i.MX8MP平台开发分享（clock篇）- 各类clock的注册
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java ssm计算机系统在线考试平台idea
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C语言（字符串函数）
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Maxwell工作流程详解
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13- EM算法与GMM高斯混合 (聚类算法) (算法)
最大期望算法(EM算法) ，曾入选“数据挖掘十大算法”中，是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型的参数。EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法ÿ…...
【新】华为OD机试 - 二叉树层次遍历（Python）| 刷完获取OD招聘渠道
二叉树层次遍历 题目 有一棵二叉树 每一个节点用一个大写字母标识 最多26个节点 现有两组字母 分别表示后序遍历（左孩子指向右孩子指向父节点） 和中序遍历（左孩子指向父节点指向右孩子） 请输出层次遍历的结果 输入 输入为两个字符串 分别为二叉树的后序遍历和中序遍历结…...
工作记录------@Accessors(chain = true)引起的BUG，Excel导入时获取不到值
工作记录------Accessors(chain true)引起的BUG，Excel导入时获取不到值 如题所示 背景：在进行文件excel文件导入时，发现实体类获取到的属性值都为null。 框架：com.alibaba.excel 2.2.0的版本。 结论：首先说下结论 如…...
JavaEE-HTTP协议(二)
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代理的基本原理和多线程的基本原理
目录爬虫代理常见代理多线程并发和并行Python中的多进程和多线程爬虫时我们不到一杯茶的功夫就出现了403.打开网页一看会说您的IP访问频率太高，出现这种情况是因为网站采取了一些反爬虫措施，限制某个IP在一定时间内的请求次数，如果超过一定的…...
T38，数的递归
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QT+ OpenGL 变换
文章目录QT OpenGL变换向量的运算矩阵矩阵与向量相乘代码实现QT OpenGL 本篇完整工程见gitee:QTOpenGL 对应点的tag，由turbolove提供技术支持，您可以关注博主或者私信博主。 变换 我们需要改变物体的位置 现有解决办法（每一帧，…...
【算法】前缀和
作者：指针不指南吗 专栏：算法篇 🐾要学会在纸上打草稿，这个很重要🐾 文章目录1.什么是前缀和？2.怎么求前缀和？3.前缀和有什么用？4.进阶二维:矩阵和前缀和 主打一个记公式 1.什么是前…...
《Redis实战篇》七、Redis消息队列
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android组件化
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华为OD机试真题Python实现【特异性双端队列】真题+解题思路+代码（20222023）
🔥系列专栏 华为OD机试（Python）真题目录汇总华为OD机试（JAVA）真题目录汇总华为OD机试（C++）真题目录汇总华为OD机试（JavaScript）真题目录汇总文章目录 🔥系列专栏题目输入输出示例一输入输出解题思路核心知识点Python 代码实现代码运行结果版权说明<...
24.架构能力
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前端原生 CSS 跑马灯效果，无限轮播（横竖版本，带渐变遮罩，简单实用）
一、横版跑马灯 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"widthdevice-wid…...
4.8 注解与自定义注解
文章目录1.概述2.注解的分类2.1 JDK注解2.2 元注解2.2.1 Target ElementType…2.2.2 Retention RetentionPolicy…3 自定义注解1.概述 在注解刚出现时，曾受到过好多程序员的鄙夷，觉得这就是多此一举的操作； 但随着时间的推移，越…...
webpack 的热更新是如何做到的？原理是什么？
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嵌入式ARM设计编程(一) 简单数据搬移
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Appium+python自动化（十六）- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具，该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具，其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利，如安装和调试…...
8k长序列建模，蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
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【位运算】消失的两个数字（hard）
消失的两个数字（hard） 题⽬描述：解法（位运算）：Java 算法代码：更简便代码 题⽬链接：⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述： 给定⼀个数组，包含从 1 到 N 所有…...
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OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码： prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
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