文章目录 MAC驱动支持不同的PHY芯片 关于对PHY设备抽象的改进 RT-Thread下PHY设备抽象接口的改进 关于对PHY设备抽象的改进 这是个人驱动开发过程中做的一些记录，仅代表个人意见和理解，不喜勿喷 MAC驱动需要支持不同的PHY芯片 MAC驱动支持不同的PHY芯片 关于对PHY设备抽象的改进 系列文章2中有提及到，在RT-Thread下定义的PHY操作抽象接口并不是很合理，比如你的系统里面有2个PHY的时候，你需要对每个PHY的操作接口和具体的PHY设备实例进行深度绑定，否则你无法

【LetMeFly】2241.设计一个 ATM 机器：模拟 力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/design-an-atm-machine/ 一个 ATM 机器，存有 5 种面值的钞票：20 ，50 ，100 ，200 和 500 美元。初始时，ATM 机是空的。用户可以用它存或者取任意数目的钱。 取款时，机器会优先取 较大 数额的钱。 比方说，你想取 $300 ，并且机器里有 2 张 $50 的钞票，1 张 $100 的钞票和1 张 $200 的钞票，那么机

Vite 官网：https://cn.vitejs.dev/ Vue 官网：https://vuejs.org/ Vue 官方文档：https://cn.vuejs.org/guide/introduction.html Element Plus 官网：https://element-plus.org/ Tailwind CSS 官网：https://tailwindcss.com/ Tailwind CSS 中文文档 (73zls.com)：https://tailwind.docs.73zl

（1）计算机把数组是以一组连续的内存块保存的。 （2）如：int myArray[3]={1,2,3};在内存中的存储形式： （3）数组拥有很多个地址，每个地址对应着一个元素（地址0存储1,地址4存储2,地址8存储3）。 （4）数组的名字 其实也是一个指针：指向数组的首地址。 （即：数组的名字同时也是一个指向其第一个元素（基地址）的指针） //下面两个语句是同一个意思 int *ptr1=&myArray[0]; int *ptr2=myArray;//数组名指向数组的首地址 （5）通过指针访

环境信息 操作系统win11 php 8.4.1 webman-framework ^1.6.8 MySQL 8.4.3 topthink/think-orm ^3.0 说明 PHP8.3以下版本 直接使用webman提供的webman/think-orm更方便。 PHP 环境换为 8.4 使用webman/think-orm 报了个错；所以换topthink/think-orm，根据文档其支持PHP8.0+，但实际情况还是报相同的错（错误的暴力修改 在最后）。 PHP8.4 较新 可能更多框架

在Unity中，Panel 和 Canvas 是UI系统的两个核心组件，但它们的功能和用途有本质区别： 1. Canvas（画布） 角色：Canvas是所有UI元素的根容器，负责管理UI的渲染层级、渲染模式和整体行为。 核心功能： 决定UI的渲染方式（Screen Space、World Space、Camera）。 控制UI的排序顺序（Sorting Layer、Order in Layer）。 管理UI的输入事件（如点击、拖拽）。 必备性：所有UI元素（如Button、Text、Image）

在JavaScript中，当DOM（文档对象模型）发生变化时，浏览器需要重新计算和更新渲染树，这个过程通常涉及到重排（reflow）和重绘（repaint）。了解这两者之间的区别对于优化页面性能和减少不必要的渲染开销非常重要。 1. 重排（Reflow 或 Layout） 定义：当DOM元素的几何属性发生变化时（如宽度、高度、位置等），浏览器需要重新计算元素的几何属性，并将其重新渲染到页面上。这个重新计算的过程称为重排或布局。 触发条件： 添加或删除可见的DOM元素 元素的位置、大小、内容、边框

第三章: 神经网络原理详解与Pytorch入门 第二部分：深度学习框架PyTorch入门 第五节：PyTorch 实战 内容：使用 RNN进行人名分类 任务简介 本任务旨在使用 循环神经网络（RNN） 对输入的英文人名进行分类，判断其所属语言（如English、French、Chinese等）。该项目常用于学习字符级别的RNN序列建模。 一、准备数据 PyTorch 官方教程使用的名字数据集来源于 names.tar.gz，每种语言对应一个文本文件，文件中包含若干名字。 1. 加载依赖 impo

文章目录 1、免密登录 2、安装hadoop 3、Spark配置 具体详细报告见资源部分，全部实验内容已经上传，如有需要请自行下载。 1、免密登录 使用的配置命令： cd ~/.ssh/ ssh-keygen -t rsa Enter键回车 y 回车 回车 出现如上所示 cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys ssh hadoop01 exit scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop02:/root/.ss

一、深刻理解软硬链接 在Linux中，链接是一种将文件或者目录连接到其他位置的方法，分为硬链接和软链接。 硬链接：硬链接是通过在文件系统中创建一个新的文件，该文件与原文件共享相同的 inode（索引节点）。inode 是文件系统中用于标识文件的唯一编号，包含了文件的元数据，如文件的权限、所有者、大小、创建时间等。硬链接和原文件在本质上是同一个文件，只是有不同的文件名指向同一个 inode。 特点： 多个文件名对应同一个文件实体：对硬链接文件进行修改，会直接影响到原文件，因为它们共享相同的数据块。

