恶补一下组策略

最新推荐文章于 2024-04-25 19:58:15 发布
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SQL基础知识恶补（整理）
qq_39367410的博客
09-08 642
数据库基础知识整理
CTO养成记（一）CTO理论知识恶补
思诚^_^
01-27 1万+
写在前面天天喊着要当CTO，现在真的当上了，才觉得自己资历太浅，可谓举步维艰。趁着春节几天休息，看了不少文章和书籍，借鉴前人的一些经验，也算是给自己补充点CTO的理论知识。CTO五种基本的必备素质 本节选自《我也能做CTO之程序员职业规划 》一书 （1）超强的学习能力和对技术有浓厚的兴趣和广泛的涉猎。注重软件前沿最新技术潮流，与时消息、与时偕行，与时俱进的方法来提高自身的技术战略眼光与水平。涉猎
云安全基础知识恶补
zhaicheng55的博客
04-11 2241
万字云安全基础知识恶补
恶补《操作系统》2_3——王道学习笔记
qq_47966193的博客
04-24 1632
指为了完成某种任务而建立的两个或多个进程，这些进程因为需要在某些位置上协调他们的工作次序而产生的制约关系。两个进程在访问完临界区后会把使用临界区的权限教给另一个进程。主要问题：由于进程是并发进行的，可能会两个同时上锁，都进不去，违反。只有缓冲区没满时，生产者才能把产品放入缓冲区，否则必须等待；用一个整数表示系统资源的变量，用来表示系统中某种资源的数量。只有缓冲区不空时，消费者才能从中取出产品，否则必须等待；（如果同时访问，可能会产生数据覆盖的问题）操作之后，不能交换顺序，不然会发生死锁；
恶补《操作系统》3_1——王道学习笔记
qq_47966193的博客
04-25 1031
（不是内存），用来存放当前访问的若干页表项的副本，以加速地址变换的过程。时动态链接（在程序执行中需要该模块时，才对它进行链接，其优点时便于修改和更新）。，将用户的进程空间也分为大小相等的一个个区域，以页框的基本单位分配给每个进程片。时间局部性：访问某个变量后，在不久的将来还会被访问（频繁的再次被访问）；页：信息的物理单位，实现离散分配，提高内存利用率，地址是一维的，访存。装入时动态链接（将各目标模块装入内存时，边装入边链接的链接方式）；，进程未执行时，页表的起始地址和页表的长度放在进程控制块（
程序员都会的五大算法之四（回溯算法），恶补恶补恶补！！！
lltqyl的博客
06-10 3644
五大算法之四回溯算法，回溯算法是一种择优搜索法，按照选优的条件向前搜索，以达到目标。回溯之经典也就在于它的如何回溯...
程序员都会的五大算法之一（分治算法），恶补恶补恶补！！！
lltqyl的博客
06-10 2176
五大算法之一分治算法，将一些大规模复杂的问题分成若干个可以直接解决的子问题，然后递归或迭代得到原问题的解，即"分而治之"。
四极管：恶补数据结构
杨琦（四极管）
12-07 748
抱歉，之前的文件系统一直没有结束，有时间了会补上··          昨天终于考核结束，都怪自己老实，把自己未解决的问题都放上去，你看别人多聪明，用我的代码也可以讲得栩栩如生，哎，看来在学校时我这团委书记白当了，后面还被说知道这样子做干嘛不去做，我得尝试一下我恶补数据机构以后，把队列这些问题都弄懂要花多少时间。 废话不多说，开始吧·       问：什么是数据结构？       数据结构
Java基础恶补——内存泄露、内存溢出
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wisgood的专栏
11-19 3万+
Java基础恶补——内存泄露、内存溢出 (2010-09-15 15:56:26) 转载 标签： 杂谈   要点 内存泄露是指程序中间动态分配了内存，但在程序结束时没有释放这部分内存，从而造成那部分内存不可用的情况，重启计算机可以解决，但也有可能再次发生内存泄露，内存泄露和硬件没有关系，它是由软件设计缺陷引起的。  内存泄漏可以分为4
Windows服务器安全策略
dunpaixia083的博客
09-25 3096
操作项 整改建议 操作系统和数 据库系统管理 用户身份标识 应具有不易被冒用的特点，口令应有复杂度 要求并定期更 换。 Windows 操作系统配 置“管理工具”—“本地 安全策略”—“帐户策略” --“密码策略”，启用“密 码必须符合复杂度要求” ， “密码长度最小值”设定 为 8。“密码最长使用期 限”设定为 90 天。“密 码最短使用期限”设定为 2 天。...
