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此文为原创，转载或引用请注明出处！https://blog.csdn.net/qcmyqcmy/article/details/128126014目录此文为原创，转载或引用请注明出处！一、为STM32准备Arduino开发环境。二、准备支持包三、安装支持包（自动下载安装）四、手动安装支持包五、网盘提供的STM32全系列基本库的版支持包六、ArduinoIDE下，STM32下载报错处理方法Arduino是一个开放性很好的开源软件平台，可以支持开发者通过底层内核开发组件，并可以将这个组件安装到Arduino平台，从而让它支持更多的第三方的芯片和开发板。下面介绍一下如何在Arduino平台上支持全系
1.背景&现状在大数据领域也已经工作了多年，无论所待过的大公司还是小公司，统计出来的数据经常需要查询展示，比如说：用做大屏或者报表或者给一些线上服务提供数据源，经常会要用代码写一套接口服务，需要进行开发-测试-上线等一套流程，开发效率非常低下，导致开发一个服务需要接近0.5天或者1天的时间。不少大厂其实对于这个平台也有建设，甚至拿出来单独售卖((比如阿里datawork里面的数据服务、网易猛犸EasyDS))，但是收费确实不低，因此想着根据自己的工作经验，开发出这样一套产品，由于之前开源的数据对比平台命名为dataCompare，因此这个平台命名为dataService，即：数据服务主要解决如
一、架构基础架构定义：有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导软件系统各个方面的设计常见软件架构单机：所有功能都实现在一个进程里，进程部署在单台机器上，运维时需要停服C10K问题（Concurrent10,000Connection）：服务器如何支持10K个并发连接，进行高性能网络编程。解决方式：采用IO复用模型epoll方法，在调用返回时，只给应用提供发生了状态变化的文件句柄，不需要轮询fd（文件描述符）单机架构瓶颈：需要大量进程/线程作为处理单元，需要占用大量内存空间进程/线程切换，系统调度代价高解决方案：采用协程（Routine），一个线程中，存在多个协程。协程实现如Go语言的轻量级线
在之前这一篇中我们分享过使用chameleon工具完成MySQL到openGauss的全量数据复制、实时在线复制。9.30新发布的openGauss3.1.0版本，工具的全量迁移和增量迁移的性能不但有了全面提升，而且支持数据库对象视图、触发器、自定义函数、存储过程的迁移。本篇就来分享一下使用chameleon工具进行从MySQL到openGauss的数据库对象迁移。文章目录软件安装数据库对象迁移测试初始化迁移过程视图迁移触发器迁移自定义函数迁移存储过程迁移Q&A软件安装由于我之前已经安装过3.0版本的工具了，需要先卸载一下。[root@pekphisprb70593chameleon]#pip
目录1. 链表的种类2. 最实用的两种链表类型3. 实现双向带头循环链表 3.1创建头节点 3.2实现双向循环功能—返回头指针 3.3 尾插 3.4头插 3.5尾删 3.6头删4. 实现两个重要接口函数 4.1随机插入 4.2随机删除5. 顺序表和链表总结1. 链表的种类 由上面的组合可以知道链表由2^3种类型2. 最实用的两种链表类型2.1单向不带头不循环链表—（之前博客实现了） 2.2双向带头循环链表3. 实现双向带头循环链表 3.1创建头节点LTN
目录前言一、创建结构体二、定义哈希表指针三、函数操作1.HASH_ADD2.HASH_FIND四、运用剑指Offer52. 两个链表的第一个公共节点 两数之和692. 前K个高频单词前言很早之前，在我刷leetcode的时候遇见使用哈希表的题目，我怀着好奇心去搜索，发现C语言可以用数组简单模拟（但是key值超过数组最大范围那就不行了），但是写了一篇关于简单哈希表运用的文章 数组模拟哈希表的简单运用https://blog.csdn.net/Dusong_/article/details/127257647?spm=1001.2014.3001.5502但是用数组仅限于key为整型(int)，但
基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclassfier）采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立。换句话说，每个属性独立地对分类结果产生影响。基于属性条件独立性假设，可重写P(c|x)其中，d为属性数目，为x在第i个属性上的取值。由于对所有类别来说P(x)相同，则贝叶斯判定准则为(即朴素贝叶斯分类器的表达式)：显而易见，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并为每个属性估计条件概率P(Xi|
目录一、为什么学习拉普拉斯矩阵二、拉普拉斯矩阵的定义与性质三、拉普拉斯矩阵的推导与意义3.1梯度、散度与拉普拉斯算子3.2从拉普拉斯算子到拉普拉斯矩阵一、为什么学习拉普拉斯矩阵 早期，很多图神经网络的概念是基于图信号分析或图扩散的，而这些都需要与图谱论相关的知识。并且在图网络深度学习中（graphdeeplearning）中，拉普拉斯矩阵是很常用的概念，深入理解其物理含义非常有助于加深对GNN模型的理解。博主最近在学习GCN，想要在拉普拉斯矩阵方面有个更加深入的了解，看了不少文献资料与网上的解读，受益匪浅。二、拉普拉斯矩阵的定义与性质 对于一个有n个顶点的图G，它的拉普拉斯矩阵(L
