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我也要
最近翻博客发现了很多大神的博客，稍作整理保留下来。
这是原博客路径：http://blog.youkuaiyun.com/apple_100/article/details/44080367
关于Android程序员的世界观有以下组成：
1.linux内核世界：系统硬件驱动相关的地方
2.linux用户世界：相当于windows桌面的环境，只不过没有UI
3.jni世界：打通2和4的中间桥梁，就是java通过C/C++来调用Java代码的地方
4.java世界：不同Java程序运行的地方
5.Android系统世界：一堆与Android特性相关的Java后台服务进程
6.Android应用世界：系统应用与第三方应用的地方
DAC8568控制器实战：如何用STM32实现多通道同步输出（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用STM32微控制器驱动TI的DAC8568多通道DAC控制器，实现高精度的多通道同步模拟信号输出。内容涵盖硬件设计要点、SPI时序精准配置、驱动层命令构建，并重点解析了通过LDAC引脚实现同步更新的核心策略，提供了完整的代码框架和实战案例，帮助工程师快速解决多通道同步输出的工程难题。
android三国2,三国演义安卓单机版
三国演义安卓单机版是一款在手机上向大家展示了一个真实三国乱世的策略游戏，在这款游戏中玩家将要组建自己的实力，在三国之中调兵谴将，用自己的谋略来征战四方，攻城掠地，一统三国，心仪这款游戏的小伙伴快来下载游戏体验吧。三国演义安卓单机版游戏背景厌倦了“东汉末年，黄巾起义”这种老套路，对于大多数人而言——“关羽死后无三国”，其实后三国的故事同样精彩：汉中争夺战、夷陵大战、七擒七纵、子午谷奇谋、魏延谋反、钟...
基于FPGA与红外成像的眼动追踪系统设计与实现（教学向）
本文详细介绍了基于FPGA与红外成像的眼动追踪系统设计与实现。通过红外摄像头采集图像，利用FPGA进行实时图像处理和红外瞳孔追踪，结合Verilog编程实现多目标检测与瞳孔定位。该系统适用于嵌入式视觉教学，展示了硬件搭建、算法优化及实时显示的完整流程。
深入Activity
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
Node-RED教程（二）：Node-RED的面板的操作
Node-RED系列（二）：Node-RED的面板的操作 要使用Node-RED去搭建一个物联网平台，链接设备，设备通信，就必须要先熟悉Node-RED的这种面板，对于一个新的项目，在动手做之前一点想对这个的技术的文档有足够的了解做起来才能游刃有余。本期我给大家介绍一下Node-RED的各种面板，熟悉这些面板后，在后续的搭建Iot服务中，会举重若轻，同时该系列的文档，难度会逐步加深，知道了本章解释的名称后对后续文章的理解有很大帮助。 面板1:默认节点选项列表 安装Node-RED后默认的节点分为这5大类
一文讲透 SAP VDM 命名里的前缀与后缀：看懂 I_、C_、A_，把 CDS 视图栈搭得又稳又好用
SAP S/4HANA 的 CDS 视图命名规范解析 摘要：本文详细解析 SAP S/4HANA 中 CDS 视图的 VDM 命名规范。通过前缀（如 I_、C_、R_）区分视图层级，后缀标记附加角色，结合 @VDM.viewType 注解形成完整语义体系。I_作为稳定接口层，C_面向特定场景裁剪，R_限定应用域内复用，A_提供远程 API 接口。命名规范使团队能快速识别视图用途、依赖关系和扩展边界，确保模型长期可维护性。文章结合制造业物料主数据、Fiori 应用等实际案例，说明如何通过规范命名构建清晰的视图
android 空之轨迹,空之轨迹安卓版下载
找游戏上网页下载站游戏频道，最新空之轨迹安卓版下载震撼上线啦！空之轨迹安卓版下载游戏测评:空之轨迹安卓版下载游戏玩法有趣，新手玩家也可以很快上手，简洁的界面一目了然。1、每日会开放大量的活动副本供玩家获取游戏素材，收集素材可以强化自己的武器装备，让自己拥有更强的实力。2、每个不同的游戏角色都有着不同的游戏经历，多个传奇的游戏故事给你更精彩的冒险旅程，让你经历更多刺激热血的战斗。3、人物角色的基础属...
