GD32单片机和STM32单片机的对比分析 文章目录 GD32单片机和STM32单片机的对比分析1、内核和主频2、供电和功耗3、Flash和RAM4、外设和引脚5、开发环境和成本6、总结7、参考文献 GD32单片机和STM32单片机都是基于Arm Cortex-M3/M4内核的32位通用微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统和物联网领域。两者之间有很多相似之处，但也有一些不同之处，本文将从以下几个方面对比分析两者的特点、优势和开发成本。 继续阅读

在2016年时曾写了一篇文章，解释为什么每年要花几百元用于科学上网。五年过去了，现在互联网的环境没有比2016年好，可以说更为恶劣，特别是以国内新浪、知乎为代表的网站，手机访问时各种引诱下载APP，然后通过APP要求手机的各种权限，获取各种敏感信息：通讯录、归属地、行程轨迹、短信内容、输入法记录、扫描本地局域网设备等等... 这些行为所有目的就是让你花更多时间在APP上进行消费：广告匹配、产品推送、消费诱惑、大数据杀熟等，这些都是有良心的，有一些没良心 继续阅读 → 继续阅读

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可以，但是结果可能并不令人满意。 一、集合的定义和运算 在Python中，集合是一种无序、不重复元素的容器。可以使用花括号{}或set()函数来创建集合。集合的运算有并、交、差、对称差和子集、超集的判断。 # 创建集合 set1 = {1, 2, 3} set2 = set([2, 3, 4]) # 集合的运算 print(set1 | set2) # 并集 {1, 2, 3, 4} print(set1 & set2) # 交集 {2, 3} 继续阅读

在2016年时曾写了一篇文章，解释为什么每年要花几百元用于科学上网。五年过去了，现在互联网的环境没有比2016年好，可以说更为恶劣，特别是以国内新浪、知乎为代表的网站，手机访问时各种引诱下载APP，然后通过APP要求手机的各种权限，获取各种敏感信息：通讯录、归属地、行程轨迹、短信内容、输入法记录、扫描本地局域网设备等等... 这些行为所有目的就是让你花更多时间在APP上进行消费：广告匹配、产品推送、消费诱惑、大数据杀熟等，这些都是有良心的，有一些没良心 继续阅读 → 继续阅读

本文参考kubernetes官网文章Installing Kubernetes on Linux with kubeadm在CentOS7.2使用Kubeadm部署Kuebernetes集群，解决了一些在按照该文档部署时遇到的问题。 操作系统版本 ? 1 2 继续阅读

AI的进化日新月异，很多之前只是在想象中的操作，已经有很多可以使用AI来完成了。最新的Stable Diffusion,ControlNet,EBsynth有哪些神奇的应用，如何一键替换视频中人物和场景，如何根据文字描述即可生成梦幻视频？我们整理了一些当前最新最强的工具收录到 AI操作视频的工具最新最强集合https://www.webhub123.com/#/home/detail?p=2VCNG-Rmw1 收录 继续阅读

本人Java开发，3年经验，7月初来到帝都，开启面试经历，前后20天左右，主面互联网公司，一二线大公司或者是融资中的创业公司都面试过，拿了一些offer，最后综合决定还是去360了。 不同面试官面试风格一定不同，我这里就是总结这些天面试Java开发过程中的大多数问题，综合分类有Java基础，框架，多线程，网络通信，Linux，数据库，设计模式，算法，缓存等几个模块，由于问题太多，下面先列出问题，之后有时间在写文章解答，或者网上有很多答案，可以自行搜索。 一、Java基础 1.Str 继续阅读

文章目录1.什么是chatGPT?2.如何使用chatGPT?3.chatGPT可以胜任人类当前哪些工作?4.什么是openAI?5,使用示例一:旅游攻略6.使用示例二:AI绘画 1.什么是chatGPT? chatGPT本质上是一个应用在对话场景中的语言模型,它是基于GPT3.5(Generative Pre-trained Transformer,是指一种深度学习模型),通过人类反馈的强化学习微调而来, 它能够回答用户的后续问题,理解自然语言,像人类一样回答问题,与人类进行自然语言 继续阅读

文章目录 Demo-Filter-过滤器引用Demo-ST2框架-组件安全CNVD-Jeesns-XSS跨站绕过CNVD-悟空CRM-Fastjson组件 Demo-Filter-过滤器引用 Filter：Javaweb三大组件之一(另外两个是Servlet、Listener) 概念：Web中的过滤器，当访问服务器的资源时，过滤器可以将请求拦截下来，完成一些通用的功能(登陆验证、统一编码处理、敏感字符过滤…… 继续阅读

关于ChatGPT的一些小问题 你的训练数据来自哪里？ 我是由OpenAI团队开发并训练的大型语言模型，使用的训练数据主要来自于英文维基百科、Common Crawl等公共数据集，还包括书籍、新闻文章、科学论文和其他来源。这些数据被用来训练我对自然语言的理解和生成能力，以便我能够回答各种问题并与用户进行对话。 为什么你会出试卷？难道你做过中文的试题？ 我是一个AI语言模型，可以生成各种文本内容，包括试卷题目和答案。我并没有亲自参加过中文的试题，但是我被训练过使用中文进行问答和文本生成，因此 继续阅读