草庐IT

理论部

全部标签

轻型民用无人机驾驶航空器安全操控——理论考试多旋翼部分笔记

        今天已经可以在线考取轻型民用无人机驾驶航空器执照了,所以我也在在线观看完视频之后整理了如下的知识点,所有知识点全部来自UOM平台。      目录航空器知识(1)多旋翼民用无人驾驶航空器螺旋桨的作用(2)多旋翼民用无人驾驶航空器天线的作用(3)多旋翼民用无人驾驶航空器中的图传是什么?(4)在操作多旋翼民用无人驾驶航空器时,如何保证图传传输距离足够远?(5)多旋翼民用无人驾驶航空器遥控器摇杆的作用(6)常见的多旋翼民用无人驾驶航空器机头指示灯、状态指示灯的作用(7)多旋翼民用无人驾驶航空器视觉系统的作用(8)多旋翼民用无人驾驶航空器云台相机的作用(9)在常见的多旋翼民用无人驾驶航

理论与实战:一篇看懂Python词云

理论与实战:一篇看懂Python词云后宫王镇贴前言:本文初编辑于2024年2月2日该项目代码的仓库地址:https://github.com/A-Piece-Of-Maple/WordCloudCSDN:https://blog.csdn.net/rvdgdsva博客园:https://www.cnblogs.com/hassle总结截至2024.2.2,想要学习词云,能够找到的文章大部分都是【基于文本生成的词云(使用ganerate)】,而不是【基于频率生成的词云(使用generate_from_frequencies)】,而且功能各有残缺,有些API还没有解释清楚,到头来还是要自己总结一下

c++ - 理论上,find_end 是可并行化的吗?

我目前正在研究open-stdproposal为我正在处理的项目带来并行功能,但我遇到了find_end的障碍。现在find_end可以描述为:Analgorithmthatsearchesforthelastsubsequenceofelements[s_first,s_last)intherange[first,last).Thefirstversionusesoperator==tocomparetheelements,thesecondversionusesthegivenbinarypredicatep.它的要求由cppreference列出.现在我并行化find/findi

【明解STM32】GPIO理论基础知识篇之寄存器原理

目录一、前言二、寄存器概述三、寄存器详述四、总结一、前言        在之前的STM32的GPIO理论基础知识中,分别对基本结构和工作模式进行了详细的介绍。GPIO基本结构中主要对GPIO内部的各个功能电路逐一的进行的分析;GPIO工作模式中主要介绍GPIO应用在不同的使用场景下,GPIO端口的静态特征配置和动态的工作模式,同时对信号的工作流进行了分析。        这一篇主要对GPIO模块使用到的寄存器进行详细的分析介绍,适当了解GPIO寄存器的相关知识,可以对GPIO最底层的一些配置和工作原理有更好的认识,有助于加深对GPIO基本结构及工作模式的理解,同时对后续介绍到的GPIO在应用设

2024年危险化学品生产单位安全生产管理人员证模拟考试题库及危险化学品生产单位安全生产管理人员理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序2024年危险化学品生产单位安全生产管理人员证模拟考试题库及危险化学品生产单位安全生产管理人员理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,危险化学品生产单位安全生产管理人员证模拟考试题库是根据危险化学品生产单位安全生产管理人员最新版教材,危险化学品生产单位安全生产管理人员大纲整理而成(含2024年危险化学品生产单位安全生产管理人员证模拟考试题库及危险化学品生产单位安全生产管理人员理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。危险化学品生产单位安全生产管理人员考试技巧经过题库老师和危险化学品生产单位安全生产管理人员已考过学员

AI发展方向 可解释AI理论 发明与发现 AI智能可解释它的原理吗? 理解不了就难以信任 没有意图更安全?

发明与发现只有我们刻意设计,并清晰了解其运作原理的东西才是发明。例如,望远镜是发明,但通过望远镜看到木星,知道它有自己的卫星,这是一个发现。大语言模型更像是发现。我们经常为它们的能力感到惊奇。它们并不是设计出来的产物。至于AI对人类生存的潜在危害,贝索斯展示出乐观的态度:我们人类有很多种方法让我们自己灭亡。这些技术有可能帮助我们不去做这些事,反倒会救了我们。将大型语言模型(如ChatGPT)视为一种“发现”是一个有趣的观点。确实,这些模型的运作和能力在很多方面超出了设计者的直接控制和预期,展示了学习和自适应的能力,有时甚至会展现出设计者未预见的行为。然而,这些模型的基本框架和算法仍是人类设计和

代码随想录算法训练营Day38|动态规划理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

目录动态规划理论基础什么是动态规划动态规划的解题步骤动态规划的debug509.斐波那契数前言思路算法实现方法一:动态规划方法二:递归法 70.爬楼梯前言思路算法实现拓展746.使用最小花费爬楼梯算法实现总结动态规划理论基础什么是动态规划        动态规划,英文名为DynamicProgramming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的。动态规划的解题步骤    代码随想录中总结了动态规划的五部曲:确定dp数组以及下标的含义;确定递推公式;文章链

浅谈Java 微服务技术:理论与实践

目录1.引言2.什么是微服务架构?2.2微服务的优势3.微服务架构的设计原则3.1单一职责原则3.2服务自治原则3.3去中心化原则4.微服务通信方式4.1RESTfulAPI4.2消息队列5.服务注册与发现6.微服务容器化与Docker7.微服务监控与日志8.安全性与微服务9.微服务测试10.微服务部署策略10.1蓝绿部署10.2金丝雀发布10.3滚动部署11.Java微服务的未来趋势11.1云原生化11.2服务网格11.3事件驱动架构12.总结1.引言微服务架构已经成为当今软件开发领域的主流趋势,而Java作为一门强大的编程语言,在微服务的实践中也发挥着举足轻重的作用。本篇博客将深入探讨Ja

大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计(MLE)Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望(E)步骤最大化(M)步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型(GMM)高斯混合模型的定义分量权重E步骤在GMM中的应用M步骤在GMM中的应用五、实战案例定义:目标定义:输入和输出实现步骤结果解释六、总结大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析本文深入探讨了大数据期望最大化(EM)算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子,文章阐释了

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch04 Advanced控制理论

本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CAN控制之美(卷1)Dr.CAN学习笔记-Ch04Advanced控制理论1.绪论2.状态空间表达State-SpaceRepresentation2.1状态空间方程与传递函数的关系2.2状态空间方程的解——矩阵指数函数3.PhasePortrait相图,相轨迹31.1-D32.2-D33.GeneralForm34.Summary3.5.爱情中的数学-PhasePortrait相图动态系统分析3.6连续系统离散化3.7Summary4.系统的可控性Controllability(LTI)线性时不变5.稳定性stability-李雅普诺夫Lyapunov