string s = "";if (s.empty()){cout << "字符串为空。。";}else{cout << "字符串不为空。。";}¦ char value[PROP_VALUE_MAX];¦int rc = property_get(prop_map[i].src_prop, value);...

今天在调试程序时、DEMO板下载几次后就提示Flash下载失败：Keil v4里面的设置都没有动过、不可能被修改。此时、使用新唐的ICP Programming Tool软件来链接芯片，提示需要擦除芯片，然后才能下载。这下、发现了在Keil v4里面老是下载失败的解决方法了...

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65116688经典强化学习：在标准强化学习任务中，智能体与环境之间的交互作用常常建模为马尔科夫决策过程，本专栏的第一讲就是马尔科夫决策过程，不熟悉的读者可以到第一讲去看看。为了保证行文连贯性，这里再简单重复下马尔科夫决策过程。马尔科夫决策过程可以用五元组来描述，即，其中和分别表示状态空间和动作空间，...

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33133828（本文最开始写在WPS里，往知乎粘贴后格式和高亮都没有了。大家可以从CSDN再励学习面试真题-CSDN下载下载本文。百度文库、道客巴巴强行不让公开。）前言本人于17年4月对再励学习产生了兴趣，8月将其定为自己未来学习的核心。在10月~12月的求职中，一直将增强学习作为自己简历的要点。这两个...

机器学习模型上线并非开发终点，而是系统工程挑战的起点。理解模型服务本质需回归基础概念：它不是孤立算法，而是嵌入基础设施、特征工程、服务编排与业务契约的多层依赖系统。其核心原理在于端到端链路的可观测性、弹性容错与数据一致性保障。技术价值体现在将数学模型转化为可审计、可降级、可自愈的业务能力，显著降低资损风险与运维成本。典型应用场景覆盖金融实时风控、工业预测性维护、电商推荐等高可用要求领域。本文聚焦真

大语言模型（LLM）作为生成式AI的核心技术，通过海量数据训练获得强大的自然语言理解和内容生成能力，其原理基于Transformer架构的深度神经网络。这项技术的价值在于能够自动化处理复杂语言任务，显著提升信息处理效率。然而，在客服、内容创作等应用场景中，模型的安全性问题日益凸显，特别是可能被恶意利用生成高度个性化的钓鱼内容。本文聚焦于**开源大模型**面临的**钓鱼攻击**新型威胁，探讨攻击者如

在人工智能时代，大语言模型已成为重要的生产力工具。其核心原理是基于海量数据训练的概率模型，通过预测序列生成文本。要高效利用这一技术，关键在于理解并掌握“提示词工程”。这本质上是一种通过结构化、精确的输入指令，引导模型进行高质量输出的技术。其价值在于能显著提升人机协作效率，将AI从简单的问答工具转变为解决复杂任务的智能伙伴。应用场景广泛，从代码生成、内容创作到数据分析、策略规划都离不开精准的提示。本

机器学习模型部署不是简单封装API，而是涵盖环境一致性、服务治理、可观测性与持续监控的系统工程。其核心在于将模型视为可验证、可回滚、可计量的软件制品，依托Docker镜像确定性构建、Triton/KServe等推理服务框架实现GPU资源隔离与动态批处理，并通过分层特征缓存、结构化日志与OpenTelemetry链路追踪保障端到端稳定性。在电商推荐、金融反欺诈等真实场景中，模型生产就绪（Produc

深度学习框架作为现代人工智能开发的核心工具，通过抽象底层计算细节大幅提升了模型开发效率。PyTorch凭借其动态计算图和Python优先的设计理念，在研究和生产环境中展现出独特优势。该框架采用张量(Tensor)作为基础数据结构，支持自动微分和GPU加速，使得复杂神经网络的实现变得直观高效。在计算机视觉、自然语言处理等领域，PyTorch的动态图特性特别适合需要灵活调整模型结构的研发场景。通过to

地震波阻抗反演是油气勘探中通过地震数据反推地下岩层特性的关键技术。传统方法依赖波动方程和统计模型，存在计算复杂和初始模型敏感等问题。深度学习通过时域卷积网络（TCN）的时序特征提取能力，结合迁移学习的跨工区泛化优势，显著提升了反演精度和效率。TCN采用膨胀因果卷积结构，能有效捕捉地震信号的长程依赖关系，而迁移学习策略则解决了实际勘探中数据稀缺的难题。该技术方案在多个油田实测中实现反演误差降低40%