38、四旋翼无人机的机械建模、控制与仿真及小型无人机高度的最优鲁棒无模型控制
本文探讨了四旋翼无人机的机械建模、控制与仿真方法，采用基于PID控制器的分层控制策略实现稳定飞行与路径跟踪，并开发了结合CAD模型与MATLAB环境的飞行模拟器。同时，针对小型无人机高度控制问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的最优鲁棒无模型控制（PSO-MFC）方法，有效解决了参数整定难题，实现了零稳态误差跟踪和强抗干扰能力。两种方法在仿真中均表现出良好性能，为无人机控制系统的设计与优化提供了理论与实践基础。
剑与契约如何在电脑上玩 剑与契约模拟器玩法教程
《剑与契约》手游是一款3DMMO手游。游戏采用东方幻想风格打造次时代游戏世界，各种华丽神装任你收集，精彩的坐骑神兽等你驯服，还有无线世界boss等你来奴役，轻松加入你的帮派公会，开启你的冒险旅程。下面小编就给亲们介绍下剑与契约模拟器教程哈！ 一、前期准备工作 1、安卓模拟器下载。要想在电脑上玩手游，必须在电脑上下一个安卓模拟器，这个是电脑玩手游的前提条件。不过现在网上安卓模拟器太多了，小编...
fragstats：景观指数趋势分析
优快云@_养乐多_本文将介绍景观指数时间序列的趋势分析，包括趋势类型、斜率、截距等。以及景观指数突变分析所用的软件和 python 代码。结果如下图所示，
用一台笔记本跑起 SAP HANA：从 express edition 的定位，到本地硬件门槛与安装实操
SAP HANA是面向个人开发者、初创团队与教学科研场景的精简发行版，保留了in-memory列存引擎、SQLScriptAFLGraphSpatial等核心能力，可免费用于开发与一定规模的生产用途（上限为 32 GB RAM）。它最大的特征，是能在资源受限的laptop或上快速落地，让你在本地完成从建模、开发到测试的完整闭环。SAP在交付形态上，提供了多种安装包：预配置的VM OVA、面向Linux的二进制安装包，以及历史上出现过的容器化方案；你可以按现有设备与熟悉的运维方式择优选择。官方文档把VM。
英雄传说：星之轨迹电脑版模拟器怎么玩
献礼轨迹十五周年，由bilibili与畅游联合发行，Falcom独家授权的轨迹系列正版续作手游——《英雄传说：星之轨迹》重磅推出！本作在继承轨迹系列庞大世界观的同时，延续了前作尚未开拓的剧情。历代英雄再现，日式经典RPG战斗，全新梦幻飞空艇等你来体验！还有豪华声优阵容及诸多经典曲目，带你回味曾经的感动。 新的轨迹，星的传说，一起踏上塞姆利亚大陆的全新冒险之旅吧！英雄传说：星之轨迹电脑版模拟器怎么玩...
YOLO11涨点优化：Loss魔改 | WIoU (Wise-IoU) v3版本全面替换，基于动态非单调聚焦机制，让模型更聪明地学习
YOLOv11目标检测中的WIoU v3损失函数改进 本文探讨了YOLOv11目标检测模型中CIoU损失函数的局限性，并提出了WIoU v3改进方案。关键发现包括： CIoU的缺陷：在低质量样本(小目标/遮挡目标)上过度惩罚，导致模型优化方向偏离，小目标AP往往比大目标低30%左右。 WIoU v3的创新： 动态非单调聚焦机制：根据样本"离群度"智能分配梯度 让模型重点优化中等质量样本，减少对低质量样本的无效关注 采用指数移动平均来自适应调整质量评判标准 实际效果：WIoU v3在保持大
世界观太小
最近一段时间都在基于WebSocket做安卓客户端，用SpringBoot做测试的服务器，希望做一个聊天的应用软件。在昨天终于搞定了这些逻辑，也安卓客户端UI也页面逻辑的构建。其页面组成也异常简单，就是登陆，然后可以聊天，一对一。做这个东西的出发点就是之前用uniapp做的时候，页面在真机的显示总是有问题，最后才抓起以前就学过的安卓开发，然后用安卓开发做一下重构。 这个过程虽然自己完成了，但是用的...
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
android18lazuli,The Rise And Fall Of Android 17
Hey guys, Tommy here. Today I’m bringing you another blog talking about Android 17. I’ve had mixed emotions on Android 17’s return in Dragon Ball Super since it originally happened. I feel like now wi...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
java世界观
自学路线：1.Java新人必看，死活也要记住的java世界观，看懂这个你才能看得懂整个代码结构。2.看视频时候，死活记住java每一章的知识点的特性，特效。（独特的功能，以示区别，然后你就会用，面试就会吹牛B了。）3.每一课学习完，立马做练习题，能随意做出来的算精通，想方设法做出来的算新人，死活做不出来的劝你回去看30条世界观和视频吧，肯定漏了哪部分导致你不懂。 从JAVASE（30天）学到 ...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
和平精英如何在电脑上玩 和平精英模拟器玩法教程
《和平精英》是一款反恐军事竞赛体验手游，游戏界面与刺激战场游戏基本一致，但淘汰缩圈改成信号圈，当信号归零时，玩家就会被淘汰。背包，头盔、物资等装备都进行了重新设计与建模，但枪械及配件没有太大的改变，只是变得更加精细。接下来，和小编一起看下和平精英模拟器教程哈！ 一、和平精英模拟器教程 1、首先呢，我们要做好玩前的准备工作，在电脑上下一个安卓模拟器，这个是电脑玩手游的前提条件，安卓模拟器就相...
