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企业在选型时，应结合自身规模、行业属性与业务需求精准匹配。中大型企业优先考虑泛微京桥通的协同集成能力与服务网络。制造企业可重点关注鼎捷的行业适配性。未来，随着AI技术的持续深化与供应链生态的不断完善，采购管理软件的价值创造能力将进一步提升，成为企业构建核心竞争力的关键支撑。
此外，华为推出“昇腾伙伴网络”（简称APN）合作伙伴计划，将通过总经销商供货的销售支持、华为与总销售商双方的技术支持模式，思腾合力凭借多年在AI行业的积累和自身的实力成为首家签署APN合作协议的公司，共同打造基于昇腾的软硬件AI基础架构解决方案，推进人工智能国产算力替代的进步和发展。4. 32GB HBM内存支持ECC，专为训练设计，训练一个好的模型，需要使用大量数据，内存带宽要够大，内存容量要足
1、首先简述一下原理，其实原理就是我们小学学过的分而治之的思想，先将一个大问题分开成很多小问题，然后再将小问题合起来，组成大问题，那么大问题就被解决了。那么分治的思想用在数组上面，就体现为：将一个长数组分不断分开，直至每个小数组的长度为二，然后再对每个小数组进行对比排序，从小往大，直至合成大数组。2、那么对比我们常用的冒泡排序法有什么区别呢？区别在于排序的复杂度降低了，再相同单次算力的情况下，数字
本文介绍了基于Kotlin Multiplatform(KMP)的冒泡排序可视化工具实现方案。通过将Kotlin代码编译为JavaScript并在OpenHarmony中调用，详细展示了冒泡排序算法实现、性能指标统计和数据解析等功能。核心内容包括：1)经典冒泡排序实现；2)比较次数和交换次数统计；3)数据最小值、最大值和平均值计算；4)排序结果验证；5)输入数据解析处理。该方案充分利用Kotlin
1.我理解了Heapify()（堆调整）与（构建初始堆）的依赖关系：构建初始堆是从后往前对所有非叶子节点调用堆调整，而排序过程中的堆调整仅需处理根节点，因为只有根节点可能违反堆性质。2.我强化了C语言编码规范性，纠正了过时的编程写法（如→标准int main()），明确了头文件的对应关系（如exit()依赖<stdlib.h>），避免了重复定义（宏、全局变量、函数）这类基础编译错误。3.我了解到
数据集介绍：类别为8类，包括：刀（knife）、剪刀（scissors）、打火（lighter）、优盘（USBFlashDisk）、压力容器（pressure）、带喷嘴塑料瓶（plasticBottleWithaNozzle）、公章（seal）、电池（battery）。我们团队最近尝试用YOLOv5解决这个问题时发现，最刺激的不是调参，而是看着模型把公章认成电池的瞬间——这要是真在机场，怕是得引发
语雀是一款适合长期使用的知识管理平台，提供写作、整理与协作功能。新用户通过邀请码MNTQT0可免费领取30天会员，体验更大附件空间、高级权限管理等特权。适合个人整理笔记、写作训练，也支持团队文档协作与知识库建设。注册后7天内兑换即可解锁更多实用功能，帮助构建系统化的知识体系。
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对于长度为 m 的模式串 P[1…m]：通俗理解：next[j] = 模式串前 j-1 个字符中，最长的相等前后缀的长度 + 1next[j] 表示：当模式串第 j 个字符匹配失败时，应该用模式串的第 next[j] 个字符继续与主串比较计算原理：基于模式串自身的重复结构（前缀后缀匹配）优化：nextval 数组避免重复比较相同字符时间复杂度：计算 next：O(m)匹配：O(n)总复杂度：O(n
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
【摘要】特征工程在机器学习领域持续创新，应对高维多模态数据挑战。特征提取方面，FSFC方法通过功能主成分和自适应DAL算法实现高效分类；特征选择上，CVOCA采用复值光学卷积加速器提升计算速度；特征融合领域，EchoVideo通过多模态特征模块实现身份保留视频生成。三篇论文分别展示了：1）联合解决高维功能数据特征选择与分类；2）复值卷积加速器在SAR图像处理的应用；3）文本-图像融合生成身份一致视
