摘要：本文介绍了DH（Diffie-Hellman）密钥交换算法及其实现。首先对比了对称和非对称加密的优缺点，提出最佳方案是先使用非对称加密交换密钥，再用对称加密通信。然后详细阐述了DH算法的原理：双方通过不安全信道交换中间量，利用离散对数难题生成共享密钥。文中提供了C语言实现代码，包括大数运算、模幂运算等核心函数，并给出了128位DH算法的完整示例。最后简要提及安全性更高的ECDH算法，即基于椭

AI蓝牙音响是一种融合人工智能语音助手与蓝牙技术的智能设备，兼具无线音频播放和语音交互功能，可作为智能家居控制中枢。其核心价值在于解放双手的便捷操作和生态入口作用，支持语音点播、家居控制、个性化服务等场景化应用。当前主流品牌如Amazon Alexa、Google Assistant、小爱同学等各具生态优势，但面临隐私安全、交互局限等挑战。未来将向多模态交互、边缘计算、跨设备协同方向发展，成为智慧

SolidWorks采用基于特征的参数化建模方法，将复杂零件分解为拉伸、旋转、孔等几何特征，通过参数驱动构建三维模型。特征分为基体特征（初始形状）、附加特征（细化结构）和处理特征（优化编辑）三类，具有参数驱动、父子关联和设计意图表达等特点。建模需注意草图约束、特征顺序和父子关系，避免错误。该方法直观易用且高度可编辑，但在复杂曲面和大模型处理上存在局限。掌握特征分类和参数关联是提升SolidWork

本文阐述了计算机领域中"代码"、"程序"和"软件"三者的区别与联系。代码是程序员编写的文本指令，程序是编译后的可执行文件，软件则是包含程序、数据和文档的完整解决方案。在嵌入式系统中，代码经过编译形成固件程序，最终与其他组件共同构成软件产品。文章通过烹饪比喻形象说明三者的关系：代码如食谱，程序如成品菜，软件则如完整的外卖套餐。理解这些概念的

从采样开始，因为这是数字化的第一步。采样定理的核心是奈奎斯特频率，这里容易混淆，得强调采样频率必须大于两倍最高频率，而不是大于等于。不然重建信号会失真。然后联系到奈奎斯特准则，需要解释准则更多是针对码间干扰，在数字基带传输中的应用，而采样定理是针对模拟到数字的转换。接着是PCM，它是实际应用采样定理的例子，包含采样、量化、编码三步。用户可能想知道理论怎么应用到实际，比如电话系统为什么用8kHz采样

Quartz是一个开源的Java作业调度框架，支持基于时间间隔的任务调度。其核心组件包括Job（定义任务）、JobDetail（任务详情）、Trigger（触发器）和Scheduler（调度器）。通过SimpleTrigger或CronTrigger可灵活配置执行频率，支持参数传递和持久化存储。示例展示了如何创建每5秒执行的任务，并介绍了Spring Boot集成方案。Quartz还提供监听器接口

本文系统介绍了通信系统中调制解调的核心技术及其应用。调制通过频谱搬移将低频基带信号转换到高频载波，解决了天线效率、频分复用和抗干扰等问题。详细阐述了模拟调制（AM、FM）、脉冲调制（PAM、PWM、PPM）和数字化的PCM技术原理与特点，并比较了频分复用(FDM)和时分复用(TDM)两种多路传输方式。这些技术构成了从模拟通信到现代数字系统（如4G/5G）的基础，广泛应用于广播、电话、数字电视等领域

6G十大关键技术包括：太赫兹通信（超高速无线传输）、智能超表面（优化信号覆盖）、超大规模MIMO（提升网络容量）、空天地海一体化网络（全球无缝覆盖）、AI原生网络（智能自优化）、通感一体化（通信与感知融合）、内生安全（原生安全保障）、数字孪生网络（虚拟镜像优化）、算力网络（统一调度计算资源）和全息超表面天线（高效数据传输）。我国已完成第一阶段6G技术试验，预计2030年前后商用，将实现全域覆盖、通

端侧AI芯片是集成在终端设备中的专用硬件模块，具有实时性、低功耗和隐私保护等优势。其核心技术包括专用NPU、异构计算SoC和存算一体架构，通过稀疏计算、低精度量化等技术优化能效比。应用场景涵盖消费电子、自动驾驶和工业物联网，需求从1TOPS到1000+TOPS不等。未来将向Chiplet异构集成、神经拟态计算等方向发展，突破能效瓶颈，推动端侧AI向自主智能节点演进。选型需权衡算力与能效，并关注工具

摘要： 专用AI处理器（NPU、TPU、LPU）针对不同场景优化计算架构。NPU作为通用加速器，适用于端侧设备，平衡能效与灵活性；TPU采用脉动阵列，专注云端大规模训练，性能卓越但生态封闭；LPU通过确定性执行和统一SRAM实现LLM推理的极致低延迟，但通用性差。未来趋势包括架构融合、软件优化、推理芯片崛起及Chiplet技术应用。选择取决于具体需求（训练/推理、吞吐/延迟等），理解架构哲学是关键