Fantasia Archive：构建世界观的数据库管理工具
Fantasia Archive：构建世界观的数据库管理工具 Fantasia Archive 是一款专为构建世界观而设计的数据库管理工具。它可以帮助创作者高效地管理庞大的世界观资料，轻松构建和维护一个复杂而丰富的虚拟世界。 项目介绍 Fantasia Archive 旨在为游戏设计师、小说作者以及任何需要构建虚拟世界的创作者提供一个功能强大的管理平台。通过这个工具，用户可以存储、检索和管理各种世...
代号夏娃在电脑上怎么玩 代号夏娃PC版玩法教程
《代号夏娃》是腾讯推出的一款全新次时代RPG手游大作，逼真的游戏画风，畅快的战斗对决，更有跌宕起伏的游戏剧情等你来细细品味，恢弘壮阔的世界观,让你的冒险不虚此行! 下面小编就给亲们介绍下代号夏娃怎么在电脑上玩哈！ 一、代号夏娃PC版玩法教程 1、首先呢，我们要做好玩前的准备工作，在电脑上下一个安卓模拟器。因为要想在电脑上玩手游，就必须在电脑上装个安卓模拟器，这个是电脑玩手游的前提条件，模拟...
android和ios龙之谷,龙之谷2苹果和安卓同服吗
龙之谷2苹果和安卓同服吗？龙之谷2是7月9日正式公测的MMO手游，那么这款游戏安卓和苹果是否互通，IOS和Andriod玩家能不能一起玩呢？接下来就让我们一起了解一下吧。龙之谷2苹果和安卓同服吗1.互通问题根据官方目前公布的消息和7月9日小编自己的体验，龙之谷2中苹果和安卓双端是互通的！也就是说IOS系统和Andriod系统玩家是可以在同一个服务器一起玩，除了可以互相加好友，聊天以及见面外，一起组...
刷新大模型世界观
前不久，OpenAI宣布，安卓版ChatGPT已正式上线。在连续几个月ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量（PV）环比持续下降的情况下，安卓版ChatGPT的推出能否让OpenAI再度引爆市场？ChatGPT只是露出海平面的冰山一角，实际上由生成式AI、大模型等激发的新一轮AI应用热潮一直在持续升温，且影响极其深远。从2022年底ChatGPT的爆火开始，人们对大模型本身的关注度不断高涨，国...
gta5android版下载,gta5安卓版1GB
gta5安卓版1GB是一款游玩起来非常有趣的格斗射击沙盒手游，超开放的自由模式，简便的游戏方式，展开奇妙机遇，这里会有很多的任务可以自己解锁，不断的强化自己实力，同时在这个充满犯罪都市，让自己更加强大吧。gta5安卓版1GB玩法：1.每天都有很多故事要讲。您必须自己创建城市的顺序。每天战斗充满激情。2.有许多类型的汽车，无论它们是什么类型，还是空中或陆地上的装甲飞机。3.人类永远是坏人。当您想杀人...
ios 折线图_《解神者》ios和安卓互通吗 ios和安卓互通分析
导读 解神者ios和安卓数据互通是玩家们想知道事情，如果互通两种机型的玩家能一起进行游戏喔，那么解神者ios和安卓互通吗、解神者苹果和安卓能一起玩吗呢，九游手游网为大家带来介绍。 *解神者ios和安卓... 解神者ios和安卓数据互通是玩家们想知道事情，如果互通两种机型的玩家能一...
手机上万里挑一的CAD看图软件，好用到颠覆你的世界观！
时代在进步，久而久之很多人开始对自己的生活要求和办公方式都在逐渐改变，移动端的办公方式越来越受欢迎，然而科技软件的开发也推动了移动办公的趋势，让我们不再局限于PC端的办公方式，其中对于CAD当然也是不例外的！对于移动端查看CAD图纸文件答案是肯定的，那么我们要资源在移动端查看CAD图纸文件呢？下面小编就来告诉大家具体操作过程！ 1.第一步，这是一款安卓IOS均兼容的一款手机CAD看图软件，安卓手...
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