51CTO视频课程

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【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。
(清零流程:进维修模式—打开软件清零) 一、清零操作 第一步:打印机进入维修模式(查看维模式进法)。 第二步:废墨计数器:一般选【主要】 ,如报错002请选择【全】或【其它选项】。清零须用USB线把打印机接上电脑,进入维修模式放上纸,再点【清零】操作,提示【恭喜您!成功啦!】重开打印机清零完成。 报错提示: 1. 如报错006 001 005说明没进到维修模式。 2. 报错009说明硬件有问题,可点【读取】查看错误代码, 正常关闭打印机排除硬件问题再操作。 3. 报错002说明有废墨计数器未选对或软件不支持该型号。 4. 打印机有其它硬件问题时,点了【清零】后软件变灰不提示成功,过一分钟直接关打印机重开即可。 二、维修模式的进法(不同机型进法不同,认真阅读再操作) [G1800 G2800 G3800 G4800 IP8780 IP7280 IX6880 IX6780 MG3580 MG3680 TS5080 TS6080 TS6020......]维修模式方法如下: 1.先关闭电源 打印机放纸 2.按下【停止】键,再按【电源】 键。(两键都不松开) 3.当电源灯点亮时,不松【电源】键,只松【停止】键 4.连按5次【停止】键,两键同时松开。 5.电源灯长亮,进入成功。(有时两个灯) [G1810 G2810 G3810 G4810 G5080 G6080 G8080 GM2020 GM4080 TS3380 TS3480 TSS708 TS5120 TS5320 TS5180 TS6120 TS6180 TS6280 TS6220 TS6380 TS6320 TR4580 TR4520 TR7520] 维修模式方法如下: 1.先关闭打印机电源,机子里放纸,按下【电源】键不放手。 2.当电源灯亮时,不松【电源】键,连按5次【停止】键,两键同时松开。 3.电源灯长亮
在讨论如何使用网络爬虫获取51CTO教学视频之前,有必要明确一个关键点:**合法性与合规性**。网站的内容受版权保护,未经许可的批量抓取行为可能违反服务条款或相关法律法规[^1]。因此,在进行任何爬虫操作前,应确保获得内容提供方的明确授权。 如果用户是出于个人学习目的,并且仅限于自己已购买或订阅的课程内容,那么可以考虑以下技术层面的做法: ### 技术实现思路 1. **分析网页结构** 使用浏览器开发者工具(如Chrome DevTools)查看目标页面的HTML结构,识别出视频链接所在的标签。通常视频资源会以`<video>`标签或通过JavaScript动态加载的形式嵌入。 2. **模拟登录与会话保持** 若目标视频需要登录后才能访问,则需使用`requests.Session()`来维持会话状态,并模拟登录过程中的POST请求提交用户名和密码[^3]。 3. **解析视频链接** 一旦获取到包含视频URL的响应内容,可以使用正则表达式或BeautifulSoup等库提取视频地址。例如: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup session = requests.Session() # 模拟登录 login_data = {'username': 'your_user', 'password': 'your_pass'} session.post('https://edu.51cto.com/login', data=login_data) # 请求目标页面 response = session.get('https://edu.51cto.com/course/xxxxx.html') soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找视频元素 video_tag = soup.find('video') video_url = video_tag['src'] if video_tag else None ``` 4. **下载视频文件** 得到视频链接后,可通过`requests`或`urllib`模块将视频保存至本地硬盘。 ```python if video_url: video_response = session.get(video_url, stream=True) with open('lesson.mp4', 'wb') as f: for chunk in video_response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) ``` ### 注意事项 - **反爬机制应对** 网站可能会采用多种手段防止自动化访问,包括但不限于IP封锁、验证码验证、User-Agent检测等。为应对这些情况,可适当引入Selenium进行无头浏览器控制,或使用代理池分散请求来源。 - **频率控制与道德抓取** 避免对服务器造成过大压力,合理设置请求间隔(如每两次请求间休眠几秒),并尽量减少不必要的数据抓取量。 - **遵守Robots协议** 在正式开始之前,请查阅目标网站的robots.txt文件(如`https://edu.51cto.com/robots.txt`),确认所要抓取的内容是否被允许。 综上所述,尽管从技术角度出发,Python爬虫确实能够实现对特定网站内容的抓取功能,但其应用范围应当严格限定在合法合规的前提下。对于商业性质的在线教育平台而言,推荐通过官方API接口或直接购买会员服务的方式来获取所需资源。 ---
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