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mob64ca14040d22 - 第一次提出fast RCNN的文章

1.5 個人計算、分佈式計算與客户/服務器計算 1977年，Apple計算機公司使個人計算(personal computer)得以普及。最初，擁有一台計算機只是愛好者的夢想，隨着它的價格不斷降低，人們可以購買供個人或辦公使用的計算機。1981年，世界上最大的計算機廣家IBM公司推出了IBM個人計算機(IBM Personal computer)。一夜之間，個人計算機遍佈公

機器學習 , 彙編語言 , 高級語言 , 人工智能 , 第一次提出fast RCNN的文章 , 機器語言

mob64ca14040d22 - GCC多次 OVERLAY

在gcc編譯中如果使用 for(int i=0;in;++i){}會提示錯誤 錯誤：只允許在 C99 模式下使用‘for’循環初始化聲明 用gcc編譯出現 就是説你的你的c編譯器不是c99標準 這是編譯器自身的問題了 你可以換編譯器 for(int i=0;i100;i++) 與 int i; for(i=0;i100;i++)

GCC多次 OVERLAY , GNU , 雲計算 , i++ , gcc編譯 , 雲原生

mob64ca14040d22 - 基於cubemx的stm32輸入捕獲

PWM輸入模式： 定時器的捕獲單元，還可以同時使用兩個捕獲通道測量一個外部PWM信號的週期和佔空比。 在PWM的輸入模式下，輸入信號與兩個捕獲通道連接。假設使用捕獲通道1，2。在PWM一個週期開始之後，捕獲通道2在其上升沿將主計數器清除並開始向上計數，而隨後捕獲通道1捕獲到PWM的下降沿，此時就得到高電平週期。而捕獲通道2再次捕獲到下一個週期

輸入模式 , 機器學習 , 編碼器 , 人工智能 , 寄存器 , 基於cubemx的stm32輸入捕獲

mob64ca14040d22 - 什麼是收錄索引名稱

seo與檢索密不可分相接，檢索是排行的基本，沒檢索就必須沒排行，選用科學研究的方式查尋儘量精確的百度收錄狀況，是人們從業seo的基礎工作中。如何查尋百度收錄？方式各種各樣，提議各種各樣方法綜合性應用。某些簡易的方法均可查詢系統的實際檢索總數，包含但是不限於應用百度搜索引擎命令，網頁搜索資源服務平台數據庫索引量小工具，普遍的seo查尋小工具等。 一、

搜索引擎 , 大數據 , 數據倉庫 , 什麼是收錄索引名稱 , 百度 , 數據庫索引

mob64ca14040d22 - rc522在cubemx中的設置

STM32 + RC522（SPI2 和 模擬SPI） 一. STM32 + RC522（SPI2模式） 1.頭文件：rc522.h 1 #include "stm32f10x.h" 2 ///////////////////////////////////////////////////////////////////// 3 //MF522

機器學習 , 數據 , include , 人工智能 , define , rc522在cubemx中的設置

mob64ca14040d22 - SpringMVC由淺入深實用教程-初識SpringMVC

目錄 一、什麼是Spring Web MVC？ 1.定義 2.關於MVC 2.1什麼是MVC？ 二、學習Sring MVC 1.項目準備 2.@RestController註解的介紹 3.@RequestMapping註解 1.@RequestMapping只用在類上（相當於“只給文件夾起名，不給文件起名”） 2

spring , API , mvc , 前端開發 , 前端 , Javascript

mob64ca14040d22 - matlab 2015a -

MATLAB R2025a 是 MathWorks 推出的專業級科學計算與工程仿真軟件，簡單説就是工程師、科研人員的 “全能計算工具箱” —— 能做數據分析、數學建模、算法開發、工程仿真，還能直接對接硬件測試，新版本在 AI 能力、仿真效率、跨領域適配性上做了大幅升級，用大白話講清核心用處和升級點： 對學生 / 科研黨：做數學建模、數據分析、論文圖表繪製，比如處

數據 , MATLAB , 深度學習 , 前端開發 , Javascript

mob64ca14040d22 - 和odoo相同的java項目

公司現在的新方向，將odoo一部分業務剝離出來，單獨使用，但數據庫還是使用postgres 現在還只是測試，記錄一些筆記，方便以後查閲（內容也是網上很多資料的彙總版） 寫完了再回顧的時候我就在想，使用Django框架+OdooRPC，會不會更加方便？（如果只能通過事務操作的話） 需要的python庫：psycopg2 ; psycopg2-binary

字段 , 操作數 , 後端開發 , JAVA , 和odoo相同的java項目 , Python

mob64ca14040d22 - Resilience4J詳解

事後觀察經驗回放。OpenAI的論文。 1707.01495 摘要： 處理稀疏獎勵。提出了Hindsight Experience Replay新技術，使得可以從稀疏二元的獎勵中進行有效的學習。可以與任意off-policy的強化學習算法結合。可以看作一種implicit curriculum。 在用機械臂操作物件的任務進行了演示。在3個不

多目標 , 強化學習 , Resilience4J詳解 , 架構 , 後端開發 , ci