杂七杂八

原创于 2019-07-23 16:36:01 发布 · 203 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

生活专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文对比了USB2.0与USB3.0在移动硬盘上的读写速度，通过移动3GB文件的实验，展示了两种接口的速度差异。USB3.0在读取速度上达到82MB/S，显著快于USB2.0的21MB/S。

1. USB2.0 3.0 移动硬盘：

USB2.0 USB3.0 都是金士顿，移动硬盘是东芝1T。

同等条件下，移动一个3GB的文件。

	读	写
USB2.0	21MB/S	5.5MB/S
USB3.0	82MB/S	22MB/S
移动硬盘	40MB/S	38MB/S

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

勤勤勤能补拙

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

js代码-杂七杂八的

07-16

在"js代码-杂七杂八的"这个主题中，我们可以深入探讨JavaScript的多个方面，包括基本语法、变量、数据类型、控制结构、函数、对象、DOM操作以及事件处理等。 1. 基本语法：JavaScript是基于ECMAScript规范的，它...

fpga数据手册杂七杂八1.0

01-15

FPGA，即现场可编程门阵列，是一种可以通过编程进行配置的集成电路，广泛应用于电子设计自动化领域，尤其在数据处理和通信系统中占据重要地位。在FPGA开发过程中，数据手册提供了关于硬件特性、接口规格、性能参数等...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

小学语文近义词杂七杂八的近义词有哪些及造句

09-09

"杂七杂八"这个词，意指事物繁多且无秩序，通常用来形容物品或事情混杂在一起的情况。它的近义词包括"杂乱无章"、"参差不齐"、"错落有致"、"七零八落"等，这些词都有类似的含义，表示事物排列混乱或种类繁多。 1. ...

【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）

12-27

【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于吕佩尔狐算法（RFO）在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障，采用Matlab进行算法仿真与代码实现。该方法针对城市环境中密集建筑物、动态障碍物及飞行安全需求，通过优化航迹路径确保无人机高效、安全地完成飞行任务。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径规划中的应用优势，结合三维地形建模与障碍物检测机制，提升了路径的可行性与最优性。同时，研究对比了传统算法，验证了RFO在收敛速度、避障能力和路径平滑性方面的优越性能。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划与实时避障问题；②提升路径规划算法的效率与安全性，适用于灾害救援、城市巡检、物流配送等实际应用场景；③为智能优化算法在无人系统中的应用提供仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注RFO算法的寻优机制与三维空间路径生成逻辑，可进一步扩展至多无人机协同规划与动态环境适应性优化研究。

电机控制基于FOC算法的高精度机器人控制系统设计：STM32平台下电流环PID与SVPWM调试优化方案

12-27

内容概要：本文围绕FOC（磁场定向控制）电机控制技术在高精度机器人竞赛中的应用，系统介绍了其核心原理、代码实现与关键调试技巧。文章以STM32微控制器为基础，结合HAL库与嵌入式FOC思想，详细解析了Clark变换、Park变换、SVPWM生成及电流环PID控制等核心环节的代码实现，并强调采样精度、三角函数优化、PID抗饱和和SVPWM效率等竞赛实战中的关键技术要点。同时探讨了无感FOC与高频观测器等未来发展方向。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言和STM32平台，参与机器人或电子设计类竞赛（如RoboMaster、全国大学生电子设计竞赛）的高校学生或开发者；有一定电机控制经验的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握FOC在竞赛机器人中的高效实现方法，提升电机控制的响应速度与运行平稳性；②学习在高压竞赛环境下进行代码优化与系统调试的关键技巧，解决电机抖动、飞车、响应迟滞等问题；③为实现云台稳定、底盘全向移动、供弹机构等高精度控制提供技术支持。; 阅读建议：学习时应结合代码实例与硬件平台进行实践，重点关注ADC采样时序、PID参数整定和SVPWM生成机制，建议配合示波器和串口调试工具进行波形监控与动态调参，深入理解每一步数学变换的实际物理意义。

NinjaRipper2.0.5(游戏模型提取工具)

12-27

游戏模型提取工具

qoindoqiwndpoiqwndp

12-27

qoindoqiwndpoiqwndp

ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量

12-27

ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量

STM32F103平台基于FreeRTOS使用EC20实现无线网通信示例程序

12-27

STM32F103平台基于FreeRTOS使用EC20实现无线网通信示例程序

安全点与安全区关键点检测数据集_20251119_001633.zip

12-27

安全点与安全区关键点检测数据集一、基础信息数据集名称：安全点与安全区关键点检测数据集图片数量：训练集：1892张图片分类类别： - 安全点（safe-spot）：表示安全点位置，适用于关键点检测。 - 安全区（safe-zone）：表示安全区域，适用于关键点检测。标注格式：YOLO格式，包含关键点坐标和类别标签，适用于关键点检测任务。数据格式：来源于实际场景图像。二、适用场景安全监控系统开发：用于检测安全点和安全区，辅助监控系统自动识别安全区域，提升安全检查效率。自动化工业应用：集成到工业环境中，进行实时安全点检测，支持风险预警和区域监控。计算机视觉研究：支持关键点检测算法的开发与优化，推动安全相关AI模型创新。教育培训：可用于安全培训场景，作为关键点检测教学和模拟实践的数据资源。三、数据集优势精准标注：关键点坐标精确标注，确保模型对安全点和安全区位置的准确学习。类别专注：专注于安全相关类别，覆盖常见安全检测需求，提升模型在特定场景下的适用性。数据多样性：包含多种实际场景图像，增强模型在不同环境下的泛化能力。任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架，便于直接用于关键点检测任务，简化模型开发流程。

