晚上7点10分..“小涛哥，这章不是叫Linux设备驱动程序之中断与时钟，前边你讲了中断，还给了我很多模版，我都看懂了，这次是不是要开始讲时钟了..”“真聪明，越来越喜欢你这聪明的样子了，说的不错，今天就要开始一个新的模块--内核时钟”我很少夸人，为啥今天夸她呢了，呵呵.定时器，意思大家都明白，我就不说了，要是不明白，把它想成个闹钟总可以吧..定时器分为硬件和软件定时器，软件定时器最终还是要依靠硬

// matrix2pcs20140821.inoconst int SH_CP = 8;const int DS = 9;const int ST_CP = 10;//声明4个数组临时变量byte part_A[8], part_B[8],part_C[8],part_D[8],part_A_A[8],part_B_B[8],part_C_C[8],part_D_D[8],part_E[8],p

封装ajax(二)闭包的形式(function(){ var $=(function(){ function create(){ if(window.XMLHttpRequest){ var xhr=new XMLHttpReq ...URL动态赋值url动态赋值: 指的是url中包含{selector},即花括号括起来的jQuery选择器,当提交该url时,框架会自动将selector对应元素的

视频翻译本地化是一项结合了语音识别（ASR）、机器翻译（MT）和音视频处理技术的综合性工程实践。其核心原理是通过自动化工具链，将外语视频中的语音转换为文本，再翻译为目标语言，并生成同步字幕。这项技术的价值在于能显著降低获取和消化全球技术内容、访谈和课程的门槛，提升信息获取效率。典型的应用场景包括技术内容学习、自媒体创作和本地化团队的批量内容处理。本文以“布骨第二季古早采访”项目为例，详细拆解了从视

AI Agent已成为工程实践中的热门技术形态，但主流Agent的输入通道仍以文本和图像为主，面对视频这类带时间轴的多模态数据往往束手无策。要让Agent真正具备动态视觉理解能力，一个务实的技术路径是“抽帧+图像理解”：利用ffmpeg场景检测动态抽取关键帧，通过时间戳对齐画面顺序，再借助两阶段分析机制让模型先建立全局概览、再聚焦局部细节。这种工程化方案无需改造成本高昂的端到端视频模型，而是以Sk

在AI智能体与多模态模型快速演进的背景下，pi agent作为编码智能体工具链的代表，通过CLI与工作流编排实现任务自动化执行。其核心原理是将对话式问答升级为闭环任务执行，结合VLM提供视觉理解能力，并借助MoE架构在控制推理成本的同时扩展模型容量。多尺寸VLM部署需权衡显存与量化方案，MoE的专家卸载与负载均衡则直接影响推理延迟与稳定性。这些技术共同支撑了从数字世界操作到具身智能的广泛场景，而p

本文详细指导如何在Windows 11系统上为RTX 4090显卡搭建完整的深度学习环境。从硬件检查、Nvidia显卡驱动安装、CUDA 11.7.0工具包配置，到使用Anaconda创建Python环境并安装GPU版PyTorch，提供了全流程实战步骤与常见问题解决方案，帮助开发者高效利用RTX 4090进行AI模型训练。

var arrColor = ["#45c1bf", "#f0593e", "#aeacd4", "#bdd630", "#4479bd", "#f5b11e"];var footer = document.getElementById("footer");var header = document.getElementById("header");//helper function - get

同问。希望高工给解释一下。我在用idelink_ert_tlc的时候就能通过2014B给DSP直接下载程序。但是用ert_tlc就不行，提示文件路径不对。问题描述如下，请高工帮忙解决一下，谢谢！### Generating code into build folder: D:\MATLAB\Cache\MATLAB\simulink_SCI_DSP_Target_test_ert_rtw### I

在企业数字化转型过程中，数据中台作为数据资产与服务的核心底座，解决了数据“汇、管、用”的基础问题。大模型带来强大的自然语言理解与生成能力，但直接对接数据库时容易产生幻觉，且缺乏执行动作的能力。AI Agent作为执行层，负责任务拆解、工具调用与状态管理，将大模型的理解能力转化为可落地的业务操作。三者协同，构建出从数据到决策的完整闭环。在金融行业中，这一组合已在投研知识助手、智能信贷审批、客户经理展