lytest020202

最新推荐文章于 2025-11-30 23:04:40 发布
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#学习

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2025年 csdn_te_blog_002_四月天
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2025年 csdn_te_blog_002_四月天
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vivado FFT IP 学习及仿真笔记
在读研究生，偏FPGA功能设计
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本文介绍了FFT（快速傅里叶变换）的基本原理及其IP核实现方法。主要内容包括：1）FFT作为DFT的快速算法，其计算结果与DFT一致；2）FFT IP核的驱动逻辑，详细解析了AXI4-Stream协议接口及配置参数；3）FFT IP核的配置方法，涵盖架构选择、数据格式、缩放选项等关键设置；4）通过Matlab和Verilog仿真对比验证了FFT IP核的正确性，结果显示与理论值误差在±3以内。文章还提供了相关参考资料，为FPGA实现FFT提供了实用指导。
windows上位机开发学习（二）计时器案例（下） int大小
qq_43091070的博客
11-29 743
本文介绍了Windows上位机开发中计时器案例的代码实现过程。首先通过工具箱添加Timer控件并设置1秒间隔，然后详细讲解了核心代码：1)声明全局变量记录时间；2)实现"开始"按钮点击事件，解析用户输入并初始化计时器；3)编写Timer的Tick事件处理逻辑，每秒更新界面并判断倒计时结束。文章还展示了完成效果图，并附带单片机int类型大小对照表。最后提供了C#串口通信编程的学习参考网址，欢迎交流讨论。
Golang 构建学习
2509_94101141的博客
11-30 610
Web开发虽然可以用多种不同的语言实现，但是基本的理论是一致的，比如鉴权，路由，数据库抽象，参数校验，mvc分层等等。第三个括号是输出参数的声明，注意这个没有向上面例子中提前声明返回值变量，需要在函数体中。函数如果是在模块内部，也就是同一个package目录下，则不同导入，直接调用就行。与以上雷同，区别在于返回值，如果两个相同类型的返回值，则可以采用省略的写法。引用传递: 函数中使用的是指向值的指针地址，通过函数修改传递的数据。值传递：函数中使用的是被复制的值，不影响外部数据。第二个括号是输入参数的声明。
ClickHouse 学习笔记：单例模式安装部署实战指南
千木一枝的博客
11-30 688
ClickHouse 是由俄罗斯「Yandex」公司开源的列式存储数据库，专门用于 OLAP（在线分析处理）场景。本笔记记录了 ClickHouse 单例模式的完整安装部署流程，帮助开发者快速搭建分析型数据库环境。
DeepSeekMath-V2学习
hang on it more longer
11-29 861
DeepSeekMath-V2 通过 **"生成器 - 验证器 - 元验证器" 三位一体架构和"验证器先行" 训练策略 **，实现了 AI 数学推理的质的飞跃，不仅在顶级数学竞赛中达到人类金牌水平，更建立了一个能够自我验证、自我完善的推理系统，为 AI 在科学证明、复杂推理领域的应用开辟了新道路。注：本介绍基于 DeepSeekAI 于 2025 年 11 月 27 日发布的官方论文和技术文档。
MES学习笔记之MES系统的作用和定位及与SCADA的关系
最新发布
做有价值的事，积累有价值的笔记！
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摘要：MES系统作为制造执行系统，承担着连接企业计划层（ERP）和设备层（SCADA/PLC）的关键桥梁作用，主要使命包括生产调度、过程管控和数据枢纽三大核心功能。其与SCADA系统形成上下级协作关系，SCADA负责实时数据采集和设备控制，MES则基于这些数据进行生产决策。在实际应用中，需重点关注数据接口对接、报警联动和冗余设计等协同点，实现从设备到管理的闭环运作。（149字）
残差网络论文学习笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译
Luu_uu_uu的博客
11-29 673
深层神经网络的训练难度更高。本文提出一种残差学习框架（residual learning framework），旨在降低远超以往深度的网络训练复杂度。我们将网络层明确重构为学习参考层输入的残差函数（learning residual functions with reference to the layer inputs），而非学习无参考基准的函数。综合实证结果表明，该残差网络更易于优化，且能通过显著增加深度提升模型精度。
LLM底层原理学习笔记：上下文窗口扩展技术如何突破记忆瓶颈，解锁大模型的长文本理解力
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
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本文探讨了大型语言模型（LLMs）上下文窗口扩展技术及其应用。传统Transformer模型受限于4K-8K的Token处理能力，难以应对长篇文档。通过位置编码外推（如RoPE和ALiBi）和稀疏注意力机制，研究者成功将处理长度提升至数万甚至十万Token级别。这些技术解决了二次计算复杂度和位置编码失效问题，使模型能准确理解长文本中的位置关系。在专业领域如法律合同分析和技术文档处理中，扩展后的模型展现出跨章节推理和全局理解的优势，推动了LLMs向"专业知识处理器"的演进。
Python库 lytest-0.0.6 的 PyPI 下载指南
资源摘要信息: "PyPI官网下载 | lytest-0.0.6.tar.gz" 知识点： 1. PyPI官网 PyPI是Python Package Index（Python包索引）的缩写，是Python社区的软件仓库，用于存储和分发Python的第三方包。开发者可以在这里发布...
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