ollama降低办恶补
03-25
上述 Python 脚本片段演示了利用 `sentence-transformers` 库加载指定名称的嵌入模型，并将其应用于一组句子列表完成向量转换的过程。这种做法有助于构建高效的检索机制支持复杂的自然语言任务执行环境下的数据索引...
被翻烂的秘籍一本，帮你纵览全局，恶补GSM
12-10
- **频率复用**：每个基站分配一组信道，邻近基站分配不同信道，限制基站天线覆盖范围，确保足够的距离减少干扰。 - **频率复用设计**：系统中的信道分配和复用策略，通过簇（Cluster）复制增加系统容量。簇大小N...
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
最新发布
12-27
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）
12-27
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。
STM32读取GY-87资源文件介绍
12-27
提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。 资源文件简介 该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。 注意事项 资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。 使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。 资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。 请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。
热成像人物检测数据集_20251119_014618.zip
12-27
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称：热成像人物检测数据集 图片数量： 训练集：424张图片 验证集：121张图片 测试集：61张图片 总计：606张热成像图片 分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发： 集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新： 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训： 可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强： 数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。 应用价值突出： 专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。
mpu6050滤波算法角标串口stm32
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.
创新无忧基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）
12-27
【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于白鲨算法（WSO）优化广义神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合智能优化算法与神经网络技术，通过WSO算法优化GRNN的关键参数，提升其在电机故障诊断中的准确性与鲁棒性。文档还展示了该团队在多个科研领域的技术积累，涵盖机器学习、深度学习、信号处理、电力系统优化、路径规划、无人机应用等多个方向，突出其在MATLAB仿真与算法开发方面的综合实力。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事电气工程、自动化、人工智能或智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机系统故障诊断，提升工业设备运维智能化水平；②为科研人员提供WSO优化GRNN的算法实现参考，支持论文复现与技术创新；③拓展智能算法在电力系统、工业控制等领域的应用边界； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注WSO算法与GRNN的结合机制，理解参数优化过程，并可借鉴文中其他案例拓宽研究思路，建议按文档结构逐步深入，充分利用附带的网盘资源辅助学习与开发。
工业液体目标检测数据集_20251118_032115.zip
12-27
一、基础信息 数据集名称：工业液体目标检测数据集 图片数量：训练集2550张图片，验证集233张图片，测试集82张图片 分类类别：Battery Acid（电池酸）、Bleach（漂白剂）、Coolant（冷却剂）、Fuel（燃料）、Hydraulic Fuel（液压燃料）、Motor Oil（机油） 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务 数据格式：JPEG和PNG图片，来源于真实场景 二、适用场景 工业安全监控：用于检测工作场所中的液体泄漏或不当存储，提升安全管理和风险预防。 环境监测应用：在野外或城市环境中识别危险液体污染，支持环境保护和清理行动。 汽车与机械维护：辅助检测车辆中的各种液体类型，如机油和冷却剂，用于维修和保养系统。 物流与仓储管理：在运输和存储过程中监控液体容器状态，确保合规性和操作安全。 三、数据集优势 类别覆盖广泛：包含6种常见液体类型，涵盖工业、汽车和环境领域，增强模型识别多样性。 标注质量高：采用YOLO格式，边界框定位精确，便于直接加载到主流深度学习框架进行训练。 数据规模合理：训练集超过2500张图片，提供充足样本用于模型学习，提升泛化能力。 实战应用性强：专注于目标检测任务，支持快速集成到AI系统中，用于实际场景的液体识别与分类。
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