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RSS订阅原创 STM32 与 AS608 指纹模块的调试与应用
在物联网应用中，设备数据的实时监控是不可或缺的一部分。阿里云物联网平台提供了丰富的API接口，方便开发者获取和管理设备数据。本文将通过将Java程序转写为Python，实现从阿里云物联网平台获取STM32设备的温度数据，并确保代码的稳定性和可维护性。本文详细介绍了如何使用Python从阿里云物联网平台获取STM32设备的温度数据，包括从Java代码的转换、错误处理、日志记录、安全管理等多个方面。安全性保护认证信息：避免将和Secret硬编码在代码中，建议使用环境变量或安全的配置管理工具。权限管理。
2024-12-24 14:59:52
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原创 使用Python从阿里云物联网平台获取STM32温度数据
在物联网应用中，设备数据的实时监控是不可或缺的一部分。阿里云物联网平台提供了丰富的API接口，方便开发者获取和管理设备数据。本文将通过将Java程序转写为Python，实现从阿里云物联网平台获取STM32设备的温度数据，并确保代码的稳定性和可维护性。本文详细介绍了如何使用Python从阿里云物联网平台获取STM32设备的温度数据，包括从Java代码的转换、错误处理、日志记录、安全管理等多个方面。安全性保护认证信息：避免将和Secret硬编码在代码中，建议使用环境变量或安全的配置管理工具。权限管理。
2024-12-19 18:37:00
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原创 蓝桥杯新年题解 | 第15届蓝桥杯迎新篇
2024年的蓝桥杯即将拉开序幕！对于许多编程爱好者来说，这不仅是一次展示自我能力的舞台，更是一次学习和成长的机会。作为一名大一新生的小蓝，对蓝桥杯充满了期待，但面对初次参赛的挑战，他需要一些帮助。今天，我们将通过一道简单的题目，帮助小蓝了解蓝桥杯的一些基本情况，并提供C++、Java和Python三种语言的解题思路。
2024-12-12 12:12:16
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原创 深入理解 Python 中的浅拷贝与深拷贝
在 Python 中，对象的赋值、拷贝是指创建一个对象的副本。浅拷贝（Shallow Copy）：仅复制对象的最外层结构，对于嵌套的子对象，只复制其引用。深拷贝（Deep Copy）：递归复制对象及其所有嵌套的子对象，确保新对象与原对象完全独立。理解这两者的区别，对于避免数据共享带来的潜在问题至关重要。浅拷贝创建一个新对象，但不复制嵌套在其中的子对象。新对象和原对象共享内部的子对象，因此修改子对象会影响到双方。深拷贝会递归地复制对象及其所有嵌套的子对象，确保新对象与原对象在内存中完全独立。
2024-12-02 10:32:14
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原创 深入理解 Python 的全局解释器锁 (GIL) 及其对多线程的影响
全局解释器锁（GIL）是 CPython 解释器内部的一种互斥锁，旨在确保在任何时刻只有一个线程在执行 Python 字节码。由于 CPython 的内部实现不是线程安全的，GIL 的存在有效地防止了多个线程同时修改 Python 的内部状态，避免了竞争条件和数据不一致的问题。全局解释器锁（GIL）是 CPython 实现中确保线程安全的重要机制，但它也限制了多线程并行执行的能力。对于 I/O 密集型任务，多线程仍然是一种有效的并发手段；
2024-11-29 10:46:25
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原创 ChatGPT 能否克服金融领域中的行为偏见？分类与重新思考：黄金投资中的多步零样本推理
行为偏差指的是投资者在决策过程中，由于认知或情感因素而产生的系统性错误。这些偏差可能导致投资者高估或低估某些信息，从而影响投资决策。例如，**框架效应（Framing Effect）**是一种常见的行为偏差，它指的是问题的描述方式不同，可能会导致人们做出不同的决策，即使问题本身客观上是相同的。在金融领域，框架效应可能导致投资者过度关注短期信息或那些最容易获得的信息，而忽视长期和较不引人注目的信息。这种偏差如果不加以管理，可能导致不理想的投资结果。
2024-11-27 15:15:21
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原创 FuseGPT：生成式预训练变压器的可学习层融合
FuseGPT是一种针对GPT模型的结构化剪枝与层融合方法。其核心思想是识别并剪除不重要的变压器块（transformer blocks），然后通过将这些被剪除部分的参数融合到相邻的层中，从而恢复和提升模型的性能。与传统的剪枝方法不同，FuseGPT不仅仅是简单地删除不重要的部分，而是通过一种可学习的方式，动态地调整和优化剩余参数，使得模型在压缩后依然保持高性能。
2024-11-26 18:20:35
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原创 连接的艺术：从Sybren Valkema的通信档案构建社交网络
社会网络分析是一种分析框架，用于揭示个体之间的联系和互动模式。一个社交网络通常由“节点”（人或组织）和“边”（他们之间的连接，如信息交流）组成。在当今的社交媒体环境中，构建社交网络相对简单，但从历史档案中提取这些连接却面临诸多挑战。例如，历史数据往往包含多种文档类型、不同的语言以及各种保存状态，这使得网络构建过程变得复杂。我们使用的主要数据集是Sybren Valkema的数字化通信档案。为了提取相关的通信记录，我们通过元数据筛选出包含“信件”或“通信”的文档。
