刚刚随便GOOGLE和BAIDU了下PIPO和BLOG

最新推荐文章于 2024-05-30 23:25:39 发布
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#Google #Blog

博客对比了Google和百度搜索，认为Google找资料更好，但中文信息搜索百度稍方便，下MP3百度是好选择，且Google地位难以撼动。此外，博主表示现阶段要全心搞定ACM，已推掉公司事务，决心好好利用时间努力。
居然二个地方的ＢＬＯＧ都能找到．．．惊讶的是还找到了这个地方： http://jjjjtiger.tianyablog.com，呵呵，ＣＪＪ的ＢＬＯＧ，居然里面只有一个ＰＩＰＯ的单词也能找到，果然够牛的，ＢＡＩＤＵ不错，ＧＯＯＧＬＥ当然找资料更好了，不过这种中文的信息发现还是ＢＡＩＤＵ方便那么一点点，主要是方向不一样吧，反正对偶是没什么影响啦，本来一直对ＢＡＩＤＵ印象不怎么好的，这次改观了不少，下ＭＰ３当然ＢＡＩＤＵ是个好地方，其它的一般就比较少上ＢＡＩＤＵ了，嗯，国内的好看到当然也高兴了，不过ＧＯＯＧＬＥ的第一还是无法撼动的．本想登陆上来打个招呼，哈哈，听她讲好像她的ＢＬＯＧ还是偶影响到的呢，不错不错，ＸＭＵ那边的那个虽然基本上没什么上了，不过以前还有这作用也算是有价值啦，嗯，但愿她保研顺利了．．．
　　嗯，这好几天好像一直聊天聊到很晚，嗯，也难得能放得开这么和人聊天，也很高兴．．．或许聊习惯了，想放开都困难，或许已经不是聊天那么简单了吧．．．顺其自然，随遇而安．．．　呵呵，也算是周院长的哲理之一吧，学他一二招吧：）　现阶段把ＡＣＭ搞定才最要紧呢，昨晚也把公司那边推了，全心在这边ＡＣＭ了，时间不可浪费了，好好利用吧，ＡＣＭ，一定要努力！！！
iteye_20954
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pip模块组件：安装和管理第三方模块 一、pip安装： 验证pip版本号、查看pip帮助、pip常用管理指令介绍、案例。 二、配置pip： 指定国内pip的镜像源。
python Process, Pipo进程池管道的理解
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FPGA和IC设计基础知识6--时序逻辑电路
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05-23 1228
任一时刻的输出信号不仅取决于当时的输入信号，而且还取决于电路原来的状态，或者说，还与以前的输入有关。时序逻辑电路通常包括组合电路和存储电路两个组成部分，而存储电路是必不可少的；存储电路的输出状态必须反馈到组合电路的输入端，与输入信号一起，共同决定组合逻辑电路的输出。
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pipo_challenge_backend
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Pipo挑战-后端 :fire: :fire: 该项目的主要目的是创建一个解决方案，以促进当前包括新员工在内的流程，其中：我们仅要求将必要的数据包括在这些福利中； 我们根据客户的福利报价来验证提供的数据（避免将来在健康...
efuse datasheet：SMIC Macro Cell Data Sheet S011HVEFUSE-PIPO4KB
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总结以上知识点，SMIC Macro Cell Data Sheet S011HVEFUSE_PIPO4KB为设计和应用efuse宏单元的工程师提供了基础的技术参数和声明，同时强调了对知识产权的尊重以及对信息准确性的不承诺。这份手册对于需要在半导体...
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优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
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【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化”展开研究，利用Matlab实现算法仿真与优化过程。文章重点介绍如何通过改进遗传算法（如引入精英策略、变异优化等）提升传统算法在公交调度这一复杂多目标优化问题中的性能，解决发车频率、线路分配、司机排班及运营成本之间的平衡问题。研究涵盖了实际调度中的多重约束条件，包括时段客流波动、车辆数量限制、工作时长合规性等，并通过仿真实验验证改进算法在收敛速度、解的质量和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事公共交通系统规划与智能调度的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统排班优化，提升运营效率并降低人力与能源成本；②作为智能交通系统（ITS）中调度模块的技术参考；③为遗传算法在实际工程问题中的改进与应用提供案例支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略的设计逻辑与调度模型的构建方式，同时可尝试将算法扩展至其他交通调度场景以深化理解。
中国臭氧站点数据集(2024).zip
12-01
1. station_2024.csv —— 全国地面站点位置信息 2. O3_data_2024.csv —— 全国 O₃ 小时浓度数据
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
最新发布
12-01
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【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
STM32实现PT100测温系统V4.0（4针OLED显示）
12-01
提供了基于STM32微控制器的PT100测温系统完整解决方案。PT100是一种常见的铂电阻温度检测器，广泛应用于工业温度测量领域。此项目实现了利用STM32精确采集PT100电阻值变化，进而转换并显示当前温度的功能。特别地，本系统通过4针OLED显示屏直观展示温度数据，提高了现场观察的便捷性和系统的可读性。 版本说明 版本: V4.0 更新日期: [请插入具体日期] 核心处理器: STM32系列（具体型号请参考源代码） 显示模块: 4针OLED显示屏 功能特点: 高精度PT100温度采集 实时温度数据显示 OLED屏幕友好界面设计 稳定的软件架构，易于扩展和修改 目录结构 仓库大致包含以下目录结构： . ├── Src # 源代码文件夹 │ ├── main.c # 主程序文件 │ └── ... # 其他相关源文件 ├── Inc # 头文件文件夹 │ ├── main.h # 主头文件 │ └── ... # 其余头文件 ├── Documentation # 文档资料 │ └── 用户手册.pdf # 项目使用指南 ├── Libraries # 第三方库或自定义库 │ └── OLED # OLED驱动库 └── STM32_project # IAR/Keil等开发环境工程文件 ├── STM32xxxxx.uvprojx # 开发工具工程文件 └── ... # 工程相关配置文件 快速上手 硬件准备：确保你
ComfyUI/Qwen Wan2.2 FMLF 三帧一致性人物视频生成
12-01
文件编号：c0176 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/141897697
【智能穿戴设备】基于GPS/北斗双模定位的跑步骑行轨迹记录系统：高精度路径分析与数据可视化实战方案
12-01
内容概要：本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案，旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元（IMU）和海拔传感器，实现高精度轨迹采集，并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差，在信号弱环境下利用惯性导航补位，确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能，包括实时轨迹记录、多维度路径分析（如配速、坡度、能耗）、数据可视化（地图标注、曲线图、3D回放）、异常提醒及智能优化建议，并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP，支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储，强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证，系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标，具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群：具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验，熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员，尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理；也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标：① 开发高精度运动轨迹记录功能，解决GPS漂移与断点问题；② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈；③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环，支持社交互动与商业拓展；④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议：此资源以真实项目为导向，不仅提供详细的技术实现路径，还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路，建议读者结合自身开发环境，逐步实现各模块功能，重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
pipo-开源快速图像扫描仪和解析器
标题中提到的“pipo-开源”指的是一个名为“pipo”的开源软件。开源（Open Source）是指软件的源代码可以被公开获取，任何人都可以查看、使用、修改和分发这些代码。开源软件的开发和维护通常由社区驱动，允许开发者...
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