1、开发过程中,会遇到很多障碍,力不足而总是很艰难。
还是要加强学习与思考,单纯的实践有时候是徒劳的,因为力不足。
需要外力的帮助,可能就是单纯的一句话,一个单词,难题可能就迎刃而解。
由此及彼,由表及里,从点到面,一步步的扩展。
2、学而不思则罔,思而不学则殆。
单纯的实践,与单纯的学习思考,都是无用的,需要交替进行。
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1、开发过程中,会遇到很多障碍,力不足而总是很艰难。
还是要加强学习与思考,单纯的实践有时候是徒劳的,因为力不足。
需要外力的帮助,可能就是单纯的一句话,一个单词,难题可能就迎刃而解。
由此及彼,由表及里,从点到面,一步步的扩展。
2、学而不思则罔,思而不学则殆。
单纯的实践,与单纯的学习思考,都是无用的,需要交替进行。
基于CubeMX与lwip的STM32轻量级HTTP服务器搭建及VSCode高效开发指南
本文详细介绍了如何在STM32单片机上,利用STM32CubeMX图形化配置工具和轻量级TCP/IP协议栈lwIP,快速搭建一个轻量级HTTP服务器。通过结合VSCode的高效代码编辑能力,提供了一套从硬件连接到动态网页交互(SSI/CGI)的完整开发指南,旨在为嵌入式设备提供零成本、跨平台的Web交互界面。
学而不思则罔,思而不学则殆。
学习这件事---“痛则不通,通则不痛”---“来者如临高山,往者以观逝水”。 世界是普遍联系和永恒发展的,在这个普遍联系和永恒发展的世界里,主观对客观的认识永远只能无限接近真理,却不能抵达真理。 因为真理就是主观认知和客观事实完全一致,显然,这个是很有难度的。 然而追求真理一直是人类永恒的梦想,追求真理的过程让人们发现自己存在的意义,换句话就是找到自己的使命。
SOLIDWORKS转CAD字体终极选择:TrueType vs SHX,哪个才是你图纸协作的“安全牌”?
本文深入探讨SOLIDWORKS转CAD工程图中的字体选择问题,对比TrueType与SHX字体在DWG文件协作中的表现。通过真实案例揭示字体映射的兼容性陷阱,提供企业级字体管理方案,帮助工程师规避版本差异、系统依赖和法律风险,确保图纸协作的稳定性。
学而不思则罔,思而不学则殆
子曰:学而不思则罔,思而不学则殆。这句话从小学就听过记住了,经历了小学初中高中大学,一直以为这句话说的强调的是上学既要用功,又要思考。讲述的是用功和思考的问题。 直到今天工作了,我才体会到这另一层意思。学,什么是学?学本来就不是用功的意思。字典上解释说,学的本意是模仿,效法。所以学和用功联系不起来,轻轻松松也可以学(模仿,效法),棍棒出孝子也是学习的一种手段。那么思呢?思到是跟我
使用 AFL++ 对 IoT 二进制文件进行模糊测试 - 第一部分
American fuzzy lop 是一款面向安全的模糊测试器,它采用一种新型的编译时插桩和遗传算法,可以自动发现干净、有趣的测试用例,从而触发目标二进制文件中新的内部状态。这显著提高了模糊测试代码的功能覆盖率。AFL 的地址是它已经有一段时间没有更新了。虽然 AFL 仍然运行良好,但有一个新项目 AFL++,它是 AFL 的一个分支,包含许多改进和新功能。AFL++ 的地址是,其源代码位于。在本文中,我们将研究如何使用 AFL++ 对 IoT 二进制文件进行模糊测试。
按照CANoe模板制作seed&&key.dll
在canoe进行诊断测试的时候,在0x27服务中需要制作一个dll文件。可在canoe的诊断中进行加载,也可用于diva的自动化测试。 本文按照canoe提供的KeyGenDll_GenerateKeyEx模板制作。 KEYGENALGO_API VKeyGenResultEx GenerateKeyEx( const unsigned char* iSeedArray, /* Array for the seed [in] */ unsigned int
