有心情的时候就写写

最新推荐文章于 2021-02-22 13:46:13 发布
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看到同学写了那么多,突然自己也想来试试.很早就申请了几个BLOG,能上的的就这个和MSN的了.只是因为常来这里的海区和上MSN.所以能上来.

一直认为自己的文笔很差劲,也没什么深刻的感受,不爱写.就当作是自己情绪发泄的一个窗口吧.写给自己,留下点记忆.

[@more@]

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cikonga371352
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MoodyBluez:Moody Bluez允许用户每天记录他们的整体情绪。 在一天结束时，用户可以选择一天中的总体心情，然后写下他们在白天所做的事情以及他们可能感觉到总体心情的描述。 用户仪表板将包含指标，例如他们最喜欢工作日。 穆迪·布鲁兹（Moody Bluez）适用于希望监控自己的习惯并了解导致他们感到某些方式的原因的人。 用户可以使用一组RESTful服务端点与Moody Bluez进行交互
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06-01
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网络运维从新手到高手的进阶之路：涵盖基础知识、常用工具及未来发展趋势
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内容概要：本文详细介绍了网络运维的工作内容、重要性、常用工具及未来发展趋势。网络运维是确保网络稳定运行的关键工作，涵盖日常检查、设备配置管理、网络安全维护及故障排除等方面。文中通过类比医生、城市规划师等角色，生动解释了网络运维人员的职责。还强调了网络运维在企业、教育、医疗等领域的关键作用，指出稳定高效的网络对业务连续性和用户体验的重要性。文章介绍了常用的网络运维工具，如Ping、Traceroute、Nslookup，以及故障排查思路和网络优化方法。最后，探讨了网络运维的未来趋势，包括自动化运维、智能化运维和云原生运维。 适合人群：从事或有兴趣了解网络运维工作的技术人员、IT管理人员及初学者。 使用场景及目标：①了解网络运维的基本概念和工作内容；②掌握常用的网络运维工具和故障排查技巧；③学习网络优化方法，提高网络性能；④探索网络运维的未来发展趋势，适应新技术变革。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合实际案例和工具操作，帮助读者更好地理解和应用网络运维技能。建议读者在学习过程中多加实践，结合实际工作场景进行操作，以提升自身的网络运维能力。
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ultralytics-yolo11在人机交互和手势控制中-检测识别不同手势-实现非接触式操作和交互+数据集+训练好的模型.zip
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ultralytics-yolo11在人机交互和手势控制中-检测识别不同手势-实现非接触式操作和交互+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共914张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：hand-gesture（手势） 3. yolo项目用途：在人机交互和手势控制中，用于识别不同手势，实现非接触式操作和交互 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
C++课程设计：学生综合成绩信息管理平台
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《清华大学张素琴编译原理课后习题答案完整版》
最新发布
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《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程，主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣，其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用，目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点： 词法分析：作为编译过程的首要环节，词法分析器会扫描源代码，识别出一个个称为“标记”（Token）的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析：基于词法分析产生的标记流，语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法（CFG）是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析：这一步骤用于理解程序的意义，确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析，前者主要检查类型匹配、变量声明等内容，后者则关注运行时的行为。 中间代码生成：编译器通常会生成一种高级的中间表示，如三地址码或抽象语法树，以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化：通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率，同时不改变程序的语义。 目标代码生成：根据中间代码生成特定机器架构的目标代码，这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接：将编译后的模块进行合并，解决外部引用，最终形成一个可执行文件。 错误处理：在词法分析、语法分析和语义分析过程中，编译器需要能够检测并报告错误，例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点，并可能包含实际编程练习，比如实现简单的编译器或解释器，以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题，学生可以加深对编译原理的理解，提升解决问题的能力，为今后参与编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料，也是