农业作物成熟度实例分割数据集_20251118_055712.zip

12-27

农业作物成熟度实例分割数据集一、基础信息 • 数据集名称：农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量：训练集：563张图片验证集：161张图片测试集：80张图片总计：804张图片 • 训练集：563张图片 • 验证集：161张图片 • 测试集：80张图片 • 总计：804张图片 • 分类类别： bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割多边形点标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰，适用于模型训练。二、适用场景 • 农业AI监测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型，辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发：集成至农业智能平台，提供实时作物状态识别功能，优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均经过精确标注，确保实例分割边界准确，类别分类正确。涵盖两种作物类型（b和l）和三种成熟度状态（完全成熟、绿色未成熟、半成熟），具有高度多样性，提升模型泛化能力。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接加载使用，支持实例分割任务，并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出：专注于作物成熟度检测，为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持，具有重要的实际应用价值。

Docker基本使用命令[代码]

12-27

本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。

STM32F103C8 - 软件I2C驱动MPU6050（DMP姿态解算）

12-27

本资源包提供了针对STM32F103C8微控制器的MPU6050加速度计和陀螺仪的软件I2C驱动程序。通过集成数字运动处理（DMP）技术，能够实现高精度的姿态解算，适用于需要实时感知设备方向和动作的应用场景。此驱动还支持OLED显示屏，直接在设备上展示姿态信息，如俯仰、滚转和偏航角度，非常适合飞行器、机器人或是任何需要姿态监测的项目。主要特点软件I2C实现：无需专用的硬件I2C接口，适用于资源有限的STM32F103C8开发板。 DMP姿态解算：利用MPU6050内置的DMP，提供准确的姿态估计。 OLED显示集成：可以直接在OLED屏幕上显示加速度和角速度等姿态数据，便于实时监控。兼容性说明：已验证与匿名地面站通信协议6.0版本兼容，特别适合与V6.56版本的地面站软件配合使用。示例代码：包含完整的演示代码，方便用户快速上手并进行二次开发。使用指南环境配置：确保你的开发环境支持STM32F103C8，推荐使用STM32CubeIDE或Keil uVision等IDE。库文件导入：将提供的源码文件夹导入到你的工程中。配置I2C和OLED：根据你具体的硬件连接调整I2C引脚配置及OLED初始化设置。连接MPU6050：按照电路图正确连接MPU6050传感器至STM32F103C8的I2C线路上。编译与调试：编译项目，并通过ST-LINK或其他编程器将固件烧录到STM32F103C8。测试与应用：运行程序，观察OLED屏幕上的姿态数据显示，可通过匿名地面站软件进行远程监控（需符合通信协议）。

12-27

12-27

ProtoCaller:GROMACS中用于相对蛋白质-配体结合自由能全自动计算的工具

12-27

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a256549b83e5 PyAutoFEP PyAutoFEP: an automated FEP workflow for GROMACS integrating enhanced sampling methods PyAutoFEP is a tool to automate Free Energy Perturbations (FEP) calculations to estimate Relative Free Energies of Binding (RFEB) of small molecules to macromolecular targets. It automates the generation of perturbation maps, the building of dual-topologies for ligand pairs, the setup of MD systems, and the analysis. Distinctively, PyAutoFEP supports multiple force fields, integrates enhanced sampling methods, and allows flexible λ windows schemes. Furthermore, it aims to be as flexible as possible, giving the user great control over all steps. Nevertheless, reasonable defaults and automation are...

模式识别基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测系统设计：项目介绍 MATLAB实现基于CNN-SVM 卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）进行多特征分类预测（含模型描述及部分示例代

12-27

内容概要：本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目，通过结合卷积神经网络（CNN）强大的自动特征提取能力与支持向量机（SVM）优异的分类泛化性能，构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构，包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维与标准化、SVM分类决策等模块，并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率与可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法，展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础，从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员；适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标：①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务，如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等；②提升分类准确率与模型泛化能力，同时增强决策可解释性；③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议：建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践，重点关注CNN特征提取与SVM分类的衔接流程，理解特征降维与标准化的关键作用，并通过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验，深入掌握融合模型的设计思想与调参技巧。

dify如何做到问标题出所有标题里的内容，不要杂七杂八的推荐

11-21

用户希望了解如何通过询问标题来获取标题里的所有内容，并且避免返回杂七杂八的推荐。这涉及到RAG（检索增强生成）中的内容检索和重排序（rerank）技术。根据引用[1]中提到的内容，Dify在实现RAG时，通过rerank来...