本文介绍了C语言中一维整型数组的定义和使用方法，以及两种经典排序算法：冒泡排序和选择排序的实现原理和代码示例。冒泡排序通过相邻元素比较交换实现排序，时间复杂度为O(n²)；选择排序通过寻找最小值进行交换，时间复杂度相同但交换次数更少。文章还提供了两个实践案例：1)输入10个学生成绩并进行排序输出的完整代码；2)统计输入字符中大写字母、小写字母、数字和其他字符数量的程序示例。这些内容涵盖了数组的基本
c语言面试常问问题，以后博主还会发其余有关嵌入式面试问题
2.具体实现过程： 第一轮，以a[0]为基准值，p同begin，q同endend从右往左找第一个比a[0]小的值，找到了就停下。二者指向的变量的值交换。(*p) ++：先得到*p指向的变量a[0]，a[0]++的值没有变，但a[0]的值变了。* p ++ ：使p指向下一个元素，即a[1]，再指向*p,得到的还是a[0]的值。*(++p)：先指向a[1]，再取*p，输出结果为a[1]的值。++*p：
摘要：针对忆阻器神经网络加速器面临的剪枝难题，本文提出一种混合粒度剪枝方法。该方法创新性地结合细粒度剪枝（保留关键权重）和结构化剪枝（整列删除冗余），通过ADMM算法动态评估权重冗余度，实现硬件效率与模型精度的平衡。实验表明，在AlexNet和VGG16模型上分别实现23.7倍和21.7倍压缩率，精度损失仅0.16%-0.41%，同时降低95%以上的硬件能耗。该研究为存算一体芯片设计提供了有效的模
1、定义方式：类型说明符 数组名【常量表达式】；2、一维数组元素的引用表现形式：数组名【下标】，a[i]指数组里具体的值，i为数组下标；数组最前面的为a[0]；3、注意事项（1）类型说明符唯独不能是空类型（void）；（2）数组名应遵循标识符命名规则；（3）常量表达式为整型常量表达式；（4）“【】”被理解为类型说明符，仅是说明其为数组；
本文介绍了在C语言中实现简单数据库操作的几种方法，重点讲解了使用SQLite数据库的具体实现步骤。文章首先概述了通过原生API、ODBC接口和第三方库等不同方式连接数据库的途径，然后详细演示了SQLite的安装和使用示例，包括创建数据库、建表、插入数据和查询操作。通过完整代码示例展示了SQLite的基本操作流程，并提供了Linux和Windows系统的编译运行方法。最后强调了SQLite作为轻量级
本文介绍了软件安装命令和顺序表、链表的基本操作及其优缺点。首先，通过sudo apt-get install命令可以安装所需软件，如clang-format和valgrind，后者用于检测内存泄漏。顺序表的基本操作包括创建、插入、删除、遍历等，其优点在于无需额外存储空间且能快速访问元素，但插入和删除操作效率较低。链表则解决了顺序表的动态存储问题，其特点是通过指针域存储下一个元素的地址，支持高效的插
本文介绍了Python实现的常见排序算法及其特性。主要内容包括： 算法比较表格：展示7种排序算法的时间/空间复杂度、稳定性和适用场景 分算法详解： 冒泡排序：优化版带提前终止机制 插入排序：适合小规模数据，可实现二分优化 选择排序：内存敏感场景首选 快速排序：大数据通用排序，可改进避免最坏情况 归并排序：稳定排序，适合链表结构 堆排序：原地排序，适合服务器测试 每种算法均提供Python实现代码、
类型说明符 数组名[常量表达式]；类型说明符可以是除 void 类型以外的任意类型,数组中至少有一个元素。[]仅仅为类型说明符，仅说明其为数组后边的数为0，而不是随机数仅定义未赋初值，全部为随机数。数组的长度可以省略。
排序:排序 --- 将数据按照 从大到小(降序) 或者 从小到大(升序) 排列在C语言中，规定排序的顺序是升序。
指针安全：避免野指针，初始化为NULL。类型匹配是地址运算的前提快速排序核心：分治思想 + 递归实现，基准选择影响效率嵌入式注意：避免深度递归导致栈溢出（可改用迭代版快速排序）。指针运算需严格对齐内存。