2024-11-26 18:10:39
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原创 驾驶场景知识图谱赋能新兴神经符号AI能力
Ruwan Wickramarachchi是南卡罗来纳大学AI研究所的博士候选人。他的研究重点是引入神经符号方法进行场景理解，以提升自动驾驶和智能制造等自主系统中的机器感知和上下文理解能力。联系方式：ruwan@email.sc.edu。
2024-11-26 18:00:03
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原创 理解 `.env` 文件与 Anaconda 虚拟环境的区别与应用
env.env文件是一个用于存储环境变量的文本文件，通常位于项目的根目录中。它以键值对的形式存储配置信息，如数据库连接字符串、API 密钥、调试模式等。Anaconda 虚拟环境是通过 Anaconda（或其开源版 Miniconda）管理的一种独立的 Python 环境。每个虚拟环境拥有自己的 Python 解释器和一套独立的包（库），互不干扰。功能不同.env文件主要用于存储和管理应用程序的环境变量和配置，而 Anaconda 虚拟环境用于隔离和管理不同项目的 Python 环境及其依赖。相辅相成。
2024-11-19 11:31:36
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原创 深度解读 InstructIR：通过自然语言指令实现多任务高质量图像恢复
InstructIR 的核心思想是通过理解和执行人类的自然语言指令，实现高质量、多样化的图像恢复。具体来说，它将自然语言处理和深度图像恢复模型相结合，使得用户可以通过简单的语言指令来指导图像恢复的具体过程。例如，用户可以输入“去除图像中的噪点并增强细节”，系统将根据指令执行相应的图像恢复操作。这种基于自然语言指令的交互方式，使得 InstructIR 不仅能够处理单一类型的图像退化问题，还能够同时处理多种退化类型，如去噪、去模糊、去雨、去雾和低光增强等，实现了多任务图像恢复。
2024-11-19 11:15:49
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原创 如何为大语言模型编写高效的Prompt：从环境配置到最佳实践
利用模型的摘要能力，将大量信息浓缩为关键内容，提高信息处理效率。策略：明确是要提取要点、生成简要概述，还是总结关键结论。设定摘要的长度或字数，确保信息的精炼和重点突出。在信息爆炸的时代，如何高效地获取和处理信息成为了一项重要技能。信息的来源繁多，包括新闻、社交媒体、学术论文等。面对海量的信息，普通人往往感到无从下手。因此，学会信息筛选和概括显得尤为重要。首先，明确信息需求是高效获取信息的前提。根据具体需求，选择可靠的信息来源，可以极大地提高信息获取的效率。
2024-11-18 11:30:09
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原创 深入了解 OpenCV：C# 开发者的图像处理利器
OpenCV，全称为 Open Source Computer Vision Library，是一个由 Intel 于 1999 年启动开发的开源计算机视觉和机器学习软件库。其初衷是为研究人员和开发者提供一个功能强大且高效的工具，以加速计算机视觉领域的研究与应用开发。OpenCV 以 BSD 许可发布，这意味着它既可以用于学术研究，也适用于商业应用。
2024-11-18 11:06:21
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原创 Prompt-to-Prompt 图像编辑与交叉注意力控制
在基于扩散模型的文本到图像生成过程中，交叉注意力层（Cross Attention Layer）扮演着关键角色。交叉注意力层负责将文本提示（prompt）中的每个单词与图像生成过程中的不同图像块（image tokens）相关联。由带噪图像通过线性映射得到。由文本 prompt 的嵌入向量通过不同的线性映射得到。通过 Q 和 K 的点积计算，并经过 softmax 函数归一化，表示每个图像块与文本中各个单词的相关性。通过注意力图 M 对值矩阵 V 进行加权平均，生成图像生成过程中的中间表示。M。
2024-11-14 14:44:46
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原创 利用腾讯云 Cloud Studio 实现医学数据可视化项目：深入浅出涟漪图的应用
在现代医学领域，数据可视化已成为理解和分析复杂医疗信息的重要工具。涟漪图（Ripple Map）作为一种直观展示地理空间数据分布的可视化手段，广泛应用于医疗资源规划、疾病监测与防控以及医学研究中。同时，借助云计算平台，如腾讯云的 Cloud Studio，开发者可以高效地构建、部署和管理数据可视化项目。本文将结合涟漪图的绘制方法与腾讯云 Cloud Studio 的使用，指导你如何在云端搭建一个完整的医学数据可视化项目。
2024-11-13 19:32:19
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原创 深入浅出医学数据可视化：使用Python绘制涟漪图
