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stm32的双向io口

# stm的io设置为双向问题,将io端口模式配置为 open-drain mode  > 在io端口配置为输出模式时,输入通道上的施密特触发器一直是打开的,所以读取IDR是能检测到端口电平的  > 排除 push-pull mode 模式的依据是,推挽输出是强输出电流模式,在此模式下的输出通道上的推挽结构MOS管,属于强上拉和强下拉的,这会影响读取IDR时的值,强上拉意味着...

#嵌入式
gradle执行test任务报错

起初报错内容:> Task :compileJava FAILEDC:\Users\x\eclipse-workspace\old_code\src\main\java\CookieDemo.java:37: 错误: 编码GBK的不可映射字符Cookie cookie = new Cookie("username", "杩欐槸cookie鐨勫??");由于项目为utf8...

#java#移动开发#开发工具
别再乱选电流检测方案了!从运放到专用芯片,手把手教你选型(附TI INA系列对比)

本文深入解析电流检测方案选型,从运放到专用芯片如TI INA系列,提供实战指南。重点对比TI INA190与INA240等电流感应放大器的性能差异,帮助工程师在高精度实验室环境下做出最优选择,解决共模电压、动态范围等核心挑战。

【C语言及程序设计】 #pragma warning 启用和禁用warning

转载与备份:https://blog.csdn.net/wowolook/article/details/80603341 常用去警告:#pragma warning(disable:4035)//no return value#pragma warning(disable:4068)// unknown pragma...

告别环境变量!CANoe 12+ 项目实战:系统变量从创建到CAPL脚本调用的完整避坑指南

本文深入解析CANoe 12+系统变量的核心优势与实战应用,详细对比系统变量与环境变量的本质差异,提供从创建到CAPL脚本调用的完整指南。通过真实案例展示如何规避迁移陷阱,提升汽车电子测试效率,特别适合需要优化数据管理的开发者和测试工程师。

机器学习工程师 - Udacity 项目:实现一个狗品种识别算法App

步骤 0: 导入数据集导入狗数据集在下方的代码单元(cell)中,我们导入了一个狗图像的数据集。我们使用 scikit-learn 库中的load_files函数来获取一些变量:train_files,valid_files,test_files- 包含图像的文件路径的numpy数组train_targets,valid_targets,test_ta...

#人工智能#后端#python
AWS Bedrock实战指南:从模型调用到生产部署的工程化实践

生成式AI应用开发正成为云计算领域的热点,其核心在于如何将大语言模型能力高效、可靠地集成到现有系统中。通过检索增强生成(RAG)技术,模型可以访问私有知识库,解决专业领域知识缺失问题;而代理(Agents)机制则让模型具备了执行API调用、完成复杂工作流的能力。这些技术为构建智能客服、自动化文档处理等场景提供了强大支撑。本文聚焦于Amazon Bedrock这一托管服务,深入剖析其工程化集成方案,

#生成式AI
AceFF-2:机器学习力场加速药物发现

分子力场是计算化学中描述分子间相互作用的核心模型,传统力场依赖经验参数且计算精度有限。机器学习力场通过神经网络学习量子力学数据,实现了接近QM水平的精度与更广的适用范围。AceFF-2作为优化后的药物研发专用框架,采用图神经网络处理分子构象,其自动学习特性显著提升了虚拟筛选和分子动力学模拟效率。在药物发现场景中,该技术可降低40%假阳性率,并快速捕获蛋白质关键构象变化,为靶点识别和先导化合物设计提

基于容器化与声明式配置的统一开发环境管理平台实践

在现代软件开发中,开发环境的一致性与可复现性是提升团队协作效率、保障软件质量的基础性挑战。其核心原理是通过容器化技术实现环境隔离,结合声明式配置将环境定义代码化,从而确保在任何机器上都能快速构建出完全相同的开发环境。这一技术方案的价值在于将环境配置从隐性的、易出错的手动操作,转变为显性的、可版本控制的工程资产,从根本上解决了“在我机器上能跑”的经典难题。其典型应用场景包括多技术栈项目开发、团队新人

基于Llama 3微调的FireClaw大模型:代码生成与推理优化实战指南

大语言模型(LLM)通过海量数据训练,掌握了强大的语言理解和生成能力。其核心原理是基于Transformer架构,通过自注意力机制捕捉文本中的长距离依赖关系。这一技术价值在于能够将通用语言能力迁移到特定领域,显著降低AI应用开发门槛。在实际应用场景中,开发者常面临模型通用能力强但专业任务表现不足的挑战。参数高效微调(PEFT)技术,如LoRA,通过仅训练少量适配器参数,在保留基座模型通用知识的同时

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