1.简介 近日，百度ERNIE团队发布的ERNIE 4.5模型家族。该家族包含10种不同的大规模多模态模型变体，涵盖了47B和3B激活参数的混合专家（MoE）模型，以及拥有424B总参数的模型和一个0.3B的密集模型。这些模型采用了新颖的异构模态结构，支持跨模态的参数共享，同时允许每个模态拥有独立的参数，以增强多模态理解能力，且不会损害文本相关任务的性能。所有模型均使用PaddlePaddle深度学习框架进行高效训练，实现了高性能推理和简化部署。 ERNIE 4.5模型家族具有三大关键创新： 多

1 初始化集群 manager主机目录： data ├── base_data.yml ├── base_monitoring.yml ├── base_server_middleware.yml └── docker ├── consul ├── elasticsearch ├── filebeat ├── grafana ├── kib ├── konga ├── mongodb ├── mysql ├── nacos ├── ng

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 cannops 是 OpenCV 中用于支持 华为昇腾（Ascend）AI 芯片后端 的模块，全称为 CANN Operations (CANN Operators)。它属于 OpenCV 扩展模块的一部分，主要用于在 华为 Atlas 加速卡、Ascend NPU（神经网络处理单元）等设备上加速计算机视觉和深度学习推理任务。 什么是 cannop

1、项目搭建与结构 2、类组件和函数组件 主要区别： 1、函数组件没有生命周期 2、函数组件没有this指向 3、函数组件没有状态 4、函数组件通过hooks实现各种操作 5、props在函数的第一个参数接收 6、函数体相当于类组件的render函数 import React from 'react' function App() { // 1、函数组件 function Fn() { retu

介绍 数据可视化大屏应用时，页面的自适应和响应式设计至关重要。这些技术能够确保应用能够根据不同屏幕尺寸、设备分辨率和窗口变化自动调整布局和显示内容，提升用户体验。 全屏适配 无论大屏还是小屏完美设配 工具 import { onBeforeUnmount, onMounted, ref } from 'vue'; /** * useResponsiveScale Hook - 用于实现自适应缩放功能 * * @param {number} baseWidth 设计稿的宽度，默认值为 1

背景 平常业务开发中每天都要接触到机器学习和深度学习的概念，在听了很多大佬的普及后，发现甚是有趣。于是小编想着着手开始学习这部分的内容。 那废话不多说，就从最基础的机器学习和神经网络开始~ 一、机器学习基础 1、机器学习是什么？ 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究 —— 可以理解为机器学习是一个研究，它的研究对象是计算机算法。这个计算机算法的特点是：能通过经验来自动改进自身的能力。也就意味着，它可以像人一样积累一些经验，然后自动改进。 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程

问题描述 钱币找零问题是算法领域的经典问题，具体描述为：给定一定金额和一组不同面额的钱币，如何使用最少数量的钱币组合出该金额？本文将使用贪心算法解决这一问题，并通过代码实现展示其具体应用。 例如： 输入：面额 [25, 10, 5, 1]，金额 41 输出：总张数 4，各面额使用数量 1 1 1 1（即 25+10+5+1=41） 贪心算法的适用场景 贪心算法通过 "每次选择局部最优解" 来寻求全局最优解，适用于具有 "贪心选择性质" 的问题。对于钱币找零问题： 当钱币系统满足 "较大面额是较小

本文介绍如何在自研 Netty RPC 框架中实现超时控制与重试机制。合理的超时策略可以避免调用卡死，重试机制可以提升调用成功率，在高可用系统中不可或缺。 一、为什么要有超时和重试？ RPC 是跨进程调用，失败是常态。常见问题包括： 网络延迟或丢包 对端服务故障或处理慢 请求丢失、写超时或线程池满 没有超时控制会导致： 客户端线程阻塞，资源耗尽 请求堆积，引发服务雪崩 用户体验极差，难以排查 ✅ 因此，我们需要： 对每次请求设置合理的超时时间（如 3s） 请求失败时自动重试（如重试 1~3 次）

在分布式消息系统中，数据不丢失是核心可靠性需求之一。Apache Kafka 通过生产者配置、副本机制、持久化策略、消费者偏移量管理等多层机制保障数据可靠性。以下从不同维度解析 Kafka 数据不丢失的核心策略，并附示意图辅助理解。 一、生产者端：确保消息可靠发送 生产者是数据流入 Kafka 的入口，通过配置参数和机制避免消息在发送过程中丢失。 1. 消息确认机制（acks 参数） Kafka 生产者通过 acks 参数控制消息发送的确认级别，确保消息被 Broker 正确接收。 acks=0

前言 在实际业务开发中，调度任务（Scheduled Task） 扮演着重要角色，例如： 定时同步第三方数据； 定时清理过期缓存或日志； 定时发送消息或报告。 Spring Boot 提供了非常方便的 @Scheduled 注解，可以轻松实现定时任务。但在 分布式环境 下（多个服务实例同时运行），调度任务经常会遇到 重复执行、任务一致性丢失、任务抢占失败 等问题，轻则数据重复，重则业务异常。 本文将结合实际案例，深入剖析这些坑，并给出 多种解决方案。 一、Spring Boot @Schedul