背景知识：1.1单片机的发展过程(1)第一阶段(1976一1978)初级8位单片机以Intel公司首先推出的MCS-48系列单片机为代表。它以体积小、功能全、价格低等特点，赢得了广泛的应用，成为单片机发展过程中的一个重要阶段。(2)第二阶段(1978—1982)高档8位单片机，Intel公司推出了完善、典型的MCS-51单片机系列。MCS-51设置了经典的8位单片机的总线结构，包括8位数据总线、16位地址总线、控制总线及具有多机通信功能的串行通信接口。CPU外围功能单元的集中管理模式。体现工控特性的位地址空间及位操作方式。指令系统趋于丰富和完善，增加了许多突出控制功能的指令。例如：位控，乘除等
这个问题在这里已经有了答案:IsthereasimplewayofconvertinganISO8601timestamptoaformattedNSDate?(8个答案)关闭8年前。我需要像这样转换NSString:"2012-08-01T12:43:35+02:00"到NSDate，但我找不到合适的格式...我使用这个类别代码将NSString转换为NSDate:[NSDatedateFromString:@"2012-08-01T12:43:35+02:00"withFormat:@"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZZZZ"];+(NSDate*)dateFromSt
Ubuntu16.04服务器安装LLaVA对应的CUDA在根据LLaVA项目说明配置好conda等环境后，安装相关依赖，在测试程序中输出torch.__version__查看相应的CUDA版本。importtorch#检查torch.__version__，也可以用于检查是否安装成功print(torch.__version__)得到的输出结果为2.0.1-cu117，说明对应版本是CUDA11.7，检查本机CUDA版本（命令如下，得到结果为10.0）。nvcc-V检查后得到的结果是，应该是CUDA版本不够，考虑升级CUDA。Cudacompilationtools,release10.0,V
task01chap01第一部分引言1.0思维与智能1.1图灵测试图灵测试的批评图灵1.2强人工智能和弱人工智能1.3启发式方法识别人工智能来求解的问题1.5应用和方法搜索算法和拼图问题二人博弈【对抗性游戏】自动推理产生式规则和专家系统细胞自动机神经计算遗传算法【GA】知识表示不确定性推理人工智能早期历史逻辑学家与逻辑机器人工智能近期历史到现在新千年人工智能的发展名词集合机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统专家系统：DENDRAL/MYCIN/EMYCIN/振动故障诊断/自动牙科识别机器学习深度学习启发式搜索算法自然语言处理自动规划盲目搜索知情搜索博弈中的搜索人工智能中的逻辑知识
01-Linux版本JDK安装#1.查看当前Linux系统是否已经安装javarpm-qa|grep-ijava#2.解压已上传的JDK压缩包，并移动到/usr/local目录下mkdir/usr/local/herotar-zxvf/root/jdk-8u261-linux-x64.tar.gz-C/usr/local/hero#3.测试jdk/usr/local/hero/jdk1.8.0_261/bin/java-version#4.配置环境变量vim/etc/profileG跳转到最后一行i进入插入模式exportJAVA_HOME=/usr/local/hero/jdk1.8.0_2
字符串压缩字符串压缩思路一（双指针顺畅版）思路二（sprintf函数巧解版）Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读下一篇文章见！！！字符串压缩来看题目：根据题目所说，我们需要完成函数书写，保证返回一个相对较小的字符数组：如果压缩后比原字符串小，则返回压缩字符串，否则返回原字符串。思路一（双指针顺畅版）本思路一步一步操作，逐步完成任务先确认字符串长度是否小于2，小于直接返回（因为压缩字符串长度至少是2）然后定义双指针和计数位开始遍历：*fast与*slow不相等则fast向后移动然后记录重复次数重复次数分位数进入数组slow到fast位置，计数归零重复3-6直到遍历结束char*compressSt
点击C语言编程核心突破>快速C语言入门部署StableDiffusion遇挫记前言一、一如既往的`GitHub`部署二、使用的感受总结createbyStableDiffusion;prompt:firewaterllama前言要解决问题:由于近期的努力,已经实现语音转文字模型,通用chat迷你大模型的本地部署与使用自由,貌似还缺了一个图像,别无选择stablediffusion想到的思路:stable-diffusion+WebUI,既然已经有人搭了台子,咱们唱戏就完了.其它的补充:这是我部署AI模型最不顺利的一次,因为笑脸被墙了,导致很多问题.一、一如既往的GitHub部署https://
布局通常2by3接下来我们布置场景，我们的预期结果（功能分析）是： 游戏中中的小球会以恒定速度向前移动，而玩家控制着小球左右移动来躲避跑道中的红色障碍物，如果玩家能控制小球在跑到上移动一定距离则视为玩家通过关卡，触碰到障碍物或从跑道上掉落视为失败。 分析：我们需要实现的功能概括来说有，主角的移动，摄像机的移动，过关与失败的检测等首先我们开始场景搭建：首先创建一个Cube（长方体）作为跑道修改它的Transform与命名创建一个小球（玩家）修改Transofrm与命名创建一个材质包文件夹接着创建若干Cube作为遮挡物并设为红色接下来创建一个Scripts文件夹用来存放脚本创建一个脚本
文档Learning_Spark/5.SparkStreaming/ReadMe.mdatmaster·LeslieZhoa/Learning_Spark#在pyspark下运行frompyspark.ml.featureimportHashingTF,IDF,Tokenizer#导入相关包#创建一个dataframe，toDF为定义列名sentenceData=spark.createDataFrame([(0,"IheardaboutSparkandIloveSpark"),(0,"IwishJavacouldusecaseclasses"),(1,"Logisticregressionm
一般常用的寄存器地址是8位的，遇到一个寄存器地址为16为的器件。总结一下代码编写。寄存器地址16位的为SY103，寄存器地址为8位的为LT7911.测试代码voidDebugLEDTask(void*argument){ uint8_tinput[2]={0x00,0x7f}; uint8_tvalue[2]={0x00,0x00}; uint8_tnum=sizeof(input)/sizeof(input[0]); uint8_tinput1[1]={0x01}; uint8_tvalue1[1]={0x00}; uint8_tnum1=sizeof(input1)/sizeof(inpu
