EMC知识学习一
一、概念 EMC电磁兼容：Electromagnetic Compatibility，包括两个方面：EMI：electromagnetic interference电磁干扰，指在设备正常运行过程中对所在环境产生的干扰不能超过一定的限值，EMS：电磁耐受性…...
2.7 进度控制习题-2
系统架构设计师试题精讲：关键路径与成本优化 一、题目背景 某工程包含A、B、C、D四个作业，相关数据如下表： 作业紧前作业正常进度赶工进度天数直接费用(万)A—310BA715CA412DC518 已知条件： 间接费用：5万元/天问题…...
【AI学习】Transformer 模型
1，概念 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习架构，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域都有着极为重要的应用。 2，基本结构 1）编码器（Encoder） 通常由多个相同的编码器层堆叠而成。 每个编码器层包含了多头自注意力机制、前馈神经网络（Fe…...
ffmpeg+QOpenGLWidget显示视频
一个基于 FFmpeg 4.x 和 QOpenGLWidget的简单视频播放器代码示例，实现视频解码和渲染到 Qt 窗口的功能。 1）ffmpeg库界面，视频解码支持软解和硬解方式。 硬解后，硬件解码完成需要将数据从GPU复制到CPU。优先采用av_hwf…...
Microi吾码界面设计引擎之基础组件用法大全【内置组件篇·上】
🎀🎀🎀 microi-pageengine 界面引擎系列 🎀🎀🎀 一、Microi吾码：一款高效、灵活的低代码开发开源框架【低代码框架】 二、Vue3项目快速集成界面引擎 三、Vue3 界面设计插件 microi-pageengine …...
Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.4 （接口文档生成接口测试用例保姆级教程）
接口文档生成接口测试用例保姆级教程 随着测试需求的复杂性增加，测试用例的设计和生成变得愈发重要。Deepseek API+Python 测试用例生成工具在 V1.0.4 中进行了全方位的优化和功能扩展，特别是对接口测试用例设计的支持和接口文档的智能解析处理。本文将详细介绍 V1.0.4 版本…...
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（10）PyTorch张量简介
这部分是 PyTorch介绍——YouTube系列的内容，每一节都对应一个youtube视频。（可能跟之前的有一定的重复） 创建张量随机张量和种子张量形状张量数据类型 使用PyTorch张量进行数学与逻辑运算简单介绍——张量广播关于张量更多的数学操作原地修改…...
Windows命令提示符（CMD） 中切换目录主要通过 cd（Change Directory）命令实现
在 Windows命令提示符（CMD） 中切换目录主要通过 cd（Change Directory）命令实现。以下是详细的切换目录方式及常见用法示例： 使用技巧： 1.在文件夹的地址栏，直接输出cmd 即可跳转到当前的文档。…...
WPF InkCanvas 控件详解
1. InkCanvas 是什么？ InkCanvas 是 WPF 提供的一个手写绘图控件，它允许用户使用鼠标、触摸屏或手写笔在界面上进行绘图、标注等操作。 核心特点： ✅ 具备笔迹存储和管理功能。 ✅ 提供 Children 和 Strokes 两个集合，分别用于管理子控件和绘制的笔迹。 ✅ 通过 EditingM…...
package.json版本前缀
前言 执行 npm i 下载依赖后，element-plus出现bug（单页面多个date-picker同时开启），这是 v2.9.0 的问题，但是项目 package.json 中版本如下： "element-plus": "^2.7.6",乍一看并不是…...
零拷贝原理面试回答(参考小林Coding）
零拷贝原理 参考回答 传统文件传输的方式、需要涉及 2 次系统调用、write 和 read 函数、期间会发生 4 次用户态与内核态上下文切换和数据拷贝次数。 而零拷贝技术的文件传输方式只需要 1 次系统调用、就是 sendfile、这样相比传统文件传输的方式、减少了 2 次用户态与内核态…...
蓝桥杯题型分布2
蓝桥杯 蓝桥杯题型分类2素数孪生素数素数个数朴素筛法求素数线性筛法求素数 因数分解试除法分解质因数 等差素数列梅森素数组素数素数环找素数(分段筛）连续素数和小明的素数对疑似素数质数拆分纯质数超级质数质数日期质数游戏2魔法阵的能量阿坤老师切割年糕阶乘分解…...
LLM - R1 强化学习 DRPO 策略优化 DAPO 与 Dr. GRPO 算法 教程
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/146533892 在强化学习算法中，DAPO (Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization)，通过解耦裁剪和动态采样策…...
可视化工具TensorBoard
TensorBoard 是一款用于机器学习实验可视化的工具，支持跟踪训练指标、分析模型结构及调试数据分布。 1. 定义与核心功能 工具定位：TensorBoard 是 TensorFlow 官方提供的可视化套件，适用于模型训练过程的实时监控与结果分析。核…...
AI小白的第八天：梯度下降（含代码实现）
回顾一下 梯度 Gradient 偏导数是针对多元函数而言的，而梯度其实就是一个包含多元函数所有偏导数的向量，表示函数在某一点处变化最快的方向和变化率。 对于一个多元函数 f ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) f(x_{1},x_{2},...,x_{n}) f(x1,x2,...,xn)…...
AI数据分析：一键生成数据分析报告
作为一名数据分析师，我们经常需要做一些数据分析报告，今天我就来手把手教你如何使用大模型一键生成高质量的数据分析报告，提高你的工作效率。 假设你是一家新零售企业的销售分析师，有一份销售数据，数据结构如数据结构…...
Unity URP自定义Shader支持RenderLayer
前言： 当我们想用一个灯光只对特定的物体造成影响，而不对其余物体造成影响时，我们就需要设置相对应的LightLayer，但是这在URP12.0是存在的，在之后就不存在LightLayer这一功能，URP将其隐藏而改成了RenderLa…...
云资源开发学习应用场景指南，场景 1 云上编程实践平台
云资源开发学习应用场景指南 云资源开发学习应用场景指南，场景 2：云桌面实验室 云资源开发学习应用场景指南，场景 3：云资源支持的项目实践 场景 1：云上编程实践平台 《如何在云平台上搭建你的第一个编程实践环境》…...
F1C200S编译
一、查看荔枝派Nano的分区内容 分成了两个分区 将第一个分区通过mount进行挂载，查看到内容包括：主要是dtb设备树和zImage压缩的内核。由于u-boot不是是通过dd指令传输到指定的位置，因此这里不显示。还有一个scr，这是一个uboot启动…...
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【深度学习与实战】2.3、线性回归模型与梯度下降法先导案例--最小二乘法(向量形式求解)
为了求解损失函数 对 的导数，并利用最小二乘法向量形式求解 的值 这是线性回归的平方误差损失函数，目标是最小化预测值 与真实值 之间的差距。 损失函数： 考虑多个样本的情况，损失函数为所有样本的平方误差之和&a…...