eetop.cn-A-7-bit-1.75-GS-s-6.9-fJ-conv.-step-FoM-mathrmw-Loop-Unrolled-Fully-Asynchronou.pdf
06-02
内容概要：本文介绍了一种基于环形展开架构的全异步7位逐次逼近寄存器(SAR)模数转换器(ADC)，其采样速率为1.75 GS/s，采用3纳米CMOS工艺制造。为了降低功耗并减少设计复杂度，提出了一种无存储器的全异步SAR架构，并引入了双尾反馈(DTFB)动态比较器来满足所需速度并最小化热噪声。该ADC实现了37/49 dB的信噪比(SNDR)/无杂散动态范围(SFDR)，面积为0.00055平方毫米，功耗仅为0.69毫瓦。此外，它具有最佳的Walden品质因数(FoMw)为6.9 fJ/转换步长，适用于224 Gb/s PAM4 SerDes接收器中的64路时间交织(TI) ADC系统。 适合人群：从事高速模拟电路设计、SerDes接口开发以及对高精度ADC有研究兴趣的专业人士和研究人员。 使用场景及目标：①适用于需要高带宽、低延迟和低功耗的数据中心网络通信设备；②支持大规模时间交织ADC阵列应用，如高速光纤通信系统；③优化ADC性能，特别是针对PAM4信号处理和高速数据传输的应用。 其他说明：本文详细介绍了ADC的关键技术细节，包括但不限于环形展开SAR架构、DTFB比较器设计、门控提升采样保持开关以及各种校准机制。此外，还展示了实测结果并与现有先进技术进行了对比，证明了所提出的ADC在性能和能效方面的优势。该设计方案不仅在单通道ADC中表现出色，在多通道应用场景下同样具备显著的竞争优势。
yolov12-pyqt5-gui检测棉花的生长状况和病虫害情况-检测农业管理和棉花质量控制+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面.zip
06-02
yolov12-pyqt5-gui检测棉花的生长状况和病虫害情况-检测农业管理和棉花质量控制+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面包含pyqt可视化界面，有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共406张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：cotton（棉花），包括 G-arboreum（木棉）、G-barbadense（海岛棉）、G-herbaceum（草棉）、G-hirsitum（陆地棉）等 3. yolo项目用途：检测棉花的生长状况和病虫害情况，用于农业管理和棉花质量控制 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
Linux开发之简单命令行工具开发基础教程
06-02
在Linux开发领域，掌握如何开发命令行工具是一项重要的技能。它不仅能提升我们在Linux系统下的工作效率，还能让我们更好地理解Linux操作系统的运行机制。本教程将带您逐步了解如何进行简单的Linux命令行工具开发。
基于Python实现的朴素贝叶斯分类算法
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朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的机器学习算法，广泛应用于数据挖掘、自然语言处理等领域。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立，这也是其“朴素”之称的由来。本教程将详细介绍如何在Python中实现朴素贝叶斯分类器。 朴素贝叶斯分类器的核心是贝叶斯定理。通过计算给定特征条件下各个类别的后验概率，并选择后验概率最高的类别作为预测结果。在实际应用中，通常采用极大似然估计来确定先验概率和条件概率。 在Python中，可以使用sklearn库中的NaiveBayes类来实现朴素贝叶斯分类器。以下是实现的基本步骤： 导入必要的库： 准备数据集： 假设数据存储在一个CSV文件中，包含特征列和目标列。可以使用pandas库读取数据： 划分训练集和测试集： 选择合适的朴素贝叶斯分类器： 对于连续数值型数据，通常使用高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）； 对于计数数据（如文本中的词频），可以选择多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）； 对于二元特征，可以使用伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。 实例化分类器： 训练模型： 使用训练数据拟合模型： 预测与评估： 对测试数据进行预测并评估模型性能： 以上就是使用Python实现朴素贝叶斯分类器的完整流程。在实际项目中，可能需要进行特征缩放、特征选择等预处理步骤，以及调整模型参数以优化性能。朴素贝叶斯分类器的优点在于处理大量特征时效率高，易于理解和实现，但其假设特征独立可能会在某些复杂数据集上导致性能不佳。如果需要进一步深入学习，可以参考NaiveBayesClassifier.py文件，其中可能包含自定义分类器、特征工程、模型调优等更具体的实现细节。
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