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版本控制系统（Version Control System，简称VCS）是一种用于管理和跟踪文件版本的工具或系统。它可以追踪文件的变更历史，记录每个版本的修改内容，以及支持多人协作开发。 学习版本控制系统可以帮助你更好地管理和控制你的代码和项目，以及提高团队协作效率。以下是学习版本控制系统的一些建议： 选择版本控制系统： 首先，选择适合你需求的版本控制 继续阅读
nRF52832 看门狗 使用 低频时钟源（LFCLK）提供时钟，是向下计数的定时器。 启动后，看门狗加载 CRV 寄存器中的指定值。然后开始计数，当计数到0后，会溢出产生 TIMEOUT 事件。看门狗 TIMEOUT 事件会导致系统复位 或者 TIMEOUT 中断。 看门狗的超时时间： timeout [s] = ( CRV + 1 ) / 32768 看门狗喂狗的方式࿱ 继续阅读
opnet14.5学习总结三 看懂的问题要总结 存疑的地方要记录 计包模型的总结。 1.那些地方可以写c代码 疑问：转移的过程中会执行代码，然后到达一个新的状态。紧接着执行新状态的入口代码。为什么不把新状态的入口代码放在前一个状态的转移过程中呢？出口代码何时执行？ 2.那些地方可以申明变量 临时变量、状态变量、代码中的变量 2.控制权 仿真的控制权主要掌握在仿真核心手里。当发生中断的时候，仿真核心会将 继续阅读
机器学习数学基础之Python矩阵运算 1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1 python矩阵操作1.1.1 首先打开jupyter，引入numpy1.1.2 创建一个矩阵a并调用1.1.3 使用 shape可以获得矩阵大小1.1.4 使用下标读取矩阵中元素1.1.5 进行行列转换1.1.6 使用二维数组代替矩阵进行矩阵运算1.1.7 矩阵加减法1.1.8 加减失误案例1.1.9 成功案例 1.2 python矩阵乘法1.2.1 使用二维数组创建两 继续阅读
首先，把遇到的问题贴出来，主要是这个解决问题的思路，供大家参考。 现在的问题是将下面的导航栏做出来，但是在自己做的时候 遇到的问题 在app.json文件中输入tarBar，就会生成模板代码，默认会生成一个list的模板代码，几个list就是下面的导航栏有几部分，我们想要分成三部分，所以我们就会有三个list。 我们需要介绍并修改下面的模板内容， 继续阅读
大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读
引言 Deformable-DETR的主要贡献： 1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。 2，使用多层级特征，但不使用FPN，对小目标有较好效果。 改进与创新 可变形注意力 可变形注意力提出的初衷是为了解决Transformer的Q，K的运算数据量巨大问题。作者认为Q没必要与 继续阅读
使用看门狗功能，一如既往地需要先使用ENV工具，打开看门狗功能，如下图 开启后重新编译工程， 然后当我开开心心地去粘贴官方的demo（WATCHDOG设备 (rt-thread.org)）（文章最后会放出我稍微改动的代码） 并编译运行才发现有问题！ 在keil工程中检索错误码发现： 这里是一个判断传入的设置喂狗时间的值的大小， 继续阅读
安装的话看其他文章把 小操作 查看历史命令 在输入命令的地方，按下↑的方向键即可 变量 对大小写敏感若想以指定的类型存储就是 类型名(值),如 int16(4)，这个也可以强转变量名字有限制，键入namelengthmax可以查看变量名字的最大长度 数字 默认情况下是以double类型存储的，若要以single类型的存储，single(number) char和string char是以单引号括起来的&# 继续阅读
本周（05月03日~05月09日），第 24 期组队学习已经全部结营。另外，第 25 期组队学习也与大家见面了。我在这里要感谢所有的航路开辟者（课程设计者），以及我们的航海士（专业助教）、领航员（运营助教）和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。 所有贡献人员： 本周结营的开源内容 继续阅读
随着电子商务的迅速发展，越来越多的人开始关注竞价教程和竞价拍卖教程。学习这些课程可以帮助人们更好地理解电子商务的工作原理，从而更好地利用它们。在这篇文章中，我们将探讨如何学习竞价教程和竞价拍卖教程。 一、背景 竞价教程和竞价拍卖教程已经成为电子商务领域中的重要组成部分。这些课程包括竞价拍卖及其规则、竞价拍卖策略、竞价拍卖分析、竞价拍卖优化等内容。其中，竞价拍卖策略是非常重要的，因为很多人都想拍到自己渴望的东西，而需要在竞价拍卖中竞争。因此 继续阅读
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读