论“学而不思则罔,思而不学则殆.“
子曰:"学而不思则罔,思而不学则殆." 这句话的意思是:只学习而不思考,就会迷惑不解,只思考而不学习,就会劳神无所得。即要善于理论联系实际,归纳总结,理解性记忆。否则学习不思考就会望文生义,迷惑而无所得,只是思考却不学习就会精神疲倦而无所得。 “吾日三省吾身”,人确实需要不断的反思自己的过去。在学校上学的时候,我们一直渴望自由,渴望按照自己的意愿去学习,但是学校的学习虽然不易,但是有一个明确的方向,提高学习成绩,考上理想大学。社会是一所自由化的学校,完全按照自己的意愿去发展,以至于有时候我们找不到方向,
全面指南:PyTorch与ROCm版本兼容性及多版本环境管理
本文详细介绍了在AMD GPU上配置PyTorch开发环境的完整流程,重点解决版本兼容性和多版本ROCm环境管理问题。主要内容包括:1) PyTorch与ROCm版本对应关系查询;2) 四种查看ROCm版本的方法;3) 使用update-alternatives管理多版本ROCm;4) 环境变量配置与冲突解决方案;5) 完整的验证流程和性能测试方法。文章提供了最佳实践建议和故障排除清单,帮助开发者快速搭建稳定高效的深度学习开发环境,充分发挥AMD GPU硬件性能。通过系统化的验证流程确保各组件协同工作,解决
学而不思者罔,思而不学者殆
[size=medium]1)遇到问题时候,就凭直觉反应。没有接下来思考,一直处于搜索状态。就像平时遇到问题没有分析思考一下,马上google百度。最近也一直没有思考问题,脑袋变钝了。要是一直吸收知识却不进一步思考,即使有消化,也只是像存储服务器一样,压缩文件。要思考、要思考。孔子说“学而不思者罔,思而不学者殆”。知道但是没放在心上没实践。学习时要思考。时时刻刻在思考。 每天晚上要总结一下。 2...
YOLO11检测中的内存占用分析与优化:讲解如何分析并优化推理时的内存使用
YOLOv11模型内存分析与优化摘要:本文系统分析了YOLOv11目标检测模型的内存使用模式,重点探讨了显存(VRAM)、系统内存(RAM)和共享内存的特性差异。通过PyTorch内置工具和自定义分析器,详细剖析了骨干网络、颈部网络和检测头各组件内存占用规律,指出激活值内存与输入尺寸呈平方级增长关系。文章提供了卷积层内存计算公式,并强调合理规划"工作台"(显存)与"仓库"(内存)间的数据流动是优化关键。最后通过流程图直观展示了YOLOv11推理过程的三类内存使用模式,
Flow Match 原理 及应用
Flow Matching(流匹配)是生成模型的范式革命——用确定性ODE替代随机扩散过程,在自动驾驶轨迹预测中实现10倍采样加速和更高生成质量。更快的采样速度:通常只需 10-50 步就能生成高质量样本更稳定的训练:避免了传统扩散模型中复杂的噪声调度理论基础:基于连续正规化流(Continuous Normalizing Flows)核心思想:Flow Matching 通过学习一个 向量场(vector field) 来直接建模从噪声分布到目标分布的连续变换路径。
学而不思则罔,思而不学则殆.
学而不思则罔,思而不学则殆.
R数据分析:广义估计方程式GEE的做法和解释
好久没有更新文章了,因为同学们咨询的问题有点多,另一个原因就是自己实在太懒。。。。 今天继续给大家写广义估计方程式GEE。 In statistics, a generalized estimating equation (GEE) is used to estimate the parameters of a generalized linear model with a possible unknown correlation between outcomes. 上面的英文解释告诉我们,当我们
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