涟漪图是一种基于地理位置的可视化图表，通过在地图上使用不同大小或颜色的圆形来表示特定数据的分布。每个圆形对应一个地理位置，其大小或颜色反映该位置的数据值。这种图表能够让我们一目了然地了解数据在空间上的分布情况，识别出数据集中的集中区域或差异显著的地区。涟漪图作为一种直观、有效的可视化工具，在医学数据分析与决策中展现出巨大潜力。通过清晰呈现地理分布、突出数据集中区域以及便于比较地区差异，涟漪图不仅提升了数据的可理解性，也为医疗资源规划、疾病监测与防控以及医学研究提供了重要支持。
2024-11-11 15:02:49
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原创 基于SpringBoot的Tcc Java Client 增强组件，Tcc-plus的设计与实现
配置源集成：基于 TCC 的配置源作为 Spring，启动时绑定 Spring Bean。配置变更监听：监听 TCC 配置变更，实现 Bean 重绑定。有问题或想法欢迎交流~Tcc-plus 仓库本文档为项目的非正式文档，可能随时更新。请以实际项目中的文档为准。
2024-11-11 14:42:02
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原创 提升工作效率的利器：深入解析 ONLYOFFICE
ONLYOFFICE是一款集成了文档编辑、管理和协作的综合性办公套件。由一支技术精湛的团队开发，ONLYOFFICE 致力于为企业和个人提供一个高效、安全、易用的办公解决方案。其核心产品包括文档、表格和演示的在线编辑工具，同时支持多平台使用，包括桌面端和移动端，确保用户在任何设备上都能流畅工作。
2024-11-01 10:56:01
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原创 理解分类模型的评估指标：TP、FP、FN、TN 及其衍生指标
掌握并正确应用TPFPFNTN及其衍生指标对于评估和优化分类模型至关重要。通过Python中的库，我们可以轻松计算这些指标，从而全面了解模型的性能。在实际应用中，根据具体需求选择合适的指标，能够有效提升模型的实用价值和性能表现。希望本文对你理解分类模型的评估指标有所帮助，助力你在数据科学和机器学习的道路上越走越远！
2024-10-31 11:42:56
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原创 PowerShell vs. Python：为什么选择PowerShell而不是Python？
在现代IT环境中，和是提升效率和管理复杂系统的关键工具。对于Windows用户来说，和是两种非常流行的脚本语言，常被用于系统管理、自动化任务以及各种开发工作。那么，既然你已经在使用PowerShell，为什么不转向Python呢？本文将深入探讨PowerShell与Python的区别、各自的优势，以及在何种情况下选择使用PowerShell更为合适。
2024-10-31 11:27:10
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原创 为什么选择PowerShell：深入探讨Windows中的两种常见批处理方法
PowerShell通过其对象导向的设计、强大的命令集、与 .NET 深度集成、高级编程功能以及强大的数据处理能力，极大地扩展了自动化和系统管理的潜力。相比之下，传统的批处理文件功能较为有限，难以应对现代复杂的自动化需求。如果你是系统管理员、开发人员，或者需要处理复杂任务和实现高级自动化的用户，PowerShell无疑是更为强大和灵活的选择。通过熟练掌握PowerShell，你将能够更高效地管理你的Windows环境，提高工作效率，并应对各种复杂的系统管理挑战。
2024-10-31 11:00:42
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原创 巧妙解决洛谷P2708硬币翻转问题：一个简洁而高效的算法
这个问题展示了算法设计中一个重要的原则：寻找问题的本质。通过关注状态的变化点，而不是逐个硬币模拟，我们大大简化了问题，得到了一个既高效又优雅的解决方案。希望这个例子能启发你在面对其他问题时，也能尝试寻找问题的核心，找到简洁有力的解法。编程和算法的魅力，正在于此！
2024-10-23 16:11:38
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原创 王道OJ课时16作业，冒泡、快速、插入排序
读取10个整型数据12 63 58 95 41 35 65 0 38 44，然后通过冒泡排序，快速排序，插入排序，分别对该组数据进行排序，输出3次有序结果，每个数的输出占3个空格。
2024-02-29 13:08:30
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原创 王道OJ课时14作业2
读取字符串abcdefghij，然后层次建树建立一颗二叉树，然后中序遍历输出 hdibjeafcg，后序遍历输出 hidjebfgca，层序遍历输出abcdefghij，注意不要输出汉字。中序遍历输出hdibjeafcg，后序遍历输出 hidjebfgca，层序遍历输出abcdefghij，每个一行。
2024-02-25 17:45:11
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原创 王道OJ课时14作业1
读取字符串abcdefghij，然后层次建树建立一颗二叉树，然后前序遍历输出abdhiejcfg，注意不要打印前序遍历几个汉字。
2024-02-25 17:44:24
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原创 PAT基础级-白银段位样卷（2）
