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我也要
在计算机科学和编程领域，系统是一个广泛使用的术语，它涵盖了许多不同的概念和层面。系统可以指代操作系统、软件系统、硬件系统，以及其他一系列相互作用的组件和元素的集合。本文将探讨系统的不同方面，并结合编程实践来解释这些概念。
import os
# 执行系统命令
os.system("ls -l")
深入理解并行编程原理与实践
本文是《Is Parallel Programming Hard, And, If So, What Can You Do About It?》的中文翻译版《深入理解并行编程》的读书笔记（就是一些摘录整理，不想按照严格的文章进行书写，所以大佬们各取所需），虽然读书笔记一般是上传豆瓣，但是看到知乎上RCU内容很少，且自己有时从知乎上获得一些知识启发，算是回馈一下社区。由于时间不多，书没读完，内容也没贯通，后续会继续补更。 原著书作者Paul E.Mckenney，是Linux RCU Maintainer，
深入理解Python编程基础与项目实践
本文将深入探讨《深入理解Python编程基础与项目实践》一书的精华内容，从编程基础到项目实践，系统地解读Python语言的核心特性和应用场景。我们将通过章节内容的剖析，帮助读者掌握变量、数据类型、列表、字典等基础概念，并通过实际项目案例，如外星人入侵游戏和数据可视化，来加深理解。
深入理解EEPROM编程与操作实践
电擦除可编程只读存储器（EEPROM）是一种非易失性存储器，它允许数据在断电后依然得以保存。与传统ROM不同，EEPROM能够通过电信号实现读写操作，并且可以反复擦除和编程。这使得它非常适合用作存储程序代码和配置参数的应用场合。EEPROM编程API（Application Programming Interface）是应用程序与EEPROM存储器之间的接口，它封装了直接与存储器进行读写操作的底层细节，提供给开发者更为简便和高级的编程接口。这些API通常具有以下特点：抽象性。
Java编程实践与深入理解
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：《附录Java》是关于Java编程语言学习的补充资料，旨在为学习者提供深入理解Java的基础知识和高级特性。作为一门面向对象的编程语言，Java强调“一次编写，到处运行”的跨平台能力。本资源涉及Java语法、面向对象编程、异常处理、集合框架、多线程、IO流、JVM原理、标准库和企业级开发等多个方面。通过深入学习这些主题，学习者可以掌握...
深入理解JavaScript编程实践与技术细节
本文将对书籍《深入理解JavaScript编程实践与技术细节》中的内容进行解读和总结。通过详细阐述编程语言的基础知识、编程实践、工具使用以及技术细节，帮助读者构建稳固的编程基础并掌握现代JavaScript开发的实用技能。
深入理解动画系统：编程实践与扩展
本文详细解读了动画系统的核心概念和编程实践。通过一系列代码示例，展示了如何通过继承和重写方法来实现自定义动画效果，包括帧循环和弹跳动画。文章还讨论了如何将这些动画集成到游戏开发流程中，以及如何优化动画调用以提升性能。
深入理解编程实践与设计模式
本文深入探讨了编程实践、设计模式以及PHP开发中的一些关键技术和工具。从命令行参数的使用、内置Web服务器的配置，到设计模式如Factory和Composite的实现，再到文件压缩和错误处理的策略，本文提供了丰富的编程知识和技巧，帮助开发者提升代码质量和开发效率。
深入理解PHP编程模式与最佳实践
本文深入探讨了PHP编程中的关键概念，包括面向对象编程（OOP）的继承、接口、多态性，以及网络编程中的IP地理位置查找、网络服务使用和安全性。文章还涵盖了PHP中的设计模式，如迭代器和策略模式，以及如何使用PHP文档化工具phpDocumentor。此外，还包括了PHP脚本优化、错误处理、数据库交互等高级技术。
深入理解Python编程：基础、实践与Web开发
本书第一章介绍了Python编程语言的基础知识，解释了为什么选择Python作为编程语言，探讨了编程语言的层级和哲学。强调了Python的解释型特性和弱类型系统，以及其代码块控制方式的独特性。此外，本书旨在通过实践项目结合理论知识，帮助读者从初学者到进阶者提升编程技能。
构建OTP系统的实践与深入理解
本文详细介绍了如何使用Erlang的开放电信平台（OTP）构建一个系统。内容涵盖启动OTP应用程序、应用程序监控器的使用、质数生成算法的实现以及如何深入理解OTP设计原则。文章还包含了一些编程练习，旨在引导读者通过实际操作来加深对构建大型容错系统方法的理解。
全面UNIX系统开发与编程指南
在计算机科学中，shell命令是用户与UNIX/Linux操作系统交互的基础。学习shell命令的使用是每个UNIX程序员的必经之路。网络通信模型定义了计算机之间如何交换数据，其中最重要的模型是客户端/服务器模型。在这个模型中，客户端发送请求到服务器，服务器响应这些请求。例如，Web浏览器向Web服务器请求网页，然后服务器通过HTTP协议发送所请求的内容。除了客户端/服务器模型外，还有点对点模型和发布/订阅模型。点对点模型适用于对等网络中，节点既是客户端也是服务器。
编程的结构化学科：深入理解与实践指南
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：《编程的结构化学科》深入探讨了编程方法和实践，覆盖Python、C语言以及内存管理等领域。学习结构化编程原则，理解内存管理对于编写清晰、可维护的代码至关重要。掌握Python的高级语法和内存模型，以及C语言的底层内存操作是核心内容。同时，了解结构化编程设计原则，内存泄漏与动态内存分配的管理策略，并利用Python和C的互操作性优化开发...
stm32开发3D打印机（一）——介绍（已完成）
如何运用stm32开发3D打印机
SSD训练自定义数据集实战：VOC格式标注与模型调参技巧
本文详细介绍了如何使用SSD模型训练自定义VOC格式数据集，包括数据标注工具选择、VOC数据集目录结构规范、数据集划分方法以及模型调参技巧。通过实战案例演示了SSD源码的关键修改点和训练参数优化策略，帮助开发者高效实现目标检测任务。
Oracle19c集群节点故障恢复：从主机重装到重新加入集群的完整指南
本文详细介绍了Oracle19c集群节点故障恢复的全过程，从主机重装到重新加入集群的完整指南。重点讲解了保持集群配置一致性、彻底清理故障节点残留信息和分阶段验证等关键恢复原则，帮助DBA高效解决节点故障问题，确保集群稳定运行。
一个响应ping包延迟偏大的问题
前段时间客户反馈一个使用pc上的命令行ping无线设备(WiFi4)时,设备平均响应时间(测试时长2小时,1秒Ping一次)相比其它机型偏慢的问题,并上传上具体的时间的Log.从log中看到,大多数包的响应还是比较快的,只是个别响应时间较长,且响应时间长的包时间几乎都是一样的100多ms.如下是部分响应时间截图. 整个2小时的测试时间里,总是时不时的出这么上102,104ms的响应时间,这直接导致了平均响应时间被拉大.于是本地测试,也发现了类似的延迟.本地测试时,现象略有...
TortoiseGit提示No supported authentication methods available错误
一、问题 在使用TortoiseGit与远程仓库进行同步代码的时候提示如下错误，即：没有支持认证的方法可用。而GitBash却可以正常使用，不受影响。 通过调查，发现应该是TortoiseGit远程仓库的公匙无法和本地的密匙进行匹配认证造成的(主要是TortoiseGit缺少本地密匙)。由于TortoiseGit的默认网络SSH client是TortoiseGitPlink.exe，如下图所示。因此主要有两种方式来解决该问题： 不修改TortoiseGit的默认网络SSH client，此时需要为To
微波射频学习笔记18-------偶极子天线和微波天线设计介绍
几种天线设计方法的介绍 一、偶极子天线 1.天线模型 两根紧挨着的金属导体，长度均为四分之一波长，直径均远小于波长，两导体间距也远小于波长。 2.天线性能的设计因素 ① 单个导体长度L：（光速/频率）/4=四分之一波长（在空气中传播的波长），但在导体中传播，波长会变短； ② 导体半径R：远小于波长即可，使用导电率高些的材料，市面上常见直径零点几毫米就挺好，或者用波长/200，得出一个小200的值，也算远小于波长； ③ 两导体间距S：远小于波长即可，可以比半径更小点。 以上三个变量L、R、S，均可在仿真软件
华为OD机试真题 新系统2026-04-01 Python&JS【计算数列位置N的值】
如果其前面的M个元素中，存在值相同的元素，则该位置上的数值等于前面M个数中最大的数值与最小的数值之如果其前面的M个元素中，不存在值相同的元素，则该位置上的数值等于前面M个数中最大的数值与最小的数值之差;1、输入M、N两个数，则按照以下规则形成一个数列;两个整数，用逗号分割，分别表示M和N。一个整数，表示数列第N个位置上的数值。2、数列的前M个元素的值为1到M;请计算该数列第N个位置上的数值。N取值范围:1<= N<=50。M取值范围:3<=M<=10。
YOLOv11涨点改进| CVPR 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入FAAFusion傅里叶角对准融合模块，促进高低频特征融合，增强模型在小目标、密集目标检测和旋转目标检测任务高效涨点
🔥本文提出FAAFusion傅里叶角对准融合模块，用于改进YOLOv11网络模型。该模块通过在特征金字塔融合阶段对齐高低层特征的方向信息，缓解传统FPN直接融合带来的方向冲突问题。FAAFusion利用傅里叶旋转等变性原理，在频域估计主方向并进行特征对齐，显著提升了多尺度特征表达的一致性与有效性。实验表明，该方法在DOTA等遥感数据集上取得了新的最先进水平，特别适用于旋转目标检测任务。文章详细介绍了模块原理、结构优势，并提供了三种不同的YOLOv11改进配置方案和完整的核心代码实现。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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