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Solidity智能合约基础案例——智能银行实现(2023版)

案例业务:智能银行需要实现的核心功能:存钱功能;取钱功能;转账功能;角色:柜员;储户;如何记录每个用户余额:使用mapping关键字将用户地址与用户余额相关联;具体示例代码如下://SPDX-License-Identifier:GPL-3.0pragmasolidity^0.8.7;/*1.3大核心功能;2.bankname;3.账本检测;*/contractbank_demo{stringpublicbankName;//银行名字uint256totalAmount;//银行总存款addresspublicadmin;//柜员mapping(address=>uint256)balance

STM32入门笔记08_ADC模数转换器+案例: ADC单通道&ADC多通道

AD模数转换器ADC简介ADC(Analog-DigtalConverter)模拟-数字转换器ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量,建立模拟电路到数字电路的桥梁12位逐次逼近型ADC,1us转换时间输入电压范围:0~3.3V,转换结果范围:0~409518个输入通道,可测量16个外部和2个内部信号源规则组和注入组两个转换单元模拟看门狗自动监测输入电压范围STM32F103C8T6ADC资源:ADC1、ADC2,10个外部输入通道逐次逼近型ADCIN0~IN7是八个输入通道通过配置ADDA~ADDC可以选择一个通道作为信号输入通过比较器,DAC逐渐逼近输入信号,DAC的

android - 将数据从运行时存储转换为案例类

我正在尝试对android.os.BundleAPI进行抽象,旨在以这种方式生成Bundle:caseclassMyClass(a:Int,b:String)valmc=MyClass(3,"5")implicitvalbundleable=Bundle.from[MyClass]()valbundle=bundleable.write(mc)assert(mc==bundleable.read(bundle))将案例类转换为LabelledGeneric并将键值对写入Bundle非常简单。但是我找不到一种方法来将Bundle中的值提取回其原始类型。我想那里的众多JSON库已经解决了这

NVIDIA Jetson Nano 深度学习开发环境配置及案例实践

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介近几年随着移动终端的普及,深度学习在移动端的应用越来越火热。由于移动设备的计算资源限制,深度学习框架对计算性能的需求也越来越高。而NVIDIA推出了NVIDIAJetsonNano平台,其具有低功耗、高性能、嵌入式系统等特点,可以满足用户对端侧机器学习的需求。作为一个具有自主知识产权的公司,NVIDIA一直以来致力于开放GPU编程接口,方便第三方开发者基于JetsonNano构建自己的深度学习产品和服务。本文将以实例化的方式,展示如何在JetsonNano上进行深度学习开发,并演示一些具体的案例。希望通过本文的分享,能够帮助更多的开发者了解如何利用Jetso

开源四轴协作机械臂ultraArm激光雕刻技术案例!

注意安全事项开始之前,请确保您已采取适当的安全措施,例如用于激光操作的防护眼镜、灭火器和通风良好的区域。引言随着科技的不断进步,激光雕刻技术已经成为当今制造行业中不可或缺的一部分。它以其高精度、高效率和广泛的材料适应性,在众多领域展现出独特的优势。本文将深入探讨激光雕刻的工作原理,以及如何通过一款四轴全金属机械臂来实现精准的雕刻路径跟随。我们将详细解析激光头的发射原理、激光与材料的相互作用,以及机械臂如何通过精确的步进电机控制,配合先进的路径规划软件,来完成从简单图案到复杂设计的精细雕刻。无论是对于工业生产,还是个人创客项目,激光雕刻技术的应用都展现出了无限的可能性。接下来,让我们一起揭开激光

线上业务优化之案例实战

本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下,后台上传文件线上后台项目有一个消息推送的功能,运营新建一条通知消息时,需要一起上传一列包含用户id的文件,来给文件中包含的指定用户推送系统消息。如上功能描述看着很简单,但是实际上处理上传文件这一步是由讲究的,假如说后台上传文件太大,导致内存溢出,又或者读取文件太慢等其实都是一些隐性的问题。对于技术侧想要做好这个功能,保证大用户量(比如达到百万级别)下,上传文件、发送消息功能都正常,其实是需要仔细思考的,我这里给出我的优化思路,上传文

超详细版本|Linux Centos7从零搭建Hadoop集群及运行MapReduce分布式集群案例(全网最详细教程!)

超详细版本|LinuxCentos7从零搭建Hadoop集群及运行MapReduce分布式集群案例(全网最详细教程!)关键字和相关配置版本关键字:LinuxCentOSHadoopJava版本:CentOS7Hadoop3.2.0JDK1.8虚拟机参数信息内存3.2G、处理器2x2、内存50GISO:CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso基本主从思路:先把基础的设置(SSH、JDK、Hadooop、环境变量、Hadoop和MapReduce配置信息)在一台虚拟机(master)上配好,通过克隆修改节点IP、主机名、添加主从ip与对应的主机名,获得剩下一台虚拟机(node1)!

机器学习---pySpark案例

1、统计PV,UV1.if__name__=='__main__':2.conf=SparkConf()3.conf.setMaster("local")4.conf.setAppName("test")5.sc=SparkContext(conf=conf)6.7.#pv8.sc.textFile("./pvuv").map(lambdaline:(line.split("\t")[4],1)).reduceByKey(lambdav1,v2:v1+v2).sortBy(lambdatp:tp[1],ascending=False).foreach(print)9.10.#uv11.sc.t

2023生成式人工智能用例汇编:消费与金融行业高影响力应用案例

今天分享的是人工智能系列深度研究报告:《2023生成式人工智能用例汇编:消费与金融行业高影响力应用案例》。(报告出品方:德勤)报告共计:16页生成式人工智能(AI)的兴起生成式AI给人类文明创造了无限的可能,同时也引发了一系列发人深省的问题。人工智能(AI)时代的发展可谓是路漫漫而修远兮。近十年来,生成式AI技术通过不断的进化演变,在“超级算力”+“海量数据”+“大模型”的范式下,能够凭借自身强大的“理解/推断”能力生成新的文本、代码、声音、图形、视频和流程。尤其当以GPT-4为代表的预处理大语言模型突然闯入人们的视野时,生成式AI终于迎来高光时刻,突破了人们对其应用的传统认知。生成式AI的核

SpringMVC 案例

文章目录前言1.计算器1.1准备前端代码1.2测试前端代码1.3完成后端代码1.4验证程序2.留言板2.1前端代码准备2.2测试前端代码2.3完成前后端交互代码2.4完成后端代码2.5案例测试2.6完善前后端交互2.7完善后端代码2.8完整功能测试lombok简单的方式添加Lombok工具3.图书管理系统3.1前端代码准备2.2前端代码测试2.3登录功能前后端交互2.4后端登录功能实现2.5登录功能测试2.6图书列表前后端交互2.7获取图书列表后端代码2.8获取图书列表展示前言前面我们学习了SpringMVC的基础知识,那么这篇文章我将结合前面所学的SpringMVC知识为大家分享计算器、留言