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RSS订阅原创 【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
纯强化学习可行性验证成功实现完全基于RL的训练范式（无需SFT），DeepSeek-R1-Zero在数学推理任务（AIME）准确率达71.0%，接近SFT+RL混合方法（73.2%）。知识蒸馏有效性Qwen-32B蒸馏版在代码生成任务（LiveCodeBench）性能提升15.3%，证明大模型推理能力可迁移至小模型。训练效率突破GRPO算法相比传统PPO节省40%训练资源，分布式架构支持单次训练完成多阶段优化。
2025-02-12 17:22:21
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原创 【提示工程】：如何有效与大语言模型互动
提示工程是指通过设计和优化输入提示（Prompts），以引导语言模型完成特定任务或生成高质量输出的过程。提示词是用户与模型交互的桥梁，直接影响模型的输出结果。一个好的提示词不仅能提高模型的准确性，还能显著提升任务完成的效率。例如，当我们向模型输入提示词 “The sky is” 时，模型可能会输出 “blue.”。尽管这一结果符合常识，但它可能无法满足更复杂的需求。
2025-02-07 22:20:44
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原创 【提示词工程】探索大语言模型的参数设置：优化提示词交互的技巧
是一组字符串，用于告诉模型在生成特定字符序列时停止输出。如果希望生成一个最多包含 10 项的列表，可以将 “11” 设置为 stop sequence。如果希望模型在生成特定标点符号（如句号）后停止，也可以定义相应的 stop sequence。这种方式为控制响应长度和结构提供了额外灵活性，尤其适合需要严格格式化输出的任务。大语言模型的参数设置是优化提示词交互效果的重要环节。
2025-02-07 22:11:23
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原创 【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型：使用Ollama打造个人AI助手
DeepSeek R1是一个强大的开源语言模型，通过Ollama可以轻松实现本地部署。本文将详细介绍如何在本地部署和使用DeepSeek R1模型，并结合Page Assist插件实现更便捷的AI交互体验。通过Ollama部署DeepSeek R1模型，结合Page Assist插件，您可以搭建一个功能强大的本地AI助手系统。这不仅可以保护您的隐私，还能提供更快速的响应体验。根据您的硬件配置选择合适的模型版本，就能享受到高质量的AI服务。希望本教程能帮助您成功部署和使用DeepSeek R1模型。
2025-01-29 23:05:39
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原创 【提示词工程】ChatGPT辅助代码审查与调试的最佳实践
ChatGPT作为代码审查和调试的辅助工具,能够显著提高开发效率和代码质量。但需要注意的是,ChatGPT的建议仍需要开发者的专业判断和验证,它是开发工具链中的补充,而非替代品。在软件开发过程中,代码审查和调试是保证代码质量的关键环节。随着人工智能技术的发展,ChatGPT作为一个强大的AI助手,可以显著提升代码审查和调试的效率。本文将详细介绍如何利用ChatGPT进行高效的代码审查和调试工作。通过合理运用ChatGPT进行代码审查和调试,我们可以构建更高质量、更安全、更高效的软件系统。
2025-01-20 15:48:43
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原创 提示词工程：解锁AI潜能的关键技术
提示词工程（PromptEngineering）是一门新兴的技术领域，专注于如何设计和优化与生成式人工智能的交互提示，以获得最佳的输出结果。它是连接人类意图和AI能力的桥梁，通过精心设计的文本输入来引导AI模型产生准确、相关且有价值的输出。提示词工程是AI时代的必备技能，它不仅能帮助我们更好地利用AI工具，还能提升工作效率和创造力。在接下来的系列文章中，我们将深入探讨各种提示词技术，并通过实际案例来展示它们的应用。
2025-01-19 13:27:26
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原创 【DLT消息发送】DLT通过CAN发送的Trigger Transmit机制分析
这种机制特别适合需要实时性和数据最新性的应用场景，比如DLT日志传输等用例。
2025-01-03 09:15:25
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原创 【嵌入式软件开发】嵌入式软件计时逻辑的两种实现：累加与递减的深入对比
本文主要从四个方面详细阐述了嵌入式软件编程中计时逻辑的两种实现方式：累加和递减。
2025-01-01 22:21:05
