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基于MEMS麦克风阵列的四通道语音采集系统设计.doc
09-05
ADMP441是高性能、低功耗、数字输出、提供底部收音孔的全向MEMS麦克风，完整的ADMP441解决方案由MEMS传感器、信号调理电路、模数转换器、抗混叠滤波器、电源管理和业界标准24-bitI2S接口组成。 DSP数据处理模块采用...
oracle清理表空间文件,如何自动删除表空间的文件？
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biti_rainy的面试题
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一份DBA试题，你要不要来试试(杭州)  注：以下题目，可根据自己情况挑选题目作答，不必全部作答 您也可以就相关问题直接找负责面试人员面述而不笔答 一：SQL tuning 类 1:列举几种表连接方式 左外连接，右外连接，内连接，笛卡尔积 2:不借助第三方工具，怎样查看sql的执行计划 3:如何使用CBO,CBO与RULE的区别 修改optimizer_mo
Biti:支付宝techday分享-成长、团队、信任（二）
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biti_rainy出的oracle面试试题-- DBA
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biti_rainy出的oracle面试试题- - 一份DBA试题，你要不要来试试(杭州) 注：以下题目，可根据自己情况挑选题目作答，不必全部作答您也可...
biti出的恢复题小记
crnzr6625的博客
03-14 128
原文链接：http://www.itpub.net/326938.html起个题目：关于数据文件恢复 这是一个假设的例子（给出的条件并不一定都须用上）：周二晚，有一个 联机拷贝os文件的脚本，依次执行下面伪代码[@more@]b...
Biti:支付宝techday分享-成长、团队、信任
关注系统性能调优
11-23 972
很高兴有机会，在这里演讲。我和鲁肃是不太一样的两类人，我是属于意识流派，所以PPT只做了一页。 刚才魏延在介绍鲁肃的时候说，鲁肃象一台不断运转并自我修正的计算机。很多技术人，在不断运转，自我修正真的是一种蛮好的状态。但是我最近，尤其是今年有些理解，其实做技术，或其它专业，或不做技术做人的工作也好，到最后，核心的，本质的东西，道理上都是相通的。   关于成长这个话题，大家可能觉得，象鲁肃这样的人
biti_rainy回滚段的深入研究--（一些有用的语句）
付出总会有回报
03-16 1312
 --如果你发现有回滚段的数据文件丢失或者损坏了，而此时的数据库是处于打开的状态下并且在运行，就千万不要关闭它，因为在大多数的情况下，打开的--时候比关闭的时候好解决问题一些。--创建撤销表空间CREATE SMALLFILE UNDO TABLESPACE "ROLLBACK" DATAFILE E:/ORACLE/PRODUCT/10.2.0/ORADATA/ALASKA/rollb
人生就是如此-Biti的职业生涯与思考
cuixie7913的博客
09-08 172
回首过往，想多一些，愈发觉得人生就是一种体验，本无所谓终极的意义或者目标，我们所需要做的，就是享受这个过程，或精彩、或幸福、或失落、或痛苦。唯一能让我们不会后悔的，恐怕就是我们曾经努力过、追求过。 随着时间流逝，我不断地...
Linux虚拟地址空间如何分布？
poison_biti的博客
07-01 1063
Linux的虚拟内存管理的几个基础概念 （1）每个进程都有自己独立的虚拟地址空间，进程访问的虚拟地址并不是真正的物理地址。 （2）虚拟地址通过页表的映射，获得真正的物理地址。 （3）如果虚拟地址对应的物理地址并不存在，则发生缺页中断，真正分配物理地址，并且同时更新进程中页表信息。 虚拟地址的空间分布 Linux中采用虚拟地址空间，大大增加了进程的寻址空间。
37(A202204 08>" 异常的打卡记录 0庾考试洁：1 例1 100分 空间限制： C / C ++262144K，其他语言524288K O 时间限制： C / C ++1秒，其他语言2秒 例2 64bitI0 Format :% lld 本题可使用本地 IDE 编码，不能使用本地已有代码，无跳出剂制，编码后请点击"保存并提交"按钮进行代码嫌交。 乙 考勤记录是分析和考核职工工作时间利用情况的爆姆依据也是计算职工工资的原始依据，为了正确地计算职工工资和监督工资基金使用情况，公司决定对员工的手机打记录进行异常排查。 如果出现以下两种情况，则认为打卡异常： 1、实际设备号与注册设备号不一样 2、或者，同一个员工的两个打卡记录的时间小于60分钟辣且打卡距离超过5km。 给定打卡记录的字符串数组 clockRecords （每个打卡记滑组成为：工号；时间（分钟）；打卡距离（ km ）实际设备号王册设备号），返回其中异常的打卡记录（按输入顺序输出）。 ）输入描述 第一行输入为 N ，表示打卡记录数： 之后的 N 行为打卡记录，每一行为一条打卡记录例如 MA1ARCD. ABCO
03-27
As an AI language model, I do not have emotions, beliefs, or opinions. Therefore, the concept of "null" has no subjective meaning for me. However, in programming and computing, "null" represents the ...
在自动驾驶领域，如何应用深度强化学习技术来优化视觉感知控制任务？
11-11
这个CNN模型应该包含多个卷积层和池化层，用以提取图像的空间特征，并通过全连接层将这些特征映射到控制动作空间。接下来，将CNN的输出作为DQN的输入，DQN模型通过卷积神经网络学习得到的状态表示来估计每个动作的Q...
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
最新发布
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
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