爽歪歪！靠这个项目拿到比亚迪offer啦！

转载 于 2025-10-20 10:04:09 发布 · 38 阅读 · 0 ·
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Python是什么东西？靠它拿了4家大厂offer？
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2021年的秋季招聘太难了。毕业生们纷纷表示心酸： 投了99份简历，面试邀请为零；别说大公司了，就连名不见经传的小公司的一个小岗位都有几百个人竞争…… 但生活就是这样： 总有一部分人跟风焦虑，但另一部分人默默牛逼。 上周朋友圈刷到同是普通大专的学妹大艺儿，发了朋友圈： 我惊呆了，她，普通大专，进互联网大厂？ 私聊才知道，原来大艺在学校找兼职和实习的时候会上招聘网站。 她发现很多外企或互联网公司的招聘中都写了“会Python优先”。于是每天抽出个把小时开始学习。 找工作时，其他同学苦逼各种筛选工作岗位，.
在家办公爽歪歪？小心！你可能正被监视着
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嵌入式开发人员-经历汇总
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说说我自己的情况。专业:电子信息科学与技术大一学了C语言(好家伙，那老师教到指针就跑了)，C语言估计入门都算不上。好在大一就参加了电子设计大赛的培训，起码keil这软件开发环境熟悉了，点个LED，搞个电机啥的问题不大。(那时候还没学电路数电，我连高低电平都不知道是啥)大二学了电路，而模电数电是疫情期间学的。懂得都懂，疫情期间大伙的学习“形式”我就不戳穿了。大三才开设单片机这么课程，而由于大一的时候玩过单片机，觉得好容易上手，课程设计什么的一人全包哈哈。随后开始考虑职业规划了，要不就走嵌入式这条路吧。于是顺势
手机号归属地数据库最新版，拿来即用，爽歪歪！！！
08-13
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08-13
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08-13
1. 加载IP数据库：读取`ipip`文件，这可能是IP数据的二进制或者文本格式，然后将其加载到内存中，以便快速查找。 2. IP地址解析：接收输入的IP地址，确保其有效，如果需要，可以将其转换为整型数值。 3. 数据库查询...
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
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JDK安装与环境配置[项目代码]
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
RK3568 UART驱动开发[项目代码]
11-23
本文详细介绍了基于OpenHarmony标准系统的RK3568 DAYU开发板UART驱动开发流程。内容涵盖UART基础知识、驱动开发接口、开发步骤、应用开发流程及实例代码解析。文章首先介绍了UART的基本概念和工作原理，包括2线和4线连接方式、通信参数设置等。然后详细讲解了UART驱动开发的核心接口UartHostMethod及其回调函数功能，包括初始化、读写数据、设置波特率等操作。接着阐述了驱动开发的四个关键步骤：实例化驱动入口、配置属性文件、实例化控制器对象和驱动调试。最后通过实际案例展示了UART应用程序的开发过程，包括设备打开、参数设置、数据读写等操作，并提供了完整的代码示例和编译运行说明。
Windows配置Anaconda环境[源码]
11-23
本文详细介绍了在Windows平台上如何配置Anaconda和VSCode以建立简易的Python编程环境。首先，从Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda软件，然后下载并安装VSCode。接着，配置Anaconda在Windows下的环境变量，并通过命令提示符进行Anaconda的操作，包括创建虚拟环境和安装所需的包。此外，还介绍了如何在VSCode中进行Python编程的配置，包括安装扩展插件、设置自动保存和选择运行环境。最后，针对可能出现的PowerShell脚本执行权限问题提供了解决方案。文章内容详实，适合Python新手参考。
基于DDPG的机器人自主导航系统设计与实现
11-23
在数字化进程中，人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力，其中强化学习作为机器学习的重要分支，在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度（DDPG）方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构，有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性，为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令，通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报；价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计，为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性，DDPG引入了多项关键技术：经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录，采用随机采样方式打破样本间的时序关联性；目标网络系统通过参数软更新策略，以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性；探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动，维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中，研究需依次完成以下关键步骤：首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型，精确描述机器人的运动学特性与环境动力学；随后设计深度神经网络结构，确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法；接着进行超参数配置，包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定；最后构建完整的训练验证流程，通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案，其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域，具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Python扩展包非官方Windows二进制文件[项目代码]
最新发布
11-23
该页面由加州大学欧文分校的Christoph Gohlke提供，更新于2020年3月18日，主要提供Python官方CPython发行版的32位和64位Windows二进制文件，涵盖众多科学开源扩展包。这些文件为非官方版本，仅供测试和评估使用，无任何担保或支持。大多数二进制文件是从PyPI或项目公共修订控制系统中的源代码构建的。安装时需注意依赖关系，如numpy-1.16+mkl和Microsoft Visual C++ Redistributable等。此外，这些二进制文件与大多数官方CPython发行版兼容，但不适用于某些自定义Python发行版或Windows XP。文件以ZIP或7z格式提供，便于手动或脚本安装。
lib，python安装包，安装包
11-23
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flask客户端传多个参数到服务端
06-13
在 Flask 中，客户端可以使用 GET 或 POST 方法向服务端传递多个参数。其中，GET 方法将参数附加在 URL 后面，POST 方法则将参数放在请求体中。 例如，如果要使用 GET 方法传递两个参数 name 和 age，可以使用以下 URL： ``` http://example.com/api?name=John&age=30 ``` 在服务端中，可以使用 request.args.get() 方法获取这些参数的值： ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/api', methods=['GET']) def api(): name = request.args.get('name') age = request.args.get('age') # do something with name and age return 'Hello, {}! You are {} years old.'.format(name, age) if __name__ == '__main__': app.run() ``` 如果要使用 POST 方法传递多个参数，可以在客户端使用表单或 JSON 格式发送请求，例如： ```python import requests data = {'name': 'John', 'age': 30} response = requests.post('http://example.com/api', data=data) ``` 在服务端中，可以使用 request.form.get() 或 request.json.get() 方法获取这些参数的值： ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/api', methods=['POST']) def api(): name = request.form.get('name') age = request.form.get('age') # or: # data = request.get_json() # name = data.get('name') # age = data.get('age') # do something with name and age return 'Hello, {}! You are {} years old.'.format(name, age) if __name__ == '__main__': app.run() ``` 以上代码中的 request.form.get() 方法用于获取表单数据，request.json.get() 方法用于获取 JSON 数据。你可以根据客户端发送的数据类型来选择相应的方法。
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