黑马“兔年限定”春节礼盒准时送达,快来领!

农历癸卯兔年因闰二月共有384天,让打工人面临更长的工作日。尽管如此,播妞带来了新年福利,包括黑马独家兔年大礼盒、兔年限定手办和像素风播仔鼠标垫等三重奖品,通过抽奖活动为读者送上新年好运。

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哈咯艾瑞巴蒂,我是播妞

前几天

一个热搜引起了我的注意

# 原来兔年要打384天的工 #

看到这标题

播妞突然头皮发紧

我搜索了一下,原来是......

农历癸卯兔年全年共有384天

今年的春节是2023年1月22号

2024年的春节是2月10号

从今年春节到明年的春节算一年

由于“闰二月”,加起来一共384天

所以!兔年要打384天的工!

听到这个“噩耗”

打工人真是栓q了

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关于闰月

网友们有人欢喜有人愁

👇上下滑动查看👇

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截图来源于网络(如侵删)

还有网友调侃大家大惊小怪

只要活得够久

2262年有俩春节

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掐指一算,还有二百多年

播妞我是赶不上咯

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虽然兔年依旧是天选打工人

但是生活中还是充满了各种小确幸

眼瞅着快过年了

播妞也来给大家“送礼”了

毕竟

新的一年还要宝子们多多关照呢

(文末记得给我点赞,你懂的!)

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新年打新工!福利不能停!

三重好礼相赠,开启你的幸运年

奖品一

黑马独家2023兔年大礼盒

新年重磅,满满国潮风

有颜有料,高级感拉满

内含:智能加湿器 1 台

兔年限定播仔手办 1 个

创意折叠红包 2 个

定制铜制书签 4 个

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奖品二

兔年限定播仔手办

黑马兔年限定新款

原创设计,新潮可爱

程序员人手一个,前“兔”无量

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奖品三

像素风播仔鼠标垫

超大尺寸 精密锁边 

防水防滑面料

手感舒适柔软,安全环保

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奖品领取方式

点击下方小程序,参与抽奖

开启2023年第一波好运

使用微信官方“抽奖助手”平台

玩的就是公平公正

兔个好运,兔个开心

👇👇👇

开奖时间:1月14日 11:00

中奖后记得及时联系播妞,全国包邮

最后,别忘了给播妞三连

【点赞+分享+在看】,爱你们哟~

(听说爱点赞的人运气都不差)

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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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