本文系统介绍了数据结构的基本概念和单向链表的实现方法。首先阐述了数据结构的定义，包括逻辑结构（集合、线性、树形、图形）和物理结构（顺序、链式、索引、散列）的分类。重点讲解了单向链表的实现，包括创建链表对象、头插/尾插数据、头删/尾删数据、查找修改数据以及销毁链表等核心操作。通过C语言代码示例，详细说明了链表节点的结构定义和各种操作的实现逻辑，强调指针和结构体的应用技巧。文章指出单向链表作为动态存储
函数的返回值为指针的函数；注意：不能返回局部变量的地址；可以返回静态变量的地址；可以返回全局变量的地址；
一般形式为：#define标识符字符串（谷歌规定）：所有的宏名均大写，便于区分；写宏时，左右两边加括号，防止出错；宏可以嵌套使用；【gcc - E】————只做预处理，不编译；【-omain.i】————输出main.i文件，预处理的结果；一般定义形式：#define宏名 （参数表）字符串调用：printf("%d\n",ADD(3,4));注意：带参宏的参数不用加数据类型；eg：用带参宏计算三角
5)插入排序：以升序为例：先把第二个元素赋给一个变量，然后变量与第一个对比，如果第二个元素小于变量，就把第一个元素的值赋给第二个，然后把变量值赋给第一个，然后把第三个元素的值赋给变量，变量与第二个元素对比，如果第二个元素大于变量，就把第二个元素的值赋给第三个元素，然后第一个元素跟变量对比，如果第一个元素大于变量，就把第一个元素的值赋给第二个元素，最后变量赋给第一个元素，当某一次比较，变量大一些，就
本文介绍了使用C语言访问硬件资源的几种方法，包括内存映射I/O、端口访问和设备驱动程序调用。主要内容涵盖：1)通过/dev/mem映射硬件寄存器内存区域；2)使用内联汇编指令进行I/O端口操作；3)通过设备文件与驱动程序交互。文中提供了各场景的代码示例，并强调需要注意权限管理、硬件地址准确性和平台兼容性等问题。这些技术广泛应用于嵌入式开发、操作系统内核和硬件驱动编程等领域，体现了C语言直接操作硬件
嵌入式编程是为特定硬件设备开发软件的过程，C语言因其高效性和直接硬件控制能力成为首选。主要特点包括硬件交互（通过指针直接操作寄存器）、资源管理（优化内存使用）、实时性要求（与RTOS结合实现任务调度）和系统可靠性（断言和错误处理）。常见任务涉及硬件初始化、中断处理和任务调度。开发时需注意硬件依赖性、代码可移植性、资源限制和专用工具使用。嵌入式系统广泛应用于消费电子、工业自动化、汽车电子等领域，需平
本文介绍了文件操作和目录操作的相关函数及其用法。文件操作部分主要涉及lseek函数，用于设置文件偏移量，支持从文件开始、当前位置或末尾进行偏移；fileno函数用于将文件流指针转换为文件描述符；fdopen函数则将文件描述符转换为文件流指针。目录操作部分包括opendir、readdir和closedir函数，分别用于打开目录、读取目录内容和关闭目录。此外，还介绍了perror函数用于系统级错误报
选择排序，算法界的“老古董”，却依然在小规模数据和内存受限的舞台上大放异彩！它像整理书架一样，每次精准挑选最小元素归位，简单粗暴却效率恒定（O(n²)）。虽不及现代算法高效，但其直观的逻辑和极低的空间开销（O(1)）使其成为教学和嵌入式开发的“常青树”。
2log2n2 \log_2 n2log2n优化策略解决的问题是否推荐随机化 pivot防止结构性最坏情况✅ 强烈推荐三路划分处理大量重复元素✅ 推荐小数组用插排减少递归开销✅ 推荐深度限制+堆排保证最坏OnlognOnlogn✅ 工业级必备使用标准库排序省心、高效、稳定✅✅✅ 首选🎯工程师的最佳实践理解原理，但优先使用语言内置排序。只有在特殊场景（如嵌入式、教学、竞赛）才需手写优化快排。
拼接在后面，释放掉第一次申请的内存空间，输出拼接的字符串后释放掉第二次申请的内存空间。void sort(int *a,int len,int(*pfn)(int))//第三个参数用来说明,你要比较数的平方还是其本身。2. int (*compar)(const void *, const void *))是一个函数指针。if(pfn(a[i]) > pfn(a[j]))//调用的函数比较。(*p
