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最新推荐文章于 2022-09-12 13:54:09 发布
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博客提供了关于Protected mode的维基百科英文介绍链接，可通过该链接获取相关信息技术知识。

 http://en.wikipedia.org/wiki/Protected_mode

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
轻松上手：借助谷歌Gemini打造你的第一个实用的智能体
herosunly的博客
07-04 6万+
今天给大家带来的是轻松上手：借助谷歌Gemini打造你的第一个实用的智能体，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战教程
一个学习FreeBSD不错的中文网站
Illina的专栏
08-24 5875
https://wiki.freebsdchina.org/ 欢迎访问 FreeBSDChina Wiki ! 大家可以在wiki中尽情地写下好的重要的内容，分享给更多的人，让这个严谨而又富有活力的操作系统能更多的被大家使用起来。 如何参与 如何参与 贡献者 如何成为FreeBSD Committer FreeBSD 中
谈谈Eureka的自我保护模式
翻身了，咸鱼！
03-14 6960
Eureka 一般是springcloud 的第一个要学习使用的模块. 这个模块的特点是几乎没有代码,上来就运行,然后没有代码并不意味着开发者就很轻松, 很多东西看上去简单,背后会有很多的问题 之前出差在平安的升级的时候就遇到一个问题 https://blog.youkuaiyun.com/a897180673/article/details/83280477 当时的情况: 测试环境每个微服务都部署了2台搞了...
Freedos在运行时从实模式进入保护模式
TCP/IP
08-10 4689
台风夜基本是不会睡觉的，写点有意思的。此时，2019年8月10日 2:20. 酷爱历史，于是在主音吉他手的推荐下，在历史的垃圾堆里找到了Freedos。这个从1994年开始的dos兼容开源操作系统。实际上，它就是dos，可以说它是MS-DOS的续命者。 非常令人震惊，2016年至今，这个Freedos竟然依然活跃。我以前竟然不知道这个。 我一直以为1994年和现在的201X年对于计算机这个特定的领...
学习MySQL这一篇就够了
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轻松的小希
11-25 21万+
第一章 数据库概述 1.1、数据库的好处 将数据持久化到本地 提供结构化查询功能 1.2、数据库的常见概念 DB：数据库，存储数据的仓库 DBS：数据库管理系统，又称为数据库软件或者数据库产品，用于创建和管理DB，常见的有MySQL、Oracle、DB2、SQL Server SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言 1.3、数据库的存储特点 数据存放到表中，然后表再放到库中 一个库中可以有多张表，每张表具有唯一的表名用来标识
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09-12 4887
本内容主要讲述硬件电路设计的一些学习网站推荐。
联邦学习论文阅读一：经典FedAvg
qq_41605740的博客
05-05 1万+
联邦学习论文阅读一：经典FedAvg Communication-Efficient Learning of Deep Networksfrom Decentralized Data 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.05629.pdf
《设计模式》学习笔记整理手册
Nicky's blog
04-16 4690
文章目录一、GoF设计模式的分类1.1 创建型1.2 结构型1.3 行为型二、设计原则概述2.1 面向对象设计原则概述：2.2 单一职责原则2.3 开闭原则2.4 里氏代换原则2.5 依赖倒转原则2.6 接口隔离原则2.7 合成复用原则2.8 迪米特法则三、创建型设计模式3.1 抽象工厂模式3.1.1 模式定义3.1.2 模式角色3.1.3 简单例子3.1.4 抽象工厂模式和工厂模式的区别3.2 ...
李忠 X86汇编语言 从实模式到保护模式-初学
Ruter的博客
09-29 1944
学习目标： 15天看完全书 学习内容： 第1部分 预备知识 第1章 十六进制计数法 3 1.1 二进制计数法回顾 3 1.1.1 关于二进制计数法 3 1.1.2 二进制到十进制的转换 4 1.1.3 十进制到二进制的转换 4 1.2 十六进制计数法 5 1.2.1 十六进制计数法的原理 5 1.2.2 十六进制到十进制的转换 6 1.2.3 十进制到十六进制的转换 6 1.2.4 为什么需要十六进制 6 1.3 使用Windows计算器方便你的学习过程 8 本章习题 9 第2章.
x86汇编语言从实模式到保护模式（完整版）更新过
05-17
《x86汇编语言:从实模式到保护模式》是一本有趣的书，它没有把篇幅花在计算一些枯燥的数学题上。相反，它教你如何直接控制硬件，在不借助于BIOS、DOS、Windows、Linux或者任何其他软件支持的情况下来显示字符、读取...
很详细的保护模式编程
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为了开始保护模式编程的学习，需要准备以下几项： 1. **编译环境**：推荐使用NASM（Netwide Assembler），尽管MASM（Microsoft Macro Assembler）也是一个不错的选择，但对于编写COM程序来说可能稍微复杂一些。 2. ...
数字营销基于AI驱动的全媒体发稿策略：企业品牌传播与效果评估系统化解决方案
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内容概要：本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》，聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点，系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景，并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力，提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势，构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系，并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后，提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略，强调本土化传播与政府关系协同的重要性，助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群：企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员，尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标：①帮助企业科学制定媒体发稿策略，优化预算分配；②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题；③指导企业在重大营销节点（如春节、双11）开展高效传播；④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力； 阅读建议：建议结合自身企业所处阶段和发展目标，参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配，同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用，定期复盘数据以实现持续迭代。
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测试和训练 adult 数据集 (Python 版本) 免 rootxposed 框架
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台，自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户，包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看VeighNa项目文档，如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！ 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息？ 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】： AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本，重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块，为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习（ML）策略开发、投研和实盘交易解决方案： :bar_chart: dataset：因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计，支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎，实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158：源于微软Qlib项目的股票市场特征集合，涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model：预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板，大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计，支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法： * Lass...
不同机器学习方法寻找故障检测.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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