最近有累，近似崩溃

最新推荐文章于 2025-10-02 11:55:48 发布
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新的星期又开始了，看看最近几周一直在搞公司内网的修改（现在一提内网，一提PDCA脑袋就大），几乎没有学

习过什么新的知识，再加上这几天身体欠佳，总是感觉疲惫不堪，而且现在被临时掉到总裁办压力太大，太影响

我的工作的心情了，要抗不住了啊！！主啊，也搭救搭救我吧。。。最近搞的都没有时间散步了，觉得不管再累还是要锻炼锻炼的，毕竟身体是革命的本钱，不得不多多运动。有要干活了，晚上还得加班。。。

iteye_15968
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嵌入式单片机CPU怎么识别代码分析
嵌入式技术开发
07-21 236
比如你要把1100这个数字存到0011这个地址，就把1100接到数据总线，0011接到地址总线，都准备好了啪嚓一按开关（对，就是我们前面提到的那个开关），就算是存进去了。而且插线是个细致且需要耐心的工作，所以那个时候的程序员都是清一色的漂亮女孩子，穿制服的那种，就像照片上这样。当然前提是编译器知道这个指令，并且做了优化，所以同样的程序（c语言写的），编译参数不一样（打开/关闭某些特性），编译出来的东西也就不一样，在不同硬件上的运行的效率也就会不一样。比如上面这个RS型的FF，R是Reset，输入1则清零。
史上最全GAN综述2020版：算法、理论及应用(A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applic)
weixin_48335963的博客
04-03 6730
** ** 史上最全GAN综述2020版：算法、理论及应用** ** 摘要：生成对抗网络(GANs)是近年来的一个研究热点。自2014年以来，GANs得到了广泛的研究，提出了大量的算法。然而，很少有全面的研究解释不同GANs变种之间的联系，以及它们是如何进化的。在本文中，我们试图从算法、理论和应用的角度对各种GANs方法进行综述。首先，详细介绍了大多数GANs算法的研究动机、数学表示和结构。此外，GANs已经与其他机器学习算法结合用于特定的应用，如半监督学习、迁移学习和强化学习。本文比较了这些GANs方法的
最近有累，近似崩溃 收藏
Ethan Woo 的博客
04-16 104
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MiniCPM:揭示端侧大语言模型的无限潜力
AI浩
06-07 1727
随着开发具有高达数万亿参数的大型语言模型（LLMs）的兴趣激增，关于资源效率和实际成本的担忧也随之而来，特别是考虑到实验的巨大成本。这一情形突显了探索小型语言模型（SLMs）作为资源高效替代方案的潜力。在此背景下，我们介绍了MiniCPM，特别是其1.2B和2.4B非嵌入参数变体，这些变体不仅在各自的类别中表现出色，而且在能力上与7B-13B的LLMs不相上下。尽管我们专注于SLMs，但我们的方法在模型和数据维度上都表现出可扩展性，为未来LLM的研究提供了可能。
给小白讲明白：消息队列、Nginx、API网关如何“限流”？系统不卡壳的秘密武器！
一勺菠萝丶的博客
08-08 780
特性消息队列 (MQ)NginxAPI 网关核心思想削峰填谷，异步缓冲入口拦截，基础速率/并发控制精细化管理，统一策略控制主要目的解耦、异步、保证最终处理保护后端，防基础攻击/过载API 生命周期管理，精细化流控限流位置业务逻辑层（生产者-消费者之间）网络入口层 (L4/L7)业务入口层 (L7, 面向API)限流粒度较粗 (队列/消费者速度)中 (IP, URL, 基础并发/速率)极细(API, 用户, 参数, 业务)常用算法队列长度控制漏桶, 令牌桶(近似), 并发数精确令牌桶。
Redis【有与无】【C1】配置 redis.conf
琴韵悠悠
11-23 666
本文章基于Redis 6.0.9版本，对Redis配置进行说明 1.说明 Redis 配置文件示例 注意，为了读取配置文件，Redis 必须以文件路径作为第一个参数开始: ./redis-server /path/to/redis.conf 注意: 当需要内存大小时，可以指定 通常的形式是1k 5GB 4M 等等： 1k => 1000 bytes 1kb => 1024 bytes 1m => 1000000 bytes 1mb => 1024*1024 byte
你有什么道理后悔没有早点知道？
weixin_34143774的博客
07-09 4968
