2017-11-7每日一练

2017-11-7每日一练

JQuery 问答题

jQuery 中有哪些方法可以遍历节点?

1)jQuery父节点
parent():返回元素的直接父节点。
parents():返回元素的所有祖先元素。

2)jQuery子节点
children():返回所有的直接子节点,可以传入参数。
find():返回所选元素的后代元素,一直向下寻找,直到找到最后一个后代,可以传入参数。

3)jQuery同级节点
siblings() : 获取被选元素的所有同胞元素
next() :获取下一个同胞
nextAll():获取元素后面所有紧随的同胞
prev() :获取上一个同胞
prevAll():获取元素前面所有紧随的同胞

4)jQuery过滤
first():获取被选元素的首个元素
last():获取被选元素的最后一个元素
eq():根据索引号(从0开始),获取被选元素中的指定元素
filter():获取与参数匹配的所有元素
not():获取不与参数匹配的所有元素

MySQL 问答题

什么是数据库三大范式?

  • 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。
  • 第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
  • 第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。

Java 编程题

两个乒乓球队进行比赛,各出三人。甲队为 a,b,c 三人,乙队为 x,y,z 三人。已抽签决定比赛名单。有人向队员打听比赛的名单。a 说他不和 x 比,c 说他不和 x,z 比,请编程序找出三队赛手的名单。

class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        Char[] a = {'a', 'b', 'c'};
        Char[] b = {'x', 'y', 'z'};
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            for (int j = 0; j < b.length; j++) {
                if (a[i] == 'a' && b[j] == 'x' ) {
                    continue;
                } else if (a[i] == 'a' && b[j] == 'y') {
                    continue;
                } else if ((a[i] == 'c' && b[j] == 'x') || (a[i] == 'c' && b[j] == 'z')) {
                    continue;
                } else if ((a[i] == 'b' && b[j] == 'z') || (a[i] == 'b' && b[j] == 'y')) {
                    continue;
                } else {
                    System.out.println(a[i] + "VS" + b[j]);
                }
            }
        }
    }
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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