原因 新板子回来后，测试flash 烧录正常，但是无法BOOT，此时SPI设置为X4模式,使用内部时钟，速度90M。烧录过程不报错，校验也正常。 FLASH理论支持最大速度108M，90M应该还好。另外板卡预留了EMCCLK外部时钟模式，速率100M 也不可行。 此时约束如下： set_proper
问题： 在日常开发中，一些重要的对外接口，需要加上访问频率限制，以免造成资��损失。 如登录接口，当用户使用手机号+验证码登录时，一般我们会生成6位数的随机验证码，并将验证码有效期设置为1-3分钟，如果对登录接口不加以限制，理论上，通过技术手段，快速重试100000次，即可将验证码穷举出来。 解决思
最近笔者在实际项目开发中会频繁涉及到服务之间的远程调用、域名的配置和请求的转发等与计算机网络相关的知识。 这些其实在读本科和考研的时候都有学习过理论，但为了更透彻地掌握便于在工作中使用，我还是决定写一篇文章来分享实际开发中是怎么应用的。
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么？ 多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？ 什么是自相关性，自相关性对线性回归有什么影响？ 什么是异方差性，如何检测和处理异方差性？ 训练数据与测试数据分布不
两三个星期没有发布新文章了，今天再来讲一个新的数据结构：图。 何为图论 见名知意，图论 (Graph Theory) 就是研究 图 (Graph) 的数学理论和方法。图是一种抽象的数据结构，由 节点 (Node) 和 连接这些节点的 边 (Edge) 组成。图论在计算机科学、网络分析、物流、社会网络
Smiling & Weeping 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介 1 大型语言模型（LLM）的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。 LLM 通常指包含数百亿（或更多
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
课程介绍 本专栏主要是 B 站课程《计算机网络微课堂》的文字版，作者是湖南科技大学的老师。 B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1c4411d7jb 该课程好评如潮，包含理论课，实验课，考研真题分析课，在 B 站上播放量第一： 部
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
> 本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ gazebo小车模型创建详见另一篇博客 博客地址：gazebo小车模型（附带仿真环境） - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 ROS源码安装teleop_
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于SLAM系统完成建图仿真，详见之前的博客 基于Gazebo搭建移动机器人，并结合SLAM系统完成建图仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 Par
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于[基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真]，详见之前的博客 基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 环境配置 u
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 自己使用visionPro已经有段时间了，最近也一直在研究其算子的理论，为了加深印象，计划将
初探富文本之CRDT协同实例 在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如aut
1.前言 读了之前的简历篇和投递篇，你应该开始准备迎接面试了，那么，在面试前，我们都需要准备些什么呢？是要默默的去背诵那些理论知识，还是熟悉一下自己的技能？又或者去看看公司要求的那些技术呢？接下来这篇文章，将要向大家介绍一下，在面试前我们该如何准备，让面试变得简单，让面试前的你不再那么迷茫和紧张。
1.简介 上一篇主要是讲解我们日常工作中在使用Playwright进行元素定位的一些比较常用的定位方法的理论基础知识以及在什么情况下推荐使用。今天这一篇讲解和分享一下，在日常中很少用到或者很少见的定位，但是遇到了我们也要会，俗话说：手里有粮心里不慌。 2.阴影定位-Shadow DOM 在做web自
https://segmentfault.com/a/1190000042750447 前言 首先需要明确的是 TCP 是一个可靠传输协议，它的所有特点最终都是为了这个可靠传输服务。在网上看到过很多文章讲 TCP 连接的三次握手和断开连接的四次挥手，但是都太过于理论，看完感觉总是似懂非懂。反复思考过
http://arthurchiao.art/blog/bgp-in-data-center-zh/ 关于本文 本文是我在读 BGP in the Data Center （ O’Reilly, 2017）时的读书笔记。原书很短，只有 90 页不到，但理论和实践兼备，是现代 数据中心和 BGP 入门
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