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原创 【Infineon AURIX】AURIX缓存(CACHE)变量访问指南
调试器只能读取真实内存。无法获取缓存中的最新值。禁用ENDINIT保护。配置CPU_DCON0。调试显示错误的变量值。：启用缓存监视器执行。
2024-12-30 23:23:18
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原创 【OTA】论文笔记--《智能网联汽车整车OTA功能设计研究》智能网联汽车OTA系统设计分析报告
降低车辆召回成本实现车辆软件和数据的统一管理提高售后服务效率和质量提供车载娱乐系统增值服务通过快速更新迭代优化驾驶辅助功能。
2024-12-30 23:00:42
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原创 【OTA】论文学习笔记--《基于RTOS的车载ECU双分区OTA升级技术分析报告》
汽车智能化、网联化发展趋势下，OTA升级已成为智能网联汽车的必备功能- 传统RTOS控制器在OTA升级失败后无法进行软件回滚，导致控制器功能失效- 现有技术主要针对Linux、QNX等智能操作系统，缺乏针对RTOS的解决方案提出一种适用于RTOS控制器的双分区升级技术，解决以下问题：- OTA升级失败后的软件回滚- 确保升级过程的可靠性- 实现不同硬件平台的兼容性。
2024-12-30 22:38:17
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原创 【学习笔记】检测基于RTOS的设计中的堆栈溢出-第2部分
本文讨论了在嵌入式系统中**检测和防止任务堆栈溢出**的问题。堆栈溢出可能导致程序异常行为，甚至引发系统崩溃，因此有效的检测和防护机制至关重要。作者介绍了多种技术，包括硬件和软件方法，详细阐述了每种技术的原理、实现方式以及优缺点。
2024-12-01 22:26:44
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原创 【学习笔记】基于RTOS的设计中的堆栈溢出（Stack Overflow）-第1部分
基于RTOS的应用程序中的每个任务都需要自己的堆栈，堆栈的大小取决于任务的要求（例如，函数调用嵌套、传递给函数的参数、局部变量等）。为了避免堆栈溢出，开发人员需要过度分配堆栈空间，但不要太多，以避免浪费RAM。
2024-12-01 22:17:46
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原创 【AUTOSAR OS】OS COUNTER 操作系统计时器
AUTOSAR OS计数器作为实时系统性能的关键组件，在现代汽车电子系统中扮演着不可或缺的角色。通过本文的深入探讨，我们可以得出以下结论：核心功能：计数器为AUTOSAR OS提供了精确的时间管理和任务调度能力，是实现实时性能的基础。灵活性：AUTOSAR OS支持多种类型的计数器，包括硬件和软件计数器，能够适应不同的应用场景和性能需求。系统性能影响：合理配置和优化计数器可以显著提升系统的实时性能、资源利用效率和可靠性。
2024-08-17 00:20:08
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原创 【论文解读】《Biasing Effects in Schedulability Measures》
该文件讨论了可调度性度量中的偏差效应,特别是在速率单调(RM)调度算法的背景下。主要观点和关键论点如下:通常通过生成大量合成任务集并计算通过测试的任务集占可行任务集的比例来评估可调度性测试的性能。然而,得到的比率取决于用于评估的指标和生成随机任务参数的方法。本文讨论并比较了三种不同的指标来评估可调度性测试的性能:分解利用率、利用率上界和一种称为最优度(OD)的新指标。本文研究了随机生成过程如何偏向特定调度算法(如RM)的仿真结果。
2024-08-14 22:38:29
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原创 【AUTOSR OS】OsTaskTimingProtection--OsTaskAllInterruptLockBudget 参数详解
OsTaskAllInterruptLockBudget通常指的是一个任务在执行期间可以保持中断锁定的最大时间。这个预算的设置是为了防止任务在执行时被过多的中断打断，从而导致系统的实时性下降。通过合理配置这个预算，可以确保关键任务在执行时不会被其他低优先级的任务或中断打断。作用：1. 提高实时性：通过限制中断的干扰，OsTaskAllInterruptLockBudget可以确保高优先级任务在关键时刻能够获得足够的CPU时间。
2024-08-14 21:45:49
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原创 【llama3.1】ollama的使用--本地部署使用llama3.1模型
安装完成ollama后，在命令行窗口输入上图表示 Ollama 正在下载llama3任务所需的资源文件，并显示了当前的下载进度、速度和预计剩余时间。这是 Ollama 在准备运行llama3任务之前所需的步骤。
