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我也要
在java中当判断一个值values是否为空时，大多数人会使用if(values.equals("null")，这种方式是无法使用的，由于语法是对的，所以在程序编译时不会报错，但是在运行时，会出现Bug,导致程序挂起。这是因为values=“null”与values=null，不是一回事。
正确的使用是if(values != null)
在判断是否为空的时候，正确的使用的方式为：if(("").equals(values))，这里特别要注意：使用if(values=="")这种方式是坚决反对的，因为：这种方式是用来判断values的“地址”和“”是否相同的，而不是用来判断两个值是否相同的。建议判断是否相等时，常量放在前面，这样可以防止少写一个等号，而出现赋值的错误。
从ORCAP-1589警告看Cadence ORCAD的DRC设置：如何避免‘网络别名’引发的潜在短路风险
本文深入解析Cadence ORCAD中ORCAP-1589警告的深层含义，探讨网络别名可能引发的短路风险及DRC设置优化方案。通过分析网络别名的设计意图、DRC规则配置及最佳实践，帮助工程师有效规避设计风险，提升电路设计的可靠性和规范性。
Java如何优雅的进行判空
实际项目中我们会有很多地方需要判空校验，如果不做判空校验则可能产生NullPointerException异常。针对异常的处理我们在上一篇有提及：先来看一下实际项目中一些判空方式通常我们判断一个对象是否为Null，可以使用java.util中的Objects.nonNull(obj)、hutool中的ObjectUtil或者直接 null!= obj每种方法的存在必然有适用的场景，有些情况下这种链式编程，虽然代码优雅了。但是，逻辑性没那么明显，可读性有所降低，大家项目中看情况酌情使用。
骚操作，尝试使用Xilinx XVC协议，通过Jlink来下载调试Xilink zynq FPGA芯片
最近一直在玩zynq芯片，手头使用的Xilinx Platform USB Cable 下载线真是辣鸡，速度慢如蜗牛，每次下载bit文件或者烧写flash文件都要大半天，实在是难以忍受。逻辑分析仪看了下xilinx的下载线，速度只有6.25M，并且数据间隔非常大，不懂这线的开发者咋想的，这总线利用率真是低到爆了 上图为xilinx DLC 10下载线波形，惨不忍睹！ 为了不浪费生命在下载等待时间上，我打算找找看有没有别的仿真调试选择。经过一番查找后发现Xilinx的仿真器好像选择不是很多，要么贵死要
java判断空值“”或者null
java判断空值
SpringBoot文件上传实战：MultipartFile重复读取的3种方法（附避坑指南）
本文详细介绍了SpringBoot中处理MultipartFile重复读取的3种实用方法，包括字节数组缓存法、临时文件法和流重置法，并提供了避坑指南和性能优化技巧。特别适合需要多次读取上传文件内容的开发者，帮助解决InputStream流只能读取一次的问题。
WPF毛玻璃效果别再写C#代码了！纯XAML用Border+VisualBrush+BlurEffect三步搞定
本文详细介绍了如何在WPF中通过纯XAML实现毛玻璃效果，无需编写C#代码。通过VisualBrush、BlurEffect和Clip的黄金组合，开发者可以快速创建专业级的毛玻璃面板，提升UI的现代感和视觉层次。文章还提供了性能优化技巧和实战案例，帮助开发者在各种场景中高效应用这一技术。
Java中如何快速判null或““
Java中如何判null或""
手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。
Java中常用空值或者null值判断方法
本文记录下Java中常用空值或者null值判断方法。
三维旋转详细解读（Rodrigues‘ Roatation Formula 罗德里格旋转公式）
三维旋转引言三维旋转1）欧拉角2）轴角式旋转分解1）V||的旋转2）V⊥的旋转3）V的整体旋转 引言 前面我们了解了 复数在二维旋转中的作用与联系 而四元数与三维旋转之间的关系与复数对二维旋转有很多类似的地方，下面我们就先来详细了解一下三维旋转的过程。 三维旋转 首先讨论一下三维旋转，我们了解到常用的三维旋转有两种方式： 1）欧拉角 即按照一定的顺序，分别对X, Y, Z三个轴进行旋转 θ 角。绕各旋转轴的旋转矩阵为： 然后任意的三维旋转可以分解成上述三种旋转方式的组合。（注意：三个旋转的顺序是非常重要的
Python 实战：爬取高德地图交通数据（路况拥堵指数分析）
高德地图是由高德软件有限公司开发的一款地图导航产品，提供详细的地图浏览、路线规划、实时路况、公共交通查询等功能。高德地图拥有庞大的用户群体和海量的交通数据，这些数据对于交通管理、城市规划、出行服务等领域具有重要的价值。通过对高德地图交通数据的分析，我们可以了解城市交通的运行状况，识别拥堵路段，预测交通流量，为交通管理部门和出行者提供决策支持。
java常用判null、判““等各种判“空”的方法收集（持续更新）
ObjectUtil.isEmpty(); StrUtil.isNotBlank(a); MapUtil.isEmpty(); CollUtil.isNotEmpty()
