日常笔记

最新推荐文章于 2025-08-13 18:07:57 发布

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springboot的学习

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java日常笔记

06-11

自己半年时间多时间整理的java笔记,希望能够帮助到更多人

python学习，日常笔记上传.zip

02-21

本压缩包“python学习，日常笔记上传.zip”包含了作者在学习Python过程中的笔记，可能包括了基础概念、语法结构、常用库的使用等内容。下面，我们将深入探讨Python学习的一些关键知识点。 1. **基础语法**：Python...

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如何记录日常笔记

weixin_45436344的博客

04-07

605

好处是找起来特别方便，一眼就能看出时间顺序，还能顺便统计自己某个月到底记了多少东西。几个井号就能分好层级，重点内容用箭头引用，想划条分界线就打三个减号——根本不用费心排版，敲字的时候行云流水。有时候临时记的会议纪要乱七八糟的，事后加两个标题瞬间就清爽了。文件夹分两类就够了——比如「工作记录」扔一个文件夹，「读书笔记」扔另一个，别分太细，否则找起来反而麻烦。有个小技巧是把日常碎片记录和正经的卡片笔记分开存，建两个不同的库，这样以后整理和链接时不会乱套。关键是要记住：笔记是拿来用的，不是拿来供着的。

学习，日常笔记

qq_45878616的博客

06-01

275

最后悔的事笔记前天看见英语老师发的消息，说四六级又可以考了，然后我就突然发现笔记啥的都没带回家，这是感到电子笔记的重要性，所以和我一样的情况的，推荐做电子笔记。例如：OneNote，印象笔记，都可以。所以我也准备上传我的日常笔记，便于收藏，这样以后复习就不怕啦！！！ ...

Kafka 日常笔记

MUTONG的博客

01-20

1529

kafka日常使用笔记

项目日常笔记

weixin_50362893的博客

08-05

220

jianyu:666888

日常笔记-Flutter build命令参数

吴唐人的博客

05-15

3329

Flutter build参数总结

如何记录日常笔记？

weixin_45436344的博客

08-13

356

至于笔记的内容，因为有markdown语法，一方面可以记录的很快，此外，也容易标记出各个重点。这种方式的好处是，可以按照时间顺序快速排列，寻找内容也很方便。此外，建议建立笔记命名的规则，我个人比较喜欢的是直接以年月日为笔记名称作为标题，比如 20220604 某某会议记录。我认为，首先需要做好的就是建立一个单独的分类，比如设置会议记录的文件夹、读书笔记的文件夹，这样各个笔记相互不干扰。而做日常记录，和我们进行卡片写作的内容，建议放在不同的库里面，这样在搜索、建立链接的时候，可以避免干扰。

日常笔记day2

cpongo881

02-07

536

222

日常的笔记

m0_72750313的博客

07-18

日常笔记-开篇

轰轰烈烈的生活

11-14

987

日常笔记-开篇学习markdown 语法标题： # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题序列：注意：中间会有个空格！中间会有个空格！中间会有个空格！常用语法的肯定是： - 列表文字 1. 列表文字 2. 列表文字图片语法的肯定是： ![图片名](图片地址) 语法的肯定是： [超链接名](超链接地址) 本文由zshipu.com学习笔记或整理或转载，如有侵权请联系，必...

note:日常笔记，思路整理

04-29

【标题】：“日常笔记，思路整理” 在信息技术领域，日常笔记和思路整理是开发者和IT专业人士提高工作效率、保持思维清晰的重要手段。这个标题暗示了这是一个关于个人知识管理和学习过程的记录，可能包含了对各种IT...

stup：终端机中的日常笔记

01-30

标题 "stup：终端机中的日常笔记" 指向的是一个名为 `stup` 的工具，它是一个基于 Linux Shell（通常使用 Bash）的命令行界面（CLI）应用程序，专门用于在终端机中进行日常笔记的记录和管理。这个工具对于那些在终端...

note:日常笔记

03-06

日常笔记 ┏┛ ┻━━━━━┛ ┻┓ ┃　┃ ┃　━　┃ ┃　┳┛　┗┳　┃ ┃　┃ ┃　┻　┃ ┃　┃ ┗━┓　┏━━━┛ ┃　┃ 神兽祝福 ┃　┃ 草泥马祝你通过关！ ┃　┗━━━━━━━━━┓ ┃　...

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...