看我没骗你吧 —— 这是一道你可以在10秒内完成的题：给定两个绝对值不超过100的整数A和B，输出A乘以B的值。
2023-10-24 11:49:03
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原创 PAT乙级 1120 买地攻略
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。现给定这一系列土地的标价，请你编写程序，根据客户手头的现金量，告诉客户有多少种不同的购买方案。
2023-09-15 16:02:17
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原创 PAT乙级 1119 胖达与盆盆奶
大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。已知一只胖达每次最少要吃 200 毫升的奶，当另一份盆盆奶多出至少 100 毫升的时候，它们才能感觉到是“更多”了，否则没感觉。现在给定一排胖达的体重，请你帮饲养员计算一下，在保持给定队形的前提下，至少应该准备多少毫升的盆盆奶？
2023-09-15 12:18:21
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原创 1118 如需挪车请致电（测试点4）
上图转自新浪微博。车主用一系列简单计算给出了自己的电话号码，即：2/2=1、3+2=5、9=3、9=3、0%=0、叁=3、5−2=3、9/3=3、1×3=3、23=8、8/2=4，最后得到的电话号码就是 153 3033 3384。本题就请你写个程序自动完成电话号码的转换，以帮助那些不会计算的人。
2023-09-14 21:39:28
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原创 PAT乙级1116 多二了一点
若一个正整数有 2n 个数位，后 n 个数位组成的数恰好比前 n 个数位组成的数多 2，则称这个数字“多二了一点”。如 24、6668、233235 等都是多二了一点的数字。给定任一正整数，请你判断它有没有多二了那么一点。
2023-09-14 20:48:06
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原创 PAT乙级-拼题 A 是真爱
如果一个人在一段话里很多次提到pintia，那对拼题 A 就是真爱啦~ 本题就请你检查一下给定的文字中出现了几次pintia。
2023-09-04 00:09:17
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原创 PAT乙级-赌马
听说香港中文大学有一个教授开发了一个“投注方程式”来赌马，三个赛季就赚了 5000 万港币。现在请你来开发一个简单的赌马程序：假设开赛若干分钟之内都可以下注，而你可以准确获得截止时间最后一刻每匹马到终点的距离和它的瞬时速度，这样你就可以算出每匹马到达终点还需要多少时间。每次下注预测的前三名，中奖的几率是不是很大啊~
2023-09-04 00:08:23
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原创 PAT乙级-打印三角形拼图
一个正方形可以用两个等边直角三角形拼出来。给定正方形的边长、两个三角形和对角线所用的符号，请你打印出这两个三角形拼出的正方形。
2023-09-04 00:07:37
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原创 PAT乙级1114 全素日
以上图片来自新浪微博，展示了一个非常酷的“全素日”：2019年5月23日。即不仅20190523本身是个素数，它的任何以末尾数字3结尾的子串都是素数。本题就请你写个程序判断一个给定日期是否是“全素日”。
2023-08-23 22:23:14
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原创 PAT乙级1112 超标区间（测试点7分析）
上图是用某科学研究中采集的数据绘制成的折线图，其中红色横线表示正常数据的阈值（在此图中阈值是 25）。你的任务就是把超出阈值的非正常数据所在的区间找出来。例如上图中横轴 [3, 5] 区间中的 3 个数据点超标，横轴上点 9 （可以表示为区间 [9, 9]）对应的数据点也超标。
2023-08-23 21:21:39
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原创 PAT乙级1111 对称日
央视新闻发了一条微博，指出 2020 年有个罕见的“对称日”，即 2020 年 2 月 2 日，按照年年年年月月日日格式组成的字符串 20200202 是完全对称的。给定任意一个日期，本题就请你写程序判断一下，这是不是一个对称日？
2023-08-23 20:09:39
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原创 PAT乙级1108 String复读机
给定一个长度不超过 104 的、仅由英文字母构成的字符串。请将字符重新调整顺序，按（注意区分大小写）这样的顺序输出，并忽略其它字符。当然，六种字符的个数不一定是一样多的，若某种字符已经输出完，则余下的字符仍按String的顺序打印，直到所有字符都被输出。例如gnirtSSs要调整成StringS输出，其中s是多余字符被忽略。
2023-08-22 20:47:39
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