本文是在csdn的首篇文字。主要有两个意图。
一是为了纪念今天又心情开博。二是为了测试本博代码功能。
测试代码如下:public class HelloWorld{
public static void main(String[] args){
System.out.println("HelloWorld!");
}
}
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码龄17年
本文是在csdn的首篇文字。主要有两个意图。一是为了纪念今天又心情开博。二是为了测试本博代码功能。
测试代码如下:public class HelloWorld{
public static void main(String[] args){
System.out.println("HelloWorld!");
}
}
深度学习中的编码器-解码器架构
解码的作用:转换为人类可理解的形式,解码器的任务是将编码器生成的中间表示(上下文向量)转换回人类可理解的输出形式(如翻译后的文本、生成的图像描述等)。解码器通过逐步生成输出序列,使得最终的输出符合人类的理解和需求。编码的作用:转换为机器可理解的形式,编码器将输入数据(如文本、图像等)转换为一种机器更容易处理和理解的形式,即上下文向量或编码。在深度学习中,编码器(Encoder)解码器(Decoder)是常见的神经网络架构,通常用于处理序列到序列(seq2seq)任务,如机器翻译、文本摘要和图像描述等。
博客PV突破300万暨两次线上活动圆满结束
祝贺博客PV突破300万 优快云的博主超过30万,PV突破300万的只有4个,很高兴我是其中之一。我为自己的新书《程序员职场第一课》准备的藏书印章里的4个字可以准确概括写作的心路历程“功不唐捐”,即所有努力都不会白白付出。 博客大事记 2007年1月6日,我在Csdn开博第一篇文章叫《从大专到研究生的完美三级跳》 2007年7月4日,进入Csdn博客排名百强,当时是第100名,27万PV...
2025最新正版Autodesk 3ds Max 2022安装教程:从下载到中文环境配置全流程解析
Autodesk 3ds Max 2022是一款专业的三维建模、动画和渲染软件,广泛应用于影视制作、游戏开发、建筑可视化等领域。
我和我的网管博客
小王参加了A5论坛的博客故事征文活动,获得了优秀奖,奖金500元,征文以前在博客也发过,后来增加了些内容,在这里也发一下吧。 征文题目:我的我的网管博客 征文内容: 我的独立博客(www.cnking.org)是在2010年1月份建立的,到现在有1年多点的时间,之前有一个第三方的博客,但一直想拥有一个独立博客,由于几年前的博客系统相对较少,而且存在太多的问题,功能上...
Jetson Orin Nano GPIO 实战,用 devmem 玩转 Pinmux 引脚复用配置
devmem 是一个直接读写寄存器的工具,通过 mmap 将 /dev/mem 中的物理地址区域映射到用户空间进程地址空间,从而实现直接读写,正常情况下在 /dev 下可以看到 mem。可以看到对应 bit5 bit6 分别为 1,对应配置为 E_IO_HV 为 ENABLE 以及 E_INPUT 为 ENABLE。需要 TRM 手册查看相关寄存器,以及安装 busybox,busybox 内置了 devmem。根据 TRM 手册,找到 I2C_SDA 的 pinmux 地址偏移是 0x18。
Selenium实战:突破反爬,自动化抓取国家知识产权局专利数据
网络爬虫是数据采集的核心技术,其原理是通过程序模拟浏览器行为,自动访问网页并提取结构化信息。在数据驱动决策的今天,高效获取公开数据对市场分析、技术调研和竞争情报至关重要。然而,面对广泛应用的JavaScript动态渲染和反爬虫机制,传统的静态页面抓取方法往往失效。Selenium作为浏览器自动化工具,通过驱动真实浏览器执行JavaScript,能够有效绕过前端反爬,实现“可见即可得”的数据抓取,在需要与页面进行复杂交互或处理动态内容的场景中价值显著。本文以【专利数据】抓取为例,结合【Selenium】工具,
闲话网名之-----穿过地狱去看海
博客网名接龙规则: 网名接龙到现在越来越长了,是我们之前没想到的。那么我就简单说一下规则,以免新被点到的博友一头雾水: 1、冤有头债有主,在文章开头,附上前一篇的文章名和标题,方便大家回顾。 2、在文章结尾,你点一个博友,让他继续写下去,带上他的博客链接,方便我们狗仔队追踪过去。 3、标签的写法。必填:51CTO博客接龙 选题:网名你的网名。参阅...
Python内置函数zip()——《Python内置函数手册》Python老吕编著
zip()函数是 Python 中的一个内置函数,用于将多个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的迭代器。zip()函数常用于将多个序列并行迭代,或者用于数据对齐。zip()它返回一个迭代器,这意味着你可以逐个获取打包后的元素,而不是一次性将所有元素加载到内存中。如果输入的可迭代对象长度不一致,zip()会以最短的可迭代对象为准,只打包到最短对象的末尾。它可以用来并行迭代多个序列,使得代码更加简洁和高效。在接下来的章节中,我们将详细介绍。
我的Blog客户端需求很简单!
