一、引言Elasticsearch作为一款流行的开源搜索和分析引擎，持续迅速发展，随着版本的更新，功能和特性也在不断变化。GPT虽然具备大量的计算机科学、编程语言和工具相关的知识，但其知识截止于2021年。为了弥补GPT与实际情况之间的信息差，我们可以采取以下策略，将GPT与实际情况相结合，帮助程序员更有效地学习Elasticsearch。二、弥补信息差的策略结合官方文档：GPT能够提供Elasticsearch的基本概念和核心功能，但对于最新版本的特性和变化，建议结合官方文档进行学习。关注社区动态：Elasticsearch社区中有许多经验丰富的开发者和专家，关注社区动态和技术博客，能够及时

目录1.ADC简介2.ADC单通道电压采集3.ADC多通道电压采集1.ADC简介以STM32F103系列为例，有3个ADC，精度为12位，每个ADC最多有16个外部通道。ADC的模式非常多，功能非常强大。一般ADC的精度为12为，也就是把3.3V电压分为4096份。STM32F103VET6ADC通道如上图所示2.ADC单通道电压采集单次转换：轮询方式利用STM32CubeMX软件对ADC进行基本配置：基本配置完成后，调用HAL库函数开始工作：uint32_tADC_Value;staticvoidadc1_Demo(void){HAL_ADC_Start(&hadc1);if(HAL_OK=

【FedAvg】论文链接：https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据，训练模型后可以提高用户体验。但是，这些数据通常敏感或很庞大，不能直接上传到数据中心，使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的，且降低了通信成本。一、介绍主要贡献：将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性：训练来自移动设备

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion我想学习angularjs1.3，但我在做出决定时遇到了一些问题，如果现在是时候这样做，因为当版本2发布时，angular将发生巨大变化。花时间和精力去学习一个我们知道它会改变的框架是值得的。人们对此有什么建议。能否请您推荐任何其他易于学习的框架？谢谢!

《OpenHarmony开源鸿蒙学习入门》--状态管理一、引子最新单位开始断网办公，难受至极。很久没有更新博客了。平常碰到问题，总结梳理个文档，就可以顺手发个博客。现在要回家重写才行。OpenHarmony最新发展势头很猛，得益于声明式UI编程的便利，看到最新的商业鸿蒙HarmonyOS3.0也开始上eTS开发了，对于开发应用来说，真的十分便利。不同于命令式编程，拿到UI对象，再去更改UI的数据，让UI去刷新。声明式UI编程，让程序开发解放了手动控制UI刷新的过程。二、状态管理的概念基本概念很简单，我们只需要更改UI绑定的数值变量，当程序监听发现数值变化了，UI就会自动刷新。当然不可能任何一个

Part1.Unity前向渲染的介绍1.1前向渲染的基本原理前向渲染的主要特点是针对每个物体，对于每个光源都会分别进行一次光照计算，最后的颜色值是由所有光源的光照结果混合而成的，比如场景中有M个物体，N个光源，则渲染整个场景需要N×M个Pass，可以看到如果光源数目多，前向渲染的开销是非常巨大的为了解决这个开销问题，选让引擎常常会限制在每个物体上进行逐像素光照的数目，Unity引擎也是这样做的1.2Unity中前向渲染的实现原理Unity的前向渲染中，实现光照有三种方式：逐像素处理、逐顶点处理、球谐函数(SH)，它们的开销是依次递减的Unity中，我们可以手动设置光照的重要度模式，有三种可选：

01介绍学习目标DetermineresourcesforpreparingfortheAWSCertifiedCloudPractitionerexam.DescribethebenefitsofbecomingAWSCertified.02ExamdetailsExamdomainsAWS认证云从业者考试包括四个领域：CloudConceptsSecurityandComplianceTechnologyBillingandPricing涵盖的领域描述了AWS认证云从业者认证考试指南中的每个领域。有关每个领域的描述，请参阅AWS认证云从业者网站。作为准备考试的一部分，我们鼓励您阅读考试指南

1、网络结构VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（VisualGeometryGroup）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图：conv3-64：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128；input（224x224RGBimage）：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为3，即224224*3；maxpool：是指最大池化，在vgg16中，pooling采用的是2*2的最大池化方法（如果不

一、UNet代码链接UNet代码：U-Net代码（多类别训练）-深度学习文档类资源-CSDN下载二、开发环境Windows、cuda:10.2、cudnn:7.6.5pytorch1.6.0python3.7pytorch以及对应的torchvisiond下载命令#CUDA10.2conda安装condainstallpytorch==1.6.0torchvision==0.7.0cudatoolkit=10.2-cpytorch#CUDA10.2pip安装pipinstalltorch==1.6.0torchvision==0.7.0官网下载，较慢，可自己设置豆瓣源/清华源等下载三、准备数据

垃圾短信检测（端到端的项目）我们都听说过一个流行词——“数据科学”。我们大多数人都对“它是什么？我可以成为数据分析师或数据科学家吗？我需要什么技能？并不是很了解。例如：我想开始一个数据科学项目，但我却不知道如何着手进行。我们大多数人都是通过一些在线课程了解了这个领域。我们对课程中布置的作业和项目感到游刃有余。但是，当开始分析全新或未知的数据集时，我们会迷失方向。为了在分析我们遇到的任何数据集和问题时，我们需要通过不断的练习。我觉得最好的方式之一就是在项目中进行学习。所以每个人都需要开始自己的第一个项目。因此，我准备写一个专栏，带大家一起完成数据科学项目，感兴趣的朋友可以一起交流学习。本专栏是一