李春葆《数据结构》——图相关代码

李春葆《数据结构》——图相关代码。C语言

STM32 UART的DMA与非DMA性能对比

低波特率发送数据发送数据比较占用CPU时间DMA在低波特率发送数据时，应该还是比较有作用的。

微软Office 2021 24年11月授权版

Microsoft Office LTSC 2021 专业增强版是微软公司推出的一款专为企业客户设计的办公软件套件。该版本于2024年11月进行了批量许可版更新推送，旨在为企业用户提供更加稳定、高效的办公体验。微软Office批量许可版（Volume Licensing，简称VL或VOL）是针对企业客户的一种授权方式。适用于企业客户：便于企业进行大规模部署和管理。无需转换即可激活：可以通过KMS（Key Management Service）轻松激活授权。自定义安装选项。

[论文阅读] 异常检测综述 Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（一）

深度学习在异常检测中的应用：综述摘要异常检测，又称离群点检测或新奇性检测，在各个研究领域中数十年来一直是一个持续且活跃的研究领域。仍然存在一些独特的问题复杂性和挑战，需要先进的方法来解决。近年来，基于深度学习的异常检测，即深度异常检测，已成为一个关键方向。本文通过全面的分类法对深度异常检测的研究进行了综述，涵盖了三类高层次类别和 11 个细粒度类别方法的进展。我们回顾了它们的关键直觉key intuitions、目标函数objective functions、潜在假设underlying assumpt

【Linux学习】【Ubuntu入门】1-8 ubuntu下压缩与解压缩

ubuntu下压缩与接压缩

傅里叶变换在深度学习中的应用

本文深入探讨了傅里叶变换在深度学习领域的多种应用。首先介绍了傅里叶变换的基本原理，包括离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。然后详细阐述了其在数据预处理、特征提取、模型优化等方面的应用，分析了傅里叶变换如何帮助深度学习模型更好地处理图像、音频和时间序列数据等，提高模型的性能和泛化能力，同时也讨论了相关的挑战和未来发展方向。

前端之BFC：什么是BFC、开启了BFC能解决什么问题、如何开启BFC

前端之BFC：什么是BFC、开启了BFC能解决什么问题、如何开启BFC

深信服技术服务工程师（网络安全、云计算方向）面试题

也拿人做例子然后跟HTTP的URL做类比，就可以有： 动物住址协议://地球/中国/浙江省/杭州市/西湖区/某大学/14号宿舍楼/525号寝/张三.人 可以看到，这个字符串同样标识出了唯一的一个人，起到了URI的作用，所以URL是URI的 子集。静态路由：适用于小而简单的网络，当网络的拓扑结构或链路的状态发生变化时，网络管理 员需要手工去修改路由表中相关的静态路由信息 动态路由：适用于中大型网络，自动地建立自己的路由表，并且能够根据实际实际情况的变 化适时地进行调整。路 由器之间适时的路由信息交换。

【Vue】Vue指令

vue内容渲染指令：v-html和v-text的使用和区别；vue属性绑定指令：v-bind指令给标签属性赋值；vue事件绑定指令：v-on或简写@，与DOM元素进行事件绑定/处理；vue条件渲染指令：v-if、v-show的使用和区别，决定某个属性的显示还是隐藏；vue列表渲染指令：v-for的使用介绍；vue双向绑定指令：v-model使得数据与视图绑定，相互影响；以及上述几个指令的使用示例

2024.5 AAAiGLaM：通过邻域分区和生成子图编码对领域知识图谱对齐的大型语言模型进行微调

将大型语言模型与从特定领域数据中得出的知识图谱相结合，代表着朝着更强大、更符合事实的推理迈出了重要的一步。随着这些模型的功能越来越强大，让它们能够在现实世界的知识图谱上执行多步推理，同时尽量减少幻觉至关重要。虽然大型语言模型在对话和文本生成方面表现出色，但它们对互连实体的领域专用图谱进行推理的能力仍然有限。例如，我们能否根据私有数据库中的关系和属性查询模型，以确定专业网络中针对特定目标的最佳联系人？答案是否定的——这种能力超出了当前方法的范围。然而，这个问题凸显了一个必须解决的关键技术差距。科学、安全和电子

5.0元 C++ —— 剑斩旧我 破茧成蝶—C++11

新增了两个默认成员函数。

使用Python构建一个简单的任务管理器

本博文旨在通过构建一个简单的任务管理器，帮助读者掌握Python编程的基本概念和实践技能。我们将从零开始，逐步实现一个功能完备的命令行任务管理器，涵盖任务的添加、查看、完成和删除等基本操作。通过这个项目，读者不仅能够学习到Python的面向对象编程，还能掌握文件操作和用户交互的基本技巧。

Node.js 笔记（一）：express路由

express模块在其中起到了中间件的作用，可以想象一条流水线上有不同的工人，而express模块就可以演化成不同的工人。

React Native 全栈开发实战班 - 用户界面之手势系统应用

负责处理触摸事件，确定哪个组件应该响应手势。基于 Gesture Responder System，提供更高级的手势处理功能，支持多点触控和手势识别。React Native 还提供了第三方库，用于实现更复杂和高效的手势交互。前腾讯电子签的前端负责人，现 whentimes tech CTO，专注于前端技术的大咖一枚！一路走来，从小屏到大屏，从 Web 到移动，什么前端难题都见过。热衷于用技术打磨产品，带领团队把复杂的事情做到极简，体验做到极致。喜欢探索新技术，也爱分享一些实战经验，帮助大家少走弯路。

机器学习—正则化和偏差或方差

然后可以计算交叉验证错误，现在尝试一个不同的值，假设lambda=0.01，最小化成本函数会给你第二组参数，还可以看到它在交叉验证集上做得有多好，继续尝试lambda的其他值，以此类推，通过尝试lambda拟合参数的一个大范围的可能值，使用这些不同的调节函数，然后在。的值，这将会为应用程序提供一个良好的模型。，它超过了这个数据，如果有一个lambda中间值，不是很大，看起来的模型就会恰到好处，与数据很吻合，Jtrain和Jcv都很小，所以如果你试图决定lambda的什么值用于正规化，

排序算法（选择排序、直接插入排序、冒泡排序、二路归并排序）（C语言版）

1、插入排序：按关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中；直接插入排序是稳定的排序，空间复杂度是O(1)；最好的情况时间复杂度为O(n)，最坏的时间复杂度为O(n²)；2、冒泡排序：时间复杂度T(n)=O(n²)；空间复杂度S(n)=O(1)；3、选择排序：每次从当前待排序的记录中选取关键字最小的记录表，然后与待排序的记录序列中的第一个记录进行交换，直到整个记录序列有序为止。简单选择排序：时间复杂度是T(n)=O(n²)，空间复杂度是S(n)=O(1)；是不稳定的；

Linux 命令之 tar

常见的压缩包有 .tar.gz、.tar.xz、.tar.bz2，以及 .rar、.zip、.7z 等压缩包。

Flask服务封装+Docker服务部署

Flask总结Faslk是一个Web框架, 可以用于提供服务。