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《用DeepSeek+Excel,我让老板给我加了薪!》 —— 打工人の逆袭:如何用AI把Excel玩成“摸鱼神器”还让老板狂点赞[特殊字符]✨

“小张啊,这个季度的销售数据分析,下班前给我。”—— 曾经的我一听这话就眼前一黑:❌ Excel小白の日常:直到我遇到了DeepSeek——现在我的日常be like:✅ AI打工人の画风:今天,我就把这份《职场外挂指南》偷偷传给你!(嘘…别让老板知道真相🤫)场景:老板要统计“华东区单价>100元且复购率<5%的客户数量”。旧方法:DeepSeek魔法:效果:场景:每月都要合并20个分公司的Ex

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#人工智能#语言模型
SPI驱动学习五(如何编写SPI设备驱动程序)

SPI Master(或者说控制器) 通过platform总线设备驱动模型进行实现,SPI Device通过SPI driver驱动模型来实现。SPI设备的设备树节点,会被转换为一个spi_device结构体。在SPI子系统中,用spi_transfer结构体描述一个传输,用spi_message管理多个传输。DAC模块接在这个插座上,那么要在设备树里spi1的节点下创建子节点。在这个节点下,创建

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#学习#嵌入式#驱动开发
从官方例程深度学习海思SDK及API(1)

目录一、官方mppsample的总体分析1、sample的整体架构2、sample代码学习的关键3、sample_venc的大体分析二、图像像素格式深度理解1、颜色的学问2、rawRGB和图像采集过程三、RGB和YUV详解1、RGB方式表示颜色2、YUV一、官方mppsample的总体分析1、sample的整体架构(1)sample其实是很多个例程,所以有很多个main(2)每一个例程面向一个典型

#arm#音视频#图像处理
嵌入式linux开发环境搭建(VMware16.0.0+Ubuntu16.04.3_X64)

目录一、安装VMware1、VMware介绍2、安装VMware16.0.0二、安装ubuntu16.04.3 LTS1、Ubuntu介绍2、下载安装包iso3、安装四、新安装Ubuntu的基本设置五、ubuntu的root用户六、安装vim一、安装VMware1、VMware介绍(1)虚拟机软件原理介绍  工作在主机上的一个软件,其借助电脑本身的硬件,运行后可以虚拟出来一台电脑,可以虚拟出Lin

#linux#arm#嵌入式 +1
Linux:查询当前进程或线程的资源使用情况

proc 目录是一个特殊的虚拟文件系统,它提供了对内核运行时信息的访问,包括进程、设备、网络、文件系统等各个方面的信息。它不是一个真正的文件系统,而是基于内核数据结构的一个接口,通过这个接口可以获取系统的运行时状态。:此目录以进程的 ID(PID)命名,并包含与该进程有关的文件和目录,如之前所讲的 /proc/pid/目录。:该文件包含有关 CPU(处理器)的信息,如厂商、型号、频率、缓存等。:该

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#linux#arm开发#运维 +1
嵌入式Linux小项目之X210上QT5.6.2移植和开发环境搭建

目录一、QT背景知识介绍1、常见GUI系统2、QT的发展例程3、QT如何跨平台4、QT相关的其他一些名字5、QT的网络资源二、QT的官网资源开发环境搭建1、QT官网资源2、QT开发环境搭建3、QT的linuxfb介绍三、移植前的准备和确认工作1、移植环境2、开发板状况确认3、测试确认ts驱动部分四、tslib移植和测试1、tslib移植2、问题及解决:3、部署4、导出环境变量5、运行和测试五、QT

#qt#linux#开发语言 +1
Linux:NTP校时、PTP校时

在进行网络协议通信时,我们有时候需要计算通信的延迟。一般的方式就是:A端获取本地时间信息并将其填充到网络数据包中进行发送,B端收到数据包后进行解析获取到A发来的时间,然后B获取本地时间进行运算,网络延迟 = B端本地时间 - A端本地时间。NTP(Network Time Protocol)是一种用于同步计算机时间的协议。它能够确保计算机时钟与全球统一的时间标准保持同步。NTP使用一组分层的时间服

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#linux#运维#服务器 +2
深入了解 Linux 中的 MTD 设备:/dev/mtd* 与 /dev/mtdblock*

在嵌入式Linux系统的世界里,非易失性存储技术扮演着至关重要的角色。MTD(Memory Technology Device)子系统是Linux内核的一个组成部分,它为各种类型的闪存和EEPROM设备提供了一个统一的接口。/dev/mtd*和,它们的用途、区别以及如何在实际场景中应用这些知识。MTD(Memory Technology Device)子系统是 Linux 内核中的一个子系统,用于

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#linux#服务器#运维 +1
特征选择与特征提取

目录一、 特征选择1、特征2、特征选择二、 特征提取三、PCA一、 特征选择  卷积解决的问题:卷积负责提取图像中的局部特征.1、特征  特征意为可作为事物特点的象征、标志等。在一些实际问题中,我们得到的样本数据都是多个维度的,即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中,影响房价y的因素有房子面积x1、卧室数量x2等,我们得到的样本数据就是(x1,x2)这样一些样本点,这里的x1、 x

#机器学习#算法#深度学习 +1
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