演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1pf421B71v?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=2f1ec19ac9bc251863dc1c409be61ab4&p=22物联网（IoT：Internet of Things）简单来说，就是让各种物品通过互联网连接起来，实现信息的交换和通信。这个概念听起

若依官方针对不同开发需求提供了多个版本的框架，每个版本都有其独特的特点和适用场景：这些版本的框架为开发者提供了多样化的选择，无论是传统的Web应用、现代化的前后端分离应用，还是复杂的微服务架构和跨平台的移动端应用，都能找到合适的若依框架版本来满足开发需求。若依框架因其强大的功能和灵活性，吸引了众多第三方开发者基于其核心架构进行扩展和优化，从而形成了丰富的生态系统。这些扩展不仅增强了若依框架的功能性

以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型，通过模拟生物神经元的非线性动力学特性，在图像识别任务中实现0.5瓦功耗下的98%准确率，为突破传统神经网络的能耗瓶颈提供新路径。更值得关注的是

若依官方针对不同开发需求提供了多个版本的框架，每个版本都有其独特的特点和适用场景：这些版本的框架为开发者提供了多样化的选择，无论是传统的Web应用、现代化的前后端分离应用，还是复杂的微服务架构和跨平台的移动端应用，都能找到合适的若依框架版本来满足开发需求。若依框架因其强大的功能和灵活性，吸引了众多第三方开发者基于其核心架构进行扩展和优化，从而形成了丰富的生态系统。这些扩展不仅增强了若依框架的功能性

基本概念：计算机系统 = 硬件 + 软件（系统软件 + 应用软件）；冯・诺依曼结构：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，核心是 “程序存储”（指令和数据存在存储器）。性能指标：主频（CPU 时钟频率，如 3GHz，越高运算越快）；CPI（每条指令平均时钟周期数）；MIPS（每秒百万条指令）、FLOPS（每秒浮点运算次数）。功能：进程管理（CPU 调度）、内存管理（分配回收）、文件管理（磁盘

以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型，通过模拟生物神经元的非线性动力学特性，在图像识别任务中实现0.5瓦功耗下的98%准确率，为突破传统神经网络的能耗瓶颈提供新路径。更值得关注的是

密钥交换算法（如ECDHE） + 签名算法（如RSA） + 对称加密算法（如AES-GCM）发送端：应用数据 → 添加TCP头 → 添加IP头 → 添加帧头/帧尾 → 物理信号。接收端：物理信号 → 去除帧头/帧尾 → 去除IP头 → 去除TCP头 → 获取数据。FIN → ACK → FIN → ACK（TIME_WAIT状态持续2MSL）七层结构：物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表

算法设计与分析是计算机科学中的核心课程之一，它涵盖了各种算法设计策略和分析方法，对于培养学生的问题解决能力和编程思维至关重要。在期末考试中，通常会全面考查学生对算法的理解、应用和分析能力。本总结将详细阐述大学算法设计与分析这门课的期末核心知识点，并提供一些典型的试题及解析，以帮助学生更好地复习和备考。（一）算法基础概念算法的定义算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。它由有

项目场景：今天早上运行Vue项目的时候需要在一个组件里面引入两个组件的模板，这时报错。问题描述：warningin ./src/components/SideBar.vueThere are multiple modules with names that only differ in casing.This can lead to unexpected behavior when compili

以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型，通过模拟生物神经元的非线性动力学特性，在图像识别任务中实现0.5瓦功耗下的98%准确率，为突破传统神经网络的能耗瓶颈提供新路径。更值得关注的是