树莓派+QT+机械按键操作GUI界面项目介绍界面设计功能设计设置GPIO开启任务并实时更新数据文本框选择功能加一减一功能实现效果项目介绍通过树莓派上的I/O输入来控制GUI界面。用QT设置三个文本框，其中两个可显示当前被操作后的数字，第三个显示当前被选择的文本框编号。用四根杜邦线将树莓派上的四根I/O引脚和机械按钮连接，其中两个可以用于向左或向右选择文本框，另外两个用于增减数，一个可以加一操...

树莓派+QT控制RGB项目介绍查询GPIO引脚界面设计功能设计开启GPIO点击按钮可亮灯设置滑块设置多线程设置按钮开启和关闭任务实现效果完整代码PWM的数值设置问题项目介绍在树莓派上安装QT，使用wiringPi.h库文件开启树莓派的GPIO，通过多线程实现对RGB的控制，用线程中的msleep()来实现PWM的控制。查询GPIO引脚首先是确定要使用的GPIO引脚，在控制命令界面上，输入g...

数据量推荐 LR原因1k–10k1e-6–5e-6防止过拟合与灾难性遗忘10k–50k5e-6–1e-5格式学习 + 稳定泛化50k–300k1e-5（标准）最稳、最常用、适用所有模型300k–1M5e-6–8e-6防止大规模训练导致模式坍缩1M–10M3e-6–6e-6防止破坏预训练能力。

Microsoft Research提出，这是一个基于14B预训练模型、通过智能体强化学习（agentic RL）训练的数学推理模型，核心创新包括GRPO-RoC算法（结合重采样策略解决代码环境噪声问题）、支持45K并发工具调用且平均延迟0.3秒的大规模RL基础设施，以及“非推理SFT+多阶段RL”的高效训练方案（仅用64块MI300X GPU、510个RL步骤、1周完成训练）。该模型在数学推理任

在使用gradle项目时，build一个文件过程中出现以下情况：> Task :compileJava/home/user_1/idea-program/avro-car-sensor-simulator-master/src/main/java/com/hivemq/CarDataPayloadGenerator.java:7: error: cannot access PluginP..

Support Vector Machines1. Large Margin Classification（1）Optimization Objective（优化目标）SVM相比于Logistic Regression 有着计算上的优势，并使接下来的优化问题变的更加简单、更容易解决。在SVM中，我们不再用λ\lambdaλ去控制B，而是用参数CCC来控制A，使 CA+BCA+BCA+B 整体达到最

LLM中强化学习 RLHF部分学习

Neural Network1. Visualizing the datadisplayData.mfunction [h, display_array] = displayData(X, example_width)%DISPLAYDATA Display 2D data in a nice grid%[h, display_array] = DISPLAYDATA(X, example_wid

Multi-class Classification1. 数据预处理和可视化dispalyData.mfunction [h, display_array] = displayData(X, example_width)%DISPLAYDATA Display 2D data in a nice grid%[h, display_array] = DISPLAYDATA(X, example_wi

【代码】基于LangGraph的react_agent的源码解析。