2024-07-24 23:18:28
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原创 【llama3.1】Ollama 下载安装指南
以上就是在 Windows 系统上下载和安装 Ollama 的详细步骤。希望这篇指南能帮助你顺利安装并开始使用 Ollama。如果你在安装过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我们会尽快帮助你解决。
2024-07-24 22:57:24
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原创 【问题处理】DOIP 0x19服务超时问题的分析与解决
通过修改PDU长度配置，我们成功解决了19 0A服务请求反馈超时的问题。但是实际上排查问题花了大半天时间，整个过程包括问题分析、配置修改、代码生成、验证测试等步骤。获得的经验与教训，包括：在涉及到诊断的配置时，要仔细评估需求。像PDU长度这样的配置，并不是客户直接告诉你的，而需要工程师具有丰富的开发经验，才能知道该配置多少。这需要通过对诊断服务需求的理解和对系统能力的评估来决定。希望本文的经验分享能对其他工程师在处理类似问题时有所帮助。
2024-06-28 18:45:48
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原创 【模型参数微调】最先进的参数高效微调 （PEFT） 方法
由于大型预训练模型的规模，微调大型预训练模型的成本通常高得令人望而却步。参数高效微调 （PEFT） 方法只需微调少量（额外）模型参数而不是所有模型参数，即可使大型预训练模型有效地适应各种下游应用。这大大降低了计算和存储成本。最近最先进的PEFT技术实现了与完全微调的模型相当的性能。PEFT 与 Transformers 集成，可轻松进行模型训练和推理，与 Diffusers 集成，方便地管理不同的适配器，与 Accelerate 集成，用于大型模型的分布式训练和推理。查看 PEFT 适配器 API 参考部分
2024-06-02 21:51:11
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原创 【DeepL】菜鸟教程：如何申请DeepL免费API并使用Python的DeepL
DeepL是一个基于人工智能的翻译服务，它以其出色的翻译质量和对语境的深入理解而著称。与其他翻译服务相比，DeepL能够提供更加自然、准确的翻译结果，这得益于其先进的深度学习技术和庞大的训练数据集。
2024-04-30 22:36:38
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原创 【TRICORE TC3XX】CAN发送事件FIFO（Tx Event Fifo）
Tx处理程序处理专用Tx缓冲区、TxFIFO和Tx队列的传输请求控制传输消息到CAN核心、放置和获取索引以及Tx事件FIFO的传输。最多可以为消息传输设置32个Tx缓冲区。可以为每个Tx缓冲区元素单独配置传输CAN模式（经典CAN或CANFD）。
2024-04-09 22:05:32
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原创 【CAN基础】详解CAN总线报文中的ACK位及总线应答机制
CAN总线协议是一种多主控制器网络协议，允许多个网络节点通过共享的通信总线进行数据交换。它具有优秀的错误检测和冲突解决机制，适用于高速率和低速率的数据通信。CAN协议定义了物理层和数据链路层的标准，其中数据链路层负责帧的组装、发送、接收和错误处理等功能。通过上述分析，我们可以看到ACK应答机制在CAN总线协议中扮演着至关重要的角色。它不仅确保了数据传输的可靠性，还提高了网络的错误检测能力。无论是在工业自动化还是车辆网络中，这种高效且健壮的通信机制都是确保系统稳定运行不可或缺的一部分。
2024-04-07 14:13:00
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原创 【人工智能】模型的部署简介
首先，选择适合你需求的部署方式，比如将模型部署到服务器、移动设备、边缘设备或云端等。在训练完成后，需要将训练好的模型导出为适合部署的格式，比如TensorFlow的SavedModel格式或PyTorch的torchscript格式。将导出的模型集成到你的应用程序中，确保应用程序能够加载和使用这个模型。针对部署环境进行模型优化，包括模型大小、推理速度等方面的优化，以确保模型在部署环境中能够高效运行。根据选择的部署方式，将优化后的模型部署到目标设备或平台上，并确保部署过程顺利进行。
2024-03-03 23:58:32
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原创 【人工智能】DeepLearning学习路线及简要说明
