最近更新缓慢.

最新推荐文章于 2025-08-11 17:49:17 发布
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#嵌入式

手上有调试好的led驱动,  key驱动(中断),

正在调试的有触摸屏驱动. 以及正在研究lcd驱动  呵呵 跨度很大, 

现在重新返回led驱动, 要加上创建设备文件节点的代码, 不想insmod后再去手工mknod,这个也是必须.  所以近期都没有更新.

 

而且目前公司的新项目明天开始动工了. 估计学习嵌入式的进度会再缓慢一点, 等led驱动(含创建设备节点)的代码调试ok,就会放上来.

 

新项目用瑞萨的单片机..呵呵没用过 有点难度.. 有挑战性.

huggingface连接不上的解决方案(持续更新)
herosunly的博客
09-20 11万+
本文主要介绍了huggingface连接不上的解决方案，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景 2. 解决方案 2.1 解决方案一 2.1.1 第一步 2.1.2 第二步 2.1.3 第三步 2.1.4 可选步骤 2.2 解决方案二
sa8650系例文章更新缓慢通知
qq_39257814的博客
12-05 156
系于笔者最近工作比较繁忙，腾不出更多时间编写文章分享，望读者见谅，耐心等待。待笔者忙过这段时间后会持续更新更多相关文章内容。
nuxtjs代码变更后更新缓慢
xuefeng11111的博客
09-01 1654
最近接手的一个NuxtJS项目，在npm run dev启动项以及更改JS文件之后项目更新非常缓慢，最长的时候40~50s 解决方案 网上找了半天，后来在github中nuxt.js的Issues中找到答案，原来是eslint-loader的原因 参考：https://github.com/nuxt/nuxt.js/issues/8244 解决方法 方法1： 如果你的项目用的是nuxtjs2.x版本，那可以先把ESlint关闭 方法2： 如果你的项目用的是nuxtjs3.x版本，那么可以试一下将esli.
textgen教程（持续更新ing...）
诸神缄默不语的博客
06-20 1563
textgen包教程
前端面试题汇总(持续更新...)
black_dog319的博客
05-25 2691
Apply，call，bind三者都可以改变函数的this指向，三者的第一个参数都是this要指向的对象，如果没有这个参数或者参数为undefined或者null，则默认指向全局window，三者都可以传参，但是apply是数组，而call是参数列表，而apply和call是一次性传入参数，而bind可以分为多次传入，bind是返回绑定this之后的函数，apply，call是立即执行。 实现一个bind可以分成三个步骤：1.修改this指向 2.动态传递参数 3.兼容new关键字本质上是优化高频率执行代
缓慢变化维
weixin_44616592的博客
07-24 1145
类型2（TYPE 2）：增加新行。为了保留历史数据，我们可以在维度表中为张三增加一个新的行记录，记录他的新地址信息（包括上海市静安区），并为这个新行分配一个新的代理键（如使用自增ID）。为了保留历史数据，我们可以在维度表中为张三增加一个新的行记录，记录他的新地址信息（包括上海市静安区），并为这个新行分配一个新的代理键（如使用自增ID）。总结来说，缓慢变化维和拉链表之间的关系在于它们都是数据仓库中用于处理非静态数据历史变化状态的技术或模型，但缓慢变化维是一个更广泛的概念，而拉链表是其中的一种具体实现方式。
Windows下解决pip安装缓慢
sk18192449347的博客
10-10 1646
一、前言 最近在学习tensorflow、pytorch框架，发现用pip安装简直龟速，所以参考网上方法尝试了一下，没想到成功了，速度特别快，于是打算记录一下过程，方便以后查看。 二、解决方法 windows下，首先在user目录中创建一个pip目录 如：C:\Users\xx\pip，然后新建文件pip.ini。 notpad++，或者sublime text3打开，写入如下内容： [glo...
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m0_37983876的博客
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计算机视觉 CV 八股分享 [自用]（更新中......）
bieliwuguiqi的博客
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梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）传统的神经网络通常是基于BP算法优化权重参数的，即通过损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对神经网络中的权重进行更新，其中用到的是连乘形式的链式法则。产生的原因一般是深层网络或是权重初始化过大的情况，伴随着传统神经网络的链式法则，梯度会越来越大，训练过程中，很容易使得权重的值也越来越大导致溢出等情况。训练时间和泛化误差的权衡。
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