,涵盖技术开发、产品管理、运营、商务等多个方面,以下是具体介绍:-技术开发类:-智能合约开发工程师:负责编写、审计和优化智能合约,常见于DeFi开发,包括抵押借贷、跨链桥、期货衍生品交易所等合约开发,需精通Solidity等编程语言,熟悉区块链平台特性。-区块链开发工程师:承担公链或应用链开发工作,如L1公链(Bitcoin生态、Ethereum生态等)开发、L2公
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一、MEC园区部署挑战:数据本地化与低时延接入痛点深度解析数据不出园区:工业质检、医疗影像等敏感业务需数据在本地闭环处理。但运营商基站与企业MEC间若经公网绕行,时延超50ms且存在泄露风险。L2网络局限:传统L2接入网无法实现基站→UPF的智能路由,导致业务流绕行城域网核心节点(平均增加20ms时延)。创新解决方案▍最短路径转发架构(图1)
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- 架构师面试题
木鱼时刻
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说明难度分级:L1:低难度,适合初级开发者,基础概念和原理L2:中难度,适合中级开发者,实际问题解决和系统设计L3:高难度,适合高级开发者,复杂系统架构和深度技术挑战问题结构:每个问题按「类别-序号-具体问题」格式组织使用Markdown链接连接到对应答案每个问题前标注难度等级答案结构:每个答案按「类别-序号」格式组织,与问题对应使用Markdown标题和代码块格式化答案内容采用结构化的要点列表呈
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】自动驾驶中的摄像头技术(二)
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目录前言算法原理摄像头在自动驾驶中的作用与意义分类按通信协议区分按不同感光芯片按像元排列方式摄像头核心关键指标多传感器融合在自动驾驶中的应用▲不同自动驾驶等级的传感器配置▲L2级别▲L2+/3级别▲L4/5级别摄像头的种类与应用车载智能前视像头关键参数如何选择摄像头全车摄像头布置及功能前视摄像头环视摄像头后视摄像头侧视摄像头内置/外置后视摄像头雷达的种类与应用摄像头与雷达的数量配置产业与行业现状摄
- 2.2. 泛函分析讲义I-度量空间概述
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实变泛函与测度理论数学建模
泛函分析的三大空间自然是:度量空间、线性赋范空间和Hilbert空间,由[泛函分析的起源与发展],我们知道引入度量空间和希尔伯特空间的动机是截然不同的度量空间是Frechet有意识地去引入一种抽象理论,使得这种理论能够将康托尔,沃尔泰拉以及阿尔泽拉等人的工作统一起来.内积空间是在求解积分方程的过程中创造出来的,赋范线性空间是巴拿赫系统地发展了Frechet的思想,以及利用了Hilbert空间l2,
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努力毕业的小土博^_^
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【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。前言一、什么是正则化?为什么需要它?✅
- 随机存储器有哪些,只读存储器又有哪些
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一、随机存储器(RAM,易失性,断电数据丢失)1.静态RAM(SRAM)特点:用触发器存储数据,无需刷新,速度极快(纳秒级),但容量小、成本高。用途:CPU缓存(如L1/L2/L3Cache)。2.动态RAM(DRAM)特点:用电容存储,需定期刷新,速度较慢(微秒级),容量大、成本低。变种:SDRAM:同步DRAM(如DDR3/DDR4/DDR5,电脑内存条)。VRAM:显卡专用显存,支持高速图像
- landsat卫星遥感影像下载、处理教程
一条破秋裤
个人笔记笔记
1.landsat数据下载USGS网址:EarthExplorer参考链接:USGS下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正,L2SP数据在此基础上,进一步处理后的数据,通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息。但是L1和L2的选择需要根据实际需求。这里我们选择下载landsat8-9L1数据目前是可以直接在浏览器下
- Lagent:从零搭建你的 Multi-Agent
Oculus Reparo!
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https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp4/docs/L2/Agent/task.md一、Lagent框架中Agent的使用目标通过Lagent框架,基于InternLM2.5,搭建一个WebDemo,体验其智能体功能与工具集成能力。步骤与实现环境准备激活环境:condaactivatelagent确保已获取API授权令牌,并写入环境变量。代码实
- [Java恶补day32] 2. 两数相加
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- 机器学习数据预处理:L2正则化(岭回归)
数字化与智能化
人工智能机器学习机器学习L2正则化岭回归
一、L2正则化介绍L2正则化,也称为岭回归(RidgeRegression),是一种常用的正则化方法。它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度,从而防止过拟合。在线性回归中,我们的目标是最小化损失函数,通常以最小化均方误差来衡量。而L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的L2范数的平方来进行正则化。L2范数是指模型参数的平方和的开方。正则化惩罚的目标是使模型参数尽量接
- LeetCode剑指offer算法备战春招-合并两个排序的链表
wangshuo(24考研上岸版)
leetcode算法职场和发展
剑指Offer25.合并两个排序的链表输入两个递增排序的链表,合并这两个链表并使新链表中的节点仍然是递增排序的。示例1:输入:1->2->4,1->3->4输出:1->1->2->3->4->4限制:0l2.val){list.next=l2;//l2大先接上l2=l2.next;//l2往后走}else{list.next=l1;l1=l1.next;}list=list.next;//新链表继
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro