今天的心情

最新推荐文章于 2021-05-17 17:26:06 发布

最新推荐文章于 2021-05-17 17:26:06 发布 · 160 阅读

文章标签：

#生活感悟

凡事开头难,不知说什么好啊....,先到这里吧

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

argive

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

我有一个100个灯珠的ws2812灯带，今天心情很好，给我写一个符合我心情的，每一个灯珠的驱动

qq_41126242的博客

11-28

1464

如果我们想直接计算出每个 WS2812 的颜色值（RGB 值），并生成一个包含 100 个灯珠数据的数组，我们需要根据每个灯珠的位置，按照彩虹渐变的原理计算其颜色值。以下是一段针对你的 100 颗 WS2812 灯珠设计的代码，它以彩虹渐变的形式展示出充满活力的效果，灯光会平滑移动，象征着你今天的好心情。好的，为了生成你所要求的 100 个灯珠的 RGB 值，我将按照彩虹的渐变效果，计算每个灯珠的具体 RGB 值。我们将色轮的值均匀分布在 100 个灯珠上，并计算每个灯珠的 RGB 值。

今天心情好，水一片

lijiale20150909的博客

03-14

511

今天心情好，今天心情好，今天心情好，今天心情好，今天心情好，今天心情好，今天心情好。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

今天心情不错

love_zilan的专栏

03-08

529

表达心情的的C语言程序,今天心情好来分享一段代码，嘎嘎嘎

weixin_42117150的博客

05-17

1259

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼#include int main(){char one[100]="a",fu;int a=0;float eq,jia;scanf("%s",one);eq=one[a];a++;while(one[a]=='0'||one[a]=='1'||one[a]=='2'||one[a]=='3'||one[a]=='4'||one[a]=='5'||on...

今天心情不好

snow365的专栏

04-03

648

肚子疼，买保险也不顺利~心情真不好

今天心情不太好

di315362886的专栏

06-09

594

今天心情如同吃了狗屎！

avbobok的博客

12-18

1260

今天心情如同吃了狗屎！。。。。。。。。。。。。。。。。。。

今天心情很差

lovelovemylove2002的专栏

05-22

1083

今天的心情真的很差，不知道，原来想过这种情景，我看到会是什么样子，可是现在我不知道，我着急上班走了！哈！也没有看清，本人的眼神也很差！他妈的！算了！总之，这么长时间了！我还会心情这么低落嘿嘿！真是！没出息可能我真的是那种很难得很难得的好男人！其实心里还是没有放下，只是让别人看不出来而已，觉得自己好可怜没出息

今天心情很不好

HibernatingKoala的专栏

03-07

622

最近很累。心里很乱，什么都看不下去。

LL今天心情特别好,因为他去买了一副扑克牌,发现里面居然有2个大王,2个小王(一副牌原本是54张^_^)...他随机从中抽出了5张牌,想测测自己的手气,看看能不能抽到顺子,如果抽到的话,他决定去买体育

chainiao_zhang的博客

08-27

1712

import java.util.*;//这种方法太暴力了public class Solution { public boolean isContinuous(int [] numbers) { int len=numbers.length; if(len!=5) return false; Arrays.sort(numbers); int m=0; for(int k=0;k<len;k++

精选资源

C语言-大笨钟的心情详解

11-02

今天，我们将深入探讨如何用C语言编写一个能够解读大笨钟心情的程序。这个程序的核心功能是，通过输入的心情指数和时间点，来判断大笨钟在特定时刻的心情状态。首先，我们需要明确程序的工作原理。程序会接收一个...

【下雨天的心情日记500字】今天下雨天日记400字.docx

01-15

根据给定文件的信息来看，这份文档主要记录了几篇关于下雨天心情的日志。尽管这份文档主要涉及个人情感体验，但如果要从中提炼出相关的IT知识点，则较为牵强。然而，我们可以尝试从信息技术的角度来分析和解释其中...

JAVA程序描述：使用面向对象的思想，编写自定义描述狗的信息。设定属性包括：品种，年龄，心情，名字；方法包括：叫，跑。要求：（1）设置属性的私有访问权限，通过公有的get(）、set(）方法实现对属性的访问。（2）限定心情只能有“心情好”和“心情不好”两种情况，如果无效输入则进行提示，默认设置“心情好”。（3）设置构造函数实现对属性赋值。（4)叫和跑的方法，需要根据心情好坏，描述不同的行为方式。im.i1m0 （5)编写测试类，测试类的对象及相关方法（测试数据信息自定义），运行结果如下：输入信息错误，这只狗狗今天心情很好！名字叫甜心的责宾犬心情很好，开心地围着主人身边转名字叫甜心的责宾犬心情很好，开心地汪汪叫 ========================== 名字叫太子的德国牧羊犬心情不好，伤心得一动不动名字叫太子的德国牧羊犬心情不好，伤心地呜鸣叫

03-28

System.out.println("输入信息错误，这只狗狗今天心情很好！"); this.mood = "心情好"; } } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } ...

我今天心情不好，说一些安慰我的话

02-16

很抱歉听到你心情不好。我想说的是，不管现在你有多不顺心，这一切都是暂时的。请相信自己，你有力量去度过难关。在你最需要的时候，也许有人会出现在你身边，为你提供帮助和支持。别忘了，你总有一天会感觉到心情好...

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

你今天心情好吗

08-12

用户的问题是“你今天心情好吗”。由于AI助手本身没有情感，因此需要基于网络搜索来获取关于AI情感模拟或用户交互设计相关的信息。我们将使用搜索关键词如："AI emotional state simulation", "chatbot mood ...