BSP超级多,大的几家到也能数出来,系统吗就那么几类,无论是Blog写手还是Blog客户端的开发者,都应该熟悉的不得了——Google一下也能一目了然;最近对Blog的本地备份需求超级强烈,网络生活,宣传推广自己的首要工具“开博”,没Blog客户端怎么能行。惯性思维一下,程序员都想自己开发个自己的工具软件,可这个惯性思维落伍了,还是先Google一下吧。1,再谈blog客户端:介绍了个
基于模型上下文协议(MCP)的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究(下)
本研究深入探讨了医疗AI在临床落地中的核心矛盾,即如何从“模型能答”迈向“系统可信、可用、可追溯”。为解决此矛盾,我们创新性地提出并详细设计实现了一套基于模型上下文协议(MCP)的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。通过将复杂的医疗AI系统解构为Host、MCP Server和标准协议三层,并将各类能力(临床决策、影像分析、合规审计)封装为标准的、可独立演进的Server,我们成功地构建了一个模块化、高内聚、低耦合的系统。
使用 Simulink 实现基于相控阵雷达的波束形成技术
摘要:本文详细介绍了利用MATLAB Simulink和Phased Array System工具箱实现相控阵雷达波束形成的完整流程。主要内容包括:1)创建Simulink模型;2)设计天线阵列参数;3)信号生成模块配置;4)波束形成算法实现;5)结果可视化方法;6)仿真调试与优化;7)代码导出与部署。通过分步指导,读者可以掌握从理论到实践的完整开发流程,包括关键参数设置和算法实现示例。该方案适用于军事、气象等领域的雷达系统开发,并支持后续嵌入式和智能算法集成。
训练数据示例
针对“规格书生成测试用例脚本”的任务,在 LLaMA-Factory 中使用即可。关键是把“规格书内容”放进input字段,把“期望的脚本输出”放进output字段。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
从瀑布到流水线:DevOps 入门与 GitLab + Jenkins + Docker 落地实践
先看清软件开发生命周期(SDLC)的全貌,再对比瀑布模型与敏捷开发,随后进入持续集成与 CI/CD 的机制内核;最后落到实操——在 GitLab、Jenkins、Docker 组成的四机实验环境里,走完源码托管、自动化构建、镜像封装与远程部署,直到参数化构建与版本回滚。概念与命令并重,既是入门地图,也是操作手册。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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MCP实战06:传输实战、测试与部署
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【鸿蒙专题与实战】测试体系:单元测试、组件测试与 UI 测试
本文系统讲解鸿蒙开发中的三层测试实践:底层单元测试(用Hypium框架,优先覆盖纯函数、边界与异常)、中层ViewModel逻辑、顶层仅测3-5条关键UI路径。强调测试应“越往下写得越多”,因单元测试快且成本低,而UI测试慢易出错。通过实例说明断言拆分提升定位效率,结合覆盖率报告(hvigorwtest --coverage)发现盲区,核心是“用覆盖率找漏测,而非追求数字”。附五步落地清单:建测试文件、按优先级补用例、精简UI测试、生成报告、定位未覆盖行。下一篇将开启实战项目:从需求到上架全流程。
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电芯串并联与BMS保护
串联升压、并联扩容,规则一句话,但整包能用多少由最弱的那节电芯说了算。这篇先算最弱电芯的账,再讲清三层保护,最后给对应的BMS测试用例:欠压、压差、均衡怎么测。BMS项目里有个常见场面:两台同配置的样车,电芯是同一批的,跑出来续航和限功率点却对不上。拆包量单体,一台里有一节电芯的容量比其他低了8%。整包表现被一节拖住,就是串并联的规矩在起作用。这篇先把规则和算例讲清,再讲保护分层,最后落到测试用例。
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Go1.27起tls.Config.Rand弃用;确定性测试改用testing/cryptotest.SetGlobalRandom,附仓库扫描与go test冒烟。
《C++ 项目:手写大模型接入 SDK》ChatGPT接口设计(中):全量响应实现和测试
本文详细实现了ChatGPTProvider对接OpenAI ResponsesAPI的全量响应sendMessage接口,涵盖模型可用性校验、请求参数解析、JSON报文组装、HTTP客户端配置(含代理与超时)、网络请求发送及响应解析全流程。通过GTest编写测试用例,发现并修复了因Content-Type重复设置导致的400错误,揭示了不同厂商网关对请求头规范的宽容度差异,最终提出一套兼容多模型服务商的标准写法,提升了代码通用性与鲁棒性。

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