本文介绍了C语言中sprintf和fprintf函数的使用方法，以及Linux进程管理的相关知识。sprintf用于字符串拼接，fprintf配合fflush实现文件写入。重点讲解了进程的定义、与程序的区别、内存分布、状态分类及管理命令(ps、top、kill等)。通过示例代码演示了fork创建子进程，以及父子进程分别向文件写入数据的实现。文章还涉及进程调度算法、上下文切换等底层原理，并提供了ge
在嵌入式系统中，排序算法的成功应用依赖于针对性选型和优化实现。优先选择内存高效、时间可预测的算法（如堆排序或插入排序），并关注代码精简和测试。通过本指南，您可系统性地评估需求、实施优化，确保排序过程可靠且高效。实际开发中，建议结合具体硬件平台进行原型验证。
冒泡排序在嵌入式系统、小规模数据排序及与其他算法结合使用中仍有应用。未来，冒泡排序的并行化改造、机器学习结合及量子计算适配等研究方向或为其带来新的发展机遇。
Cortex-M3属于ARM V7架构(ARM 7不等于ARM V7)ARM V7 三大系列：A系列 安卓R系列 实时操作系统M系列 微控制器STM32命名规则：参数：3个12位AD【多达21个外部测量通道】，转换范围：0~3.6(电源电压）2个12位DA12个DMA通道（7+5=12; 7通道DMA1,5通道DMA2)多达11个定时器2个I2C接口，5个串口，3个SPI接口，1
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年嵌入式&物联网开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3
桶排序| O(n + k)| O(n + k)| 稳定|| 归并排序| O(n log n)| O(n)| 稳定|| 基数排序| O(d(n + k))| O(n + k)| 稳定|| 希尔排序| O(n log n)| O(1)| 不稳定 || 快速排序| O(n log n)| O(log n)| 不稳定 |
但别慌，AI再牛，也得有人教。关键在于，安全分析师得学会驾驭AI，把AI变成自己的外挂，而不是竞争对手。但换个角度想，AI挖掘漏洞，会不会被黑客利用？AI来做欺诈检测，通过分析交易数据，识别可疑行为。所以啊，反欺诈这事儿，永远是一场猫鼠游戏。AI是一把双刃剑，用好了能保护我们，用不好会伤害我们。所以啊，在拥抱AI的同时，也要保持警惕，不断学习，才能在未来的网络安全世界里立于不败之地。AI来做数据安
AI人工智能在仓储中的应用 包括智能存储推荐、订单分配、拣选路径规划、图像识别、自然语言处理、预测分析、自动化操作和实时库存跟踪等。此外，集成了 物联网、无人机、机器人和区块链等技术，以提升效率和安全性。具体而言，AI仓库管理可能包括以下几个方面的应用：除了上述应用，AI仓库管理还 涉及与物联网的集成、无人机和自主移动机器人的使用、区块链技术的应用等，以进一步提升仓库管理的效率和安全性。预测准确率
本文介绍了使用C语言实现简单人工智能算法的方法，重点展示了遗传算法(Genetic Algorithm)的实现。遗传算法通过模拟自然选择过程来优化问题，主要步骤包括：初始化随机种群、适应度评估、选择、交叉和变异操作。示例代码实现了一个最大化f(x)=sin(x)*cos(x)函数的遗传算法，包含种群初始化、轮盘赌选择、单点交叉和随机变异等关键操作。此外，文章还简要提及了用C语言实现线性回归算法的可
在找最大值的实现中：从头开始向后与未排序的值进行比较，在比较中，若前面的数大于后面的数，则交换两者的值，直到比较到最后一个未比较的数，此时便将未排序的数中的最大值找到并按顺序放置到后面位置。对于一个位置，1：我们需要为这个位置找到合适的数， 2 对于整个数组，我们需要为数组的每一个位置放置合适的数。找到最小的数在代码中实现:以当前位置上的数和后面的所有数进行比较，若大于后面的数，则两者交换位置。2
排序算法
——排序算法
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