前言新零售模式下，对loT的探索与应用还在继续。而数字时代，数字化转型在零售行业中蔓延，而对于新的消费方式的探索，也在如火如荼的进行中。于是，一种新零售的形式——无人零售逐渐形成概念。如果说，人工智能为新零售装上了“智慧的大脑”，那么无人零售则化繁为简，将原本较长的购物流程，简化为关键的两个部分：商品和消费者。在无人零售模式下，无人货架、自动售货机等智能设备，商品识别、人脸识别、大数据分析、数据可视化的业务功能，也值得深入探索一番。无人零售无人零售，是基于智能技术实现的无导购员和收银员值守的新零售服务。目前无人零售模式，功能主要聚焦于：通过人脸识别和射频识别（RFID）进行商品识别，对精准度有
RADXARock5（基于RK3588）的初次摸索硬件平台简述系统安装选择几个系统的介绍系统的安装方式配件方面硬件平台简述RK3588是瑞芯微发布的一款8核（4核大+4核小）ARM架构处理器，许多家都有这个芯片的开发板。这里使用ROCK5的原因，是前期用过radxa家的rockpi4p和rockpi3，对同一家产品熟悉一点。还有就是比较便宜，可以板载NVMe硬盘，hdmiin也引出了（谁不想一张板子啥都能干呢~~）,下面两张是开发板的正反面实物图（来自于Radxa官网Wiki）下图是Radxa关于RK3588的功能定义（来自于官方DataSheet），Rock5同样遵循该定义制作。具体的细节参
前言过去的一段时间，随着对自动学习的摸索、算法的优化、数据的沉淀，极大的改善了零售中的痛点。通过渐进式的业务思维，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合，我们的新零售模式初见成效。在经历过几次头脑风暴之后，我们发现，线下体验中，我们还可以采用日渐茁壮的loT（物联网技术），提升消费者的购物体验。随着5G标准的建立与信息传感设备的大规模应用，我们从中得到启发，借助物联网技术，逐步实现传统货架到智能货架的转变。新零售loT之智能货架互联网技术中，有一项重要的技术叫做射频识别技术，英文名为RadioFrequencyIdentification，简称R
自注册CSDN以来已有七年之久，但真正运营CSDN也是最近一年的事情，大概就是22年底，参加2022博客之星的竞选。接触了很多大佬，也学习模仿着开始玩转CSDN，虽然没有同期运营的大佬们玩的6，但也有一些经验可以来分享。目录文章攻略热榜攻略涨粉攻略参与官方活动其他玩法专栏个人社区自定义推广资源上传补充最后文章攻略文章方面，自然是如何写出高质量文章了，这里的高质量文章值得是符合CSDN衡量标准的文章，之前有写过一篇关于高质量分文章的博客，就不过多赘述了：《自我摸索：高质量分文章是如何优化出来的？》，当然也都是凭借个人经验总结的，并不完全正确和详解。CSDN质量分查询：https://www.cs
作者：朱金灿来源：clever101的专栏为什么大多数人学不会人工智能编程？>>> 最近要折腾华为昇腾开发板（官方名称叫：Atlas200IDK）。先是按照官方教程折腾：Atlas200DK环境部署。我发现这教程写得复杂无比，我大致弄懂了它的思路：这个开发板相当于一台电脑，先烧录一个SD卡（这个SD卡相当于开发板上的硬盘），烧录SD卡就是制作开发板上的操作系统。制作好操作系统就是设定从SD卡启动，然后华为官网的教程就比较坑爹了，貌似是PC和开发板通过共享一个usb网卡先进行通讯，然后设置好普通网线的网卡之后PC就可以和Atlas200IDK通讯了，它还限定PC的操作系统必须是ubuntu了。
问题描述：windows可以正常连接wifi，但是安装有Ubuntu系统的另一台电脑无法上网；实现结果：ubuntu可以通过windows的共享实现上网。一、Windows端设置（网络共享）二、Ubuntu端操作连接网线至Windows电脑，重点！！！！------>ubuntu强制关机后，手动开机后，可能无法连接网络。因此再执行完步骤一后，需要在Ubuntu中reboot重新开机。若无效，需要先执行步骤一，再rebootubuntu。至此，可以实现网络共享。
第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来，是我的第一篇CSDN。有点点激动。步骤简述：1.确认有NvidiaGPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU版Pytorch关键：版本一定要对应，各个地方版本都要对应。最好经常查看与确认版本。详细过程：1.确认有GPU在任务管理器-性能中，看GPU1中的型号。（GPU1是独显
1.选择WLAN抓包因为接着进行抓包过滤操作，下面简单补充一下过滤器的语法。1.1.过滤器语法内容来源于Wireshark抓包使用指南-知乎(zhihu.com)1.1.1.协议过滤协议过滤只要输入协议名（小写）就可以，本文就是选择过滤arp协议。1.1.2.ip过滤ip.src==192.168.1.104，过滤源地址为192.168.1.104的数据包。ip.dst==192.168.1.104，过滤目的地址为192.168.1.104的数据包。ip.addr==192.168.1.104，过滤源地址或目标地址为192.168.1.104的数据包。1.1.3.端口过滤tcp.port==8
2023.0403近期在国内数据中心网页上批量下载数据，还在摸索批量快速下载的方法；想起来之前批量下载NASA数据，补充一下wget批量下载merra-2数据的方法；博主讲得很详细：NASA气候气象资料Merra2数据下载教程_哔哩哔哩_bilibili(cmd里操作)cdE:\northchina\datapre\AAOD\2005-2008\nc05-08\（自己存放文件的路径）E:(切换到E盘自己的目录下)NUL>.urs_cookies(lujing)dirwget--load-cookiesE:\northchina\datapre\AAOD\2005-2008\nc05-08\.u
区block上有一种(相对)新的排序方式，称为Timsort。它被用作Python的list.sort，现在将是thenewArray.sortinJava7.有somedocumentation和tinyWikipediaarticle描述排序的高级属性和一些低级性能评估，但我很好奇是否有人可以提供一些伪代码来说明Timsort正在做什么，确切地说，以及使它变得活泼的关键是什么。(特别是关于引用的论文，“OptimisticSortingandInformationTheoreticComplexity。”)(另见relatedStackOverflowpost。)