YOLO11涨点优化：注意力魔改 | 引入Deformable Attention (可变形注意力)，灵活感受野自适应复杂形变目标
Deformable Attention为YOLO11带来的不仅是2.6个百分点的mAP提升，更是一种全新的“形变感知”范式。标准卷积的固定感受野在非刚性目标、多尺度变化和遮挡场景下力不从心——Deformable Attention恰好填补了这一空白。从架构设计到代码实现，从竞品对比到部署方案，从生态工具到安全风险，本文覆盖了将Deformable Attention引入YOLO11所需的全部知识链路。
浅谈null和undefined的区别
浅谈null和undefined的区别 简单来说，在 JavaScript 中 null 和 undefined 都代表空。主要的区别在于： undefined 表示尚未初始化的变量值； null 表示该变量有意缺少对象指向。 null 就是值定义了，但它并没有指向任何内存中的对象，它是声明式的空值； undefined 就是这个变量压根就没有定义，它是隐藏式的空值。 在具体点就是，null 是一个字面量，它不像 undefined，不是全局对象的一个属性；null 是表示缺少的标识，指示变量为指向
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
浅谈JAVA8新特性之Optional
利用java8新特性来处理空指针异常
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
浅谈Java中的数据类型
每个编程语言都会有属于自己的数据类型，Java自然也不例外。 浅谈强弱类型语言 Java属于强类型编程语言，当然，有强自然有弱。典型的弱类型编程语言就是JavaScript。强类型语言和弱类型语言的根本区别在于： 是否在编译期进行数据类型是否匹配和合法的检测。 在运行期数据类型能否改变。 所有的变量必须先定义才能使用。 对于强类型语言而言，编译器会对数据类型是否匹配及其合法性进行必要的校验，而弱类型语言则不会。对于强类型语言而言，数据类型一旦指定，在运行期是不会发生改变的，但是弱类型语言则会发生改变
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
哪些被 “null“ 坑过的程序员
而是一个货真价实的字符串 "null"！这玩意儿乍一看人畜无害，但只要你代码里稍不注意，它就能让你怀疑人生。导出 Excel、权限管理、用户去重时，突然冒出一个 "null"，你以为是脏数据，结果人家是正经注册的。你的代码根本不会拦截它，数据库里就多了一个幽灵用户，名字就叫 "null"。你以为的 null 不是真的 null，但 bug 是真的 bug！值，结果 "null" 用户被漏掉，导致业务逻辑出错。是的，你没看错，不是 Java 里的。不，人家就叫这个名！你的代码屁都没放，用户成功注册！
JDK8新特性-Optional 浅谈
总而言之，`Optional` 提供了一种更加优雅和安全的方式来处理可能为空的对象，避免了空指针异常，并且可以简化代码逻辑。`Optional` 可以将可能为空的对象包装起来并提供一系列的操作方法，这些方法可以用来处理包装对象为空的情况，避免直接操作空引用导致的异常。它的设计目的是为了提供一种更好的方式来处理可能为空的对象。：`Optional` 提供了一些便利的方法，可以在不引发空指针异常的情况下对包装对象进行流式操作，例如 `map`、`filter`、`orElse` 等。明确标识可能为空的返回值。
Java---浅谈空指针异常
一.什么是java空指针异常 我们都知道java是没有指针的，这里说的"java指针"指的就是java的引用,我们不在这里讨论叫指针究竟合不合适，而只是针对这个异常本身进行分析。空指针就是空引用，java空指针异常就是引用本身为空，却调用了方法，这个时候就会出现空指针异常。可以理解，成员变量和方法是属于对象的（除去静态），在对象中才存在相对应的成员变量和方法，然后通过对象去调用这些成员变量和方法。...
浅谈java内存泄漏
1.Java内存回收机制 不论哪种语言的内存分配方式，都需要返回所分配内存的真实地址，也就是返回一个指针到内存块的首地址。Java中对象是采用new或者反射的方法创建的，这些对象的创建都是在堆（Heap）中分配的，所有对象的回收都是由Java虚拟机通过垃圾回收机制完成的。GC为了能够正确释放对象，会监控每个对象的运行状况，对他们的申请、引用、被引用、赋值等状况进行监控，Java会使用有向图的
浅谈集合
1、集合的分类 分类： 下面的都是从底层分析区别： 1、ArrayList和linkedlist和vector的区别： 这三个集合都实现了list接口 （1）ArrayList的底层是数组，而linkedlist的底层是双向链表vector的底层也是数组， （2）vector是线程安全的，而ArrayList和linkedlist是线程不安全的，因为vector的很多方法是用synchroni...
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