在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、和ResNet都是具有里程碑意义的模型，它们分别代表了深度学习和计算机视觉领域的重大进展。它通过并行不同尺寸的卷积操作和池化操作，然后将它们的输出合并，这样做既可以捕捉到不同尺度的信息，又能保持计算资源的高效利用。它通常用于特征学习、降维、去噪等任务。自动编码器的目标是能够通过学习到的表示（编码）来重构输入数据，而这一过程通常涉及到两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
2024-03-03 23:27:52
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原创 【学习笔记】SOA服务设计原则（二）举例说明
在线银行系统允许用户进行各种银行业务，如查看账户余额、转账、支付账单等。为了支持这些功能，系统需要与账户管理、交易处理、账单支付等多个不同的服务进行交互。
2024-02-25 14:43:43
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原创 【自然语言处理-工具篇】spaCy＜2＞--模型的使用
本文介绍了spaCy库的使用，其中包括下载、加载和使用模型的步骤，以及从源代码编译和运行测试的方法。感兴趣的小伙伴，记得三连，后续会发系列文章。
2024-02-08 17:22:40
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原创 【自然语言处理-工具篇】spaCy＜1＞--介绍及安装指南
spaCy是一个开源的自然语言处理库，用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。spaCy被广泛应用于各种NLP任务，如信息提取、文本分类、命名实体识别等。它的速度快、易用性高，因此受到很多研究人员和开发者的青睐。如果你想处理文本数据、进行自然语言处理任务，spaCy是一个非常强大的工具。
2024-02-06 22:08:14
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原创 【大语言模型】大型语言模型的数据收集和预处理
虽然使用现有的分词器（例如 GPT-2 中的分词器）可能很方便，但使用针对预训练语料库定制的分词器可能非常有利，特别是对于包含不同领域、语言和格式的语料库。最近的另一项研究表明，较小的模型可以通过更长的训练和更多的数据表现良好。之间的传统权衡由第一次下降表示，其中模型复杂性的增加由于偏差的下降而导致更好地拟合训练数据，但由于偏差的增加而导致与测试数据的拟合更差。先前的研究表明，预训练语料库中存在重复数据会减少语言模型的多样性，可能导致训练过程中的不稳定并对模型的性能产生负面影响。
2024-01-27 21:39:25
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原创 【AUTOSAR】浅谈软件组件（SWC）之间通信的实现--理论与配置实践
本文介绍了AUTOSAR中的RTE（Runtime Environment）以及其在软件组件（SWC）之间通信实现中的配置步骤。RTE在AUTOSAR架构中起着重要作用，它负责管理SWC之间的消息传递和事件触发。文章详细解释了SWC之间通信的实现原理，以及SWC之间交流的信息载体。此外，还介绍了原子软件组件的内部行为和RTE的配置实践。
2024-01-21 12:47:02
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原创 【ChatGPT】利用ChatGPT将图片转换成JSON文件
这是一个将图片通过base64编码生成JSON文件的小技巧，这样我们在建立自己的知识库时，遇到图片可以先将图片生成JSON再喂给GPT就好了！觉得有用的小伙伴记得三连！
2024-01-19 22:09:12
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原创 【AUTOSAR】RTE 接口类型、应用场景差别及实例讲解
在 AUTOSAR 中，组件服务 (CS) 接口和发送器-接收器 (SR) 接口是用于组件间通信的两个关键概念。让我们深入研究每个接口及其典型用例，从我的知识源中的 AUTOSAR RTE 规范中获取信息。
2024-01-19 18:03:47
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原创 【AUTOSAR】RTE的基础概念和ETAS ISOLAR RTA-CAR配置指南（一）RTE简介
在当今数字化飞速发展的汽车行业中，软件在车辆性能中扮演着越来越关键的角色。AUTOSAR（汽车开放系统架构）作为一个标准化的汽车软件架构，旨在促进模块化、可重用性以及软件和硬件的独立开发。在这个框架中，运行时环境（RTE）起着至关重要的作用。RTE就像是一座桥梁，连接着虚拟功能总线（VFB）的理想抽象和电子控制单元（ECU）的现实世界。在本文中，我们将探讨RTE的核心概念、功能以及它如何在汽车软件组件之间提供通信和操作管理。运行时环境（RTE）是什么？VFB提供了允许组件可重用的抽象。
2024-01-14 16:33:04
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原创 【AI工具】使用 Whisper ASR 和 Pyannote 进行说话人分类