人越成长，越发现有很多道理应该早点知道就比如最近的我“要是我早点知道游泳可以长高，我就不会这么矮了啊”“要是我早点知道比特币这个东西，我现在就是大富翁了啊”“要是我早点知道读书的重要性，现在就不会混这样了啊”好在，我现在意识到了自己有很多不足，希望可以早点明白一些道理好让自己不再为当初的无知而后悔不已那么，万能的知友啊，恳请你们分享一下，那些后悔没有早点知道的道理     skipt...
有哪些冷门却好用的东西可以网购？
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GarfieldEr007的专栏
06-15 2万+
sharon shen ，熠仔 6149 人赞同 1. 小白鞋纳米喷雾！！！这个真是绝了，本人就是穿小白鞋一周就会穿成小脏鞋的那种，有了这个在新鞋的时候全方位喷一下，真的就再也不会脏了耶！ 其实呢，当年买它，是宝宝在法国的时候，去北欧玩，穿的雪地靴，踩在雪里，雪都能化进鞋里（顺便吐槽下，雪地靴真的不适合在雪地里面行走！！！），所以买了下面的这个喷雾，防水，后来惊讶的发现，
IT 常用词汇（一）
勿忘初心
08-21 1万+
1, amend [ə’mend] vt. 修改；改善，改进 vi. 改正，改善；改过自新 n. (Amend)人名；(德、英)阿门德 2, bearer [‘bɛrɚ] n. 持票人；[建] 承木；[机] 托架；送信人；搬运工人 3, capped [capped] v. 给…戴帽；去蒂；覆以…；除去盖子；胜过（cap的过去分词形式） adj. 包过的；加盖的；去蒂的 4
成员函数指针与高效C++委托 (delegate)
puppet_master的专栏
10-20 1657
原文地址：http://www.cnblogs.com/cappuccino/p/3262056.html 下载实例源代码 - 18.5 Kb下载开发包库文件 - 18.6 Kb 概要 很遗憾, C++ 标准中没能提供面向对象的函数指针. 面向对象的函数指针也被称为闭包(closures) 或委托(delegates), 在类似的语言中已经体现出了它的价值. 在 Delphi(Obj
大数据简单面试题
Denovo的博客
05-27 8401
面试题 1、HashMap 和 Hashtable 区别 HashMap和Hashtable的存储和遍历都是无序的！ 继承的类不同：HashMap继承的是AbstractMap类；Hashtable 继承Dictionary类。但是都实现了Map接口。 线程安全问题：hashmap是非线程安全的，底层是一个Entry数组，put进来的数据，会计算其hash值，然后放到对应的bucket上去，当发生hash冲突的时候，hashmap是采用链表的方式来解决的，在对应的数组位置存放链表的头结点，对链表而言，新加
论文阅读笔记：Neural Manifold Clustering And Embedding
weixin_44876302的博客
10-24 2084
论文阅读笔记：Neural Manifold Clustering And Embedding摘要1 简介 摘要 给定一个非线性流形的并集，非线性子空间聚类或流形聚类的目的是基于流形结构对数据点进行聚类，并学习将每个流形参数化为特征空间中的线性子空间。深度神经网络由于其巨大的容量和灵活性，在高度非线性的环境下具有实现这一目标的潜力。我们认为，利用神经网络实现流形聚类需要两个基本要素： 确保流形识别领域的特定约束 将每个流形embedding到特征空间中线性子空间的学习算法 这项工作表明，许多约束可以通
33、元启发式与机器学习在软件工程中的应用
aa123的博客
10-02 32
本文探讨了元启发式方法与机器学习在软件工程中的应用。介绍了元启发式算法的质量评估指标（如超体积和散布）及统计分析流程，并详细阐述了机器学习在任务估计、缺陷预测等场景中的实践路径。文章还分析了二者结合的潜在优势、实现方式与挑战，通过实际案例展示了其应用价值，最后展望了未来在智能化软件开发中的发展方向。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
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。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
掌握ANN近似最近邻算法，提升人工智能分类效率
标题中的“ANN: Approximate Nearest Neighbors”指的是“近似最近邻分类算法”，这是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛使用的算法。在讨论这个算法之前，首先要了解它解决的问题是什么。在处理大规模数据集时，常常...
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