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关于Google的介绍
最新推荐文章于 2025-09-17 14:13:45 发布
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#Google

博客提及了Google，虽内容简短，但表明围绕该知名科技公司展开。Google在信息技术领域有广泛业务和重要影响力。
google
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计算机网络实验——华为eNSP模拟器常用命令总结（总结的非常详细( •̀ .̫ •́ )✧快来看啊）
小宇y的博客
12-02 13万+
# 一、华为设备命令视图 以下是华为设备的常用命令视图： 用户视图：< Huawei> 系统视图：< Huawei>system-view/sys [Huawei] 接口视图： < Huawei>system-view/sys [Huawei]interface/int Ethernet0/0/1 [Huawei- Ethernet0/0/1] 路由协议视图：[Huawei]isis [Huawei- isis-1] # 二、返回命令和保存命令 quit命令返回上一级视图 return
绝密Betaflight Configurator使用教程 ʚ̴̶̷̷ ‧̫ ʚ̴̶̷̷
DJX_FAJ的博客
07-25 3374
摘要：本文详细介绍了Betaflight飞控的配置与调校全流程。从软件安装、基础参数配置、接收机设置到进阶PID调校，涵盖了飞控方向校准、电机转向测试、模式分配、OSD设置等核心内容。特别强调了安全操作要点，如必须拆桨进行电调校准，以及解锁保护的设置方法。文章还包含遥控器校准、固件烧录等实用技巧，并针对不同应用场景（竞速机、电影机）提供了差异化的调参建议。最后介绍了黑匣子数据分析、CPU负载监控等高级调试方法，为无人机爱好者提供了一套完整的飞控系统配置指南。
深度强化学习心得总结• ·̫ •
DJX_FAJ的博客
08-02 1020
本文系统梳理了深度强化学习（DRL）技术体系，涵盖基础理论、核心算法、模型设计、工具框架和仿真环境五大维度。在算法层面，详细对比了无模型（DQN、PPO）、有模型（MuZero、PETS）和多智能体（QMIX、MADDPG）等算法特性与适用场景；模型设计部分解析了策略、价值函数和环境模型的架构选择；工具链章节展示了从单机训练到分布式系统的演进路线；最后通过物理仿真和游戏环境探讨了DRL落地应用。全文强调算法选择需匹配动作空间特性、样本效率和安全需求，并指出2025年工具生态正推动DRL从实验室走向工业部署。
归并排序₍˄ ₗ ̫ ₗ ˄₎੭
2401_88454022的博客
06-08 79
【代码】归并排序₍˄ ₗ ̫ ₗ ˄₎੭。
* ₍˄ ₗ   ̫ ₗ ˄₎੭ﾞ
2501_93438666的博客
09-17 95
人生真是喵喵又咪咪呀。
操作符( ˃᷄˶˶̫˶˂᷅ )
?
03-17 750
操作符 算术操作符 移位操作符 （是移动二进制位） a是整型，32bit。 所以12二进制是 00000000000000000000000000001100 向左一位最后面要补零 00000000000000000000000000011000 二进制11000转化后为24 位操作符 & 按(二进制)位与 对应的二进制有0就为0 ^ 按(二进制)位或 对应的二进制有1就为1 | 按(二进制)位异或 对应的二进制相同就为0，相
邦邦两拳‾͟͟͞(((ꎤˋ⁻̫ˊ)—̳͟͞͞o
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progrmmmm的博客
04-26 5万+
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>梆梆两拳</title> </head> <body> </body> <script> let div = document.createElement('div') div.style.height = '100.
POJ-1797 Heavy Transportation（Dijkstra变形ฅʕ•̫͡•ʔฅ)
zz_xun的博客
07-24 179
???????????? 题意：小虎开了一家公司卖钢筋，送到客户家里的每一段路都有最大限重，现在找出一条路，能送尽可能多的钢筋。 抽象出来就是：N个点，M条边，每条边有权值。求一条1号点到N号点的路径，要求使得路径中的边权最小值最大。 思路:直接改一下dijstra的代码，变换成求最长路的代码。这里数据中不能出现环。 题目 Background Hugo Heavy is happy. After the breakdown of the Cargolifter project he can
说菜，(￢︿̫̿￢☆)
hi_sir_destroy的博客
07-16 709
菜的真实 print("i'm so vegetable!")
dead:̷̨͙͓̖͔̱̘͔͍̰͂̉̋͆̓̇̒̈͜ͅ ̴̶̶̶̷̡̡̡̼͈̭͎͍̳̮̖̱̲̫̝̺̼͖̹͙̪͈̭̤̟̖̭̝̺̼͖̹͙̪͈̭̤̟̖̭̝̺̼͖̹͙̪͈̭̤̟̖̭̝̭̞̱͗̽̿̆͋̄͆̇̈͋̄͆̇̈͋̄͆̇̈̾̾̈̑̃̏ͅ ̷̴̭̞̱̪͔̞̗̭̙̠̾̾̈̑̃̏̐͒͆͐̐͒͆͐̀̔͗̈̃̎͂̉̏̈̚̚͝͝͝͝ͅ ̴̪͔̞̗̭̙̠̀̔͗̈̃̎͂̉̏̈ ̴̪͔̞̗̭̙̠̀̔͗̈̃̎͂̉̏̈ ̴̪͔̞̗̭̙̠̀̔͗̈̃̎͂̉̏̈ ͑͊͛̈̀̾͠ͅ
05-17
Dumblr_2 因为我们之前不知道我们在做什么。 dumblr_generator是用于在dat上创建新dumblr实例的站点。 dumblr_template是dumblr_template生成的dumblr_generator 。 dumblr_generator的自述文件对创建新的dumblr...
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <style> body { background-color: transparent; display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; margin: 0; } .dancing-char { font-size: 43.2px; /* 将字体大小调大20% */ font-family: Arial, sans-serif; display: inline-block; } @keyframes dance { 0% { transform: translateY(0) rotate(0); } 100% { transform: translateY(-20px) rotate(10deg); } } </style> <script> document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () { const textSpans = document.querySelectorAll('.dancing-text'); textSpans.forEach(span => { const text = span.textContent; span.innerHTML = ''; for (let i = 0; i < text.length; i++) { const char = text[i]; const charSpan = document.createElement('span'); charSpan.classList.add('dancing-char'); charSpan.textContent = char; charSpan.style.color = '#' + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16); charSpan.style.animation = `dance 1s infinite alternate ${i * 0.1}s`; span.appendChild(charSpan); } }); }); </script> </head> <body> <span class="dancing-text">(っ˘зʕ•̫͡•ʔ</span> <span class="dancing-text">D挡模式</span> </body> </html>把字体调大30%
11-23
当前 `font-size` 为 `43.2px`，调大 30% 后的值为 `43.2px * 1.3 = 56.16px`。 以下是修改后的代码： ...<!... ... , initial-scale=1.0"> ... (っ˘зʕ•̫͡•ʔ <span class="dancing-text">D挡模式 ```
import gapy ImportError: DLL load failed: ҳ���ļ�̫С���޷���ɲ�����
03-02
import gapy是一个Python库，用于与Google Analytics API进行交互。根据您提供的错误信息，ImportError: DLL load failed: 无法找到指定的模块，这可能是由于缺少所需的DLL文件或库文件导致的。...
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
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。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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！
基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip
12-02
基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip
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