说话者分离是自动分割和识别音频录音中不同说话者的过程。本文解释了说话者分离的概念以及说话者嵌入在该过程中的关键作用。它还提供了使用Whisper ASR和Pyannote库的实现示例。说话人分类是自动分割和识别音频录音中不同说话人的过程。扬声器二值化的目标是将音频流划分为同构段，其中每个段对应于特定的扬声器或扬声器轮次。换句话说，它的目的是回答“谁在何时说话？”的问题。整个录音过程。说话人嵌入是说话人声音或语音特征的紧凑数字表示。
2024-01-14 14:41:53
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原创 【AUTOSAR】ECUM模块功能--唤醒
ECU（电子控制单元）的唤醒指的是将ECU从一种低功耗状态（通常是休眠或待机模式）激活到完全工作状态的过程。在汽车中，ECU负责管理和控制引擎和其他车辆系统的各种功能。当车辆处于停止状态或者发动机关闭时，为了节省电能，ECU会进入一种低能耗的休眠模式。一旦需要重新启动车辆或者需要ECU响应某些功能（例如，当驾驶员插入钥匙、按下启动按钮、打开车门、解锁车辆等操作时），ECU就会被“唤醒”，恢复到正常工作状态，以便能够控制发动机启动、监测各种传感器数据以及执行其他必要的控制功能。
2024-01-14 12:32:13
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原创 【Tricore】基于主流芯片, 浅谈ECU多核架构与“核间通信”
多核，直观地说就是将多个CPU集成在一起，通过内部总线相连，形成一个大的CPU。现在，谈谈“核间通信”。这个术语指的是芯片内部不同核心之间的数据和信息交换。想象一下，如果每个核心是一个办公室里的员工，他们需要相互合作来完成一个大项目。核间通信就像这些员工之间传递笔记、报告或指令的过程。为了高效工作，他们需要有效沟通，确保信息准确无误地传递。一个易于理解的类比是一支足球队。在一场比赛中，球员们（类似于处理核心）需要不断传球（即数据和指令）给对方。如果传球（通信）顺畅且准确，球队（整个芯片）就能更好地表现。
2024-01-13 21:05:04
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原创 【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记（5）-- 模型的微调【全参数微调】【LoRA方法】【Q-LoRA方法】
注意，如果你使用预训练模型进行LoRA微调，而非chat模型，模型的embedding和输出层的参数将被设为可训练的参数。秩分解矩阵可以看作是一种特殊的调料，它可以改变模型的行为，使模型更好地适应新的任务，但并不会改变原有的食材（即预训练模型的权重）。相比之下，LoRA将预训练模型的权重冻结，并在转换器架构的每一层注入可训练的秩分解矩阵。这意味着在这种方法中，原始的预训练权重 W 是固定的，不会在后续的训练过程中进行更新，而是只对 A 和 B 进行训练。在全参数微调中，所有的模型参数都会被重新训练。
2024-01-07 23:23:52
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原创 【AUTOSAR OS】了解AUTOSAR操作系统基本概念(1)--任务
AUTOSAR OS 是 OSEK OS 规范的扩展。AUTOSAR OS 包括 OSEK OS 的所有功能，并添加了一些新功能，分为四个“可扩展性类”：可扩展性类 1 包括 OSEK OS 及以下功能：调度表提供了一种比 OSEK OS 的报警更容易和替代的编程重复活动的方法。每个调度表可以作为一个单元进行管理，并且可以在运行时在不同的表之间切换，从而可以轻松构建“模态”系统。软件计数器接口标准化了操作系统与计数器之间的交互（在 OSEK 中这是特定于供应商的）。
2023-12-27 22:00:09
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原创 【AUTOSAR】探讨如何调用部署在其他ECU上的服务的方法
本文介绍了AUTOSAR操作系统的基本概念，重点探讨了如何调用部署在其他ECU上的服务的方法。文章通过解释服务调用的通信基础类型和不同控制器间实现服务调用的步骤，并通过一个例子进行了说明。
2023-12-27 17:14:16
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《Biasing Effects in Schedulability Measures》Enrico Bini，Giorgio
2024-08-14
大模型+通意千问+开源+技术资料
2023-09-26
C编写的AES ECB, CTR CBC加密算法源码
2023-02-06
英飞凌，TC377，CAN控制器
2023-03-30
CANOE CAPL语言编程打开一个错误提示对话框
2023-02-13
Python对xml文件进行修改报错UnicodeDecodeError
2022-08-28
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