前言高耦合，低内聚，降低复杂度：在软件迭代中，不关注软件系统结构，导致软件复杂度累加，软件缺乏系统设计，模块混乱，一旦需求增加、修改或者优化，改变的代价无法评估，甚至为了解决一个bug，引入一个新的bug。软件设计的核心在于降低复杂性。一、介绍（关于复杂性）所有编程都需要具有创造力的头脑和组织思想的能力。编写软件的最大限制是我们了解所创建系统的能力。随着程序的发展和获得更多功能，它变得复杂，其组件之间具有微妙的依赖性。随着时间的流逝，复杂性不断累积，程序员在修改系统时将所有相关因素牢记在心中变得越来越难。这会减慢开发速度并导致错误，从而进一步延缓开发速度并增加成本。在任何程序的生命周期中，复杂
文章目录前言一、ADC是什么？二、ADC的主要功能模块1.从功能框图开始2.触发方式3.寄存器4.库函数总结前言个人认为，ADC是stm32中最核心的功能之一，因为stm32所处理的信号是数字信号，而现实生活中所接触的大部分是模拟信号，因此需要对模拟信号进行采样使其变成数字信号后再对其进行处理，也是大部分电子信息相关专业本科所学的信号处理方法得以运用的关键步骤之一，由于本人最近在做AD相关的项目，因此在这里记载一下学习过程和感悟。本次用的单片机是ch32，与stm32相似，希望能为也在学习的朋友提供参考。一、ADC是什么？ADC代表模数转换，它用于将模拟值从现实世界转换为数字值，只有经过AD才
前言上一篇我们介绍了ResNet：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）ResNet通过短路连接，可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。今天我们要介绍的是DenseNet(《Denselyconnectedconvolutionalnetworks》)模型，它的基本思路与ResNet一致，但是在参数和计算成本更少的情形下实现了比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR2017的最佳论文奖。 下面就让我们一起学习一下吧！原文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf目录前言A
一、AMD处理器win10系统下，DevEcoStudio模拟器启动失败解决办法。结论：在BIOS里面将Hyper-V打开，DevEcoStudio模拟器可以成功启动。二、ArkTS自定义组件导出、引用实现。如果在另外的文件中引用组件，需要使用export关键字导出，并在使用的页面import该自定义组件。1.自定义组件（被导入组件）//@ts-nocheck@Componentstructheader{build(){Flex({justifyContent:FlexAlign.Center}){Text('诸子百家').width('100%').height(70).background
目录片内RAM的特殊功能寄存器F0H——寄存器B单片机乘法原理单片机除法原理E0H——累加器ACCACC和A的区别和联系寄存器和存储器的区别和联系D0H——程序状态控制字PSWB8H——中断优先级控制寄存器IPA8H——中断允许寄存器IEB0H——特殊功能寄存器P3A0H——特殊功能寄存器P2片内RAM的特殊功能寄存器片内RAM一共有21个特殊功能寄存器F0H——寄存器B寄存器B称为辅助寄存器，是为乘法和除法指令而设置的，仅在乘法、除法指令中为寄存器寻址，在其它指令中为直接寻址乘法运算运算前运算后寄存器B被乘数结果的高8位累加器ACC乘数结果的低8位单片机乘法原理确定乘数和被乘数将乘数和被乘数
一场关于大模型的战役正在全世界激烈地上演着，国内外的各大科技巨头和研究机构纷纷投入到这场战役中，光是写名字就能罗列出一大串，比如国外的有OpenAI的 GPT-4，Meta的 LLaMa，StanfordUniversity的 Alpaca，Google的 LaMDA 和 PaLM2，Anthropic的 Claude，Databricks的 Dolly，国内的有百度的 文心，阿里的 通义，科大讯飞的 星火，华为的 盘古，复旦大学的 MOSS，智谱AI的 ChatGLM 等等等等。一时间大模型如百花齐放，百鸟争鸣，并在向各个行业领域渗透，让人感觉通用人工智能仿佛就在眼前。基于大模型开发的应用和
知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5.4邻居编码器的分析5.5消融研究5.6不同关系上的表现6ConclusionAbstract为了进一步扩大知识图谱的覆盖范围，以往的知识图补全研究通常需要为每个关系提供大量的训练实例。然而，我们观察
内容来源：up主游戏石匠，仅作笔记，推荐关注该up主。UniTask是Github上的开源库，为Unity提供一个高性能异步方案，可以代替协程实现异步操作，中文文档优点：不需要依赖于MonoBehaviour，性能比协程好可以进行trycatch，取消操作默认使用主线程，与Unity协同，而C#得Task是在另一个线程中运行0GC安装通过PackageManager安装，输入https://github.com/Cysharp/UniTask.git?path=src/UniTask/Assets/Plugins/UniTask导入后可能的报错如果导入后报错提示‘ArrayPool’doesn
IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS20221intro1.1背景GCN和TCN被引入到交通预测中GCN能够保留交通网络的图结构信息TCN能够捕获交通流的时间特征基于GCN的交通预测方法依赖于如何构建图或邻接矩阵将道路段的交通测量作为节点通过不同道路段的直接连接来构建图道路段上的交通流量测量及其相关性在空间和时间上会动态变化（eg交通事故）——>这些静态图无法模拟其动态属性——>一些最新方法尝试通过实时观测到的交通数据为GCN构建动态图或邻接矩阵目前基于动态图的模型仅利用道路段节点之间直观的交通数据依赖性，并将其表示为动态边这种动
目的访问像素值mat.At(y,x)用0初始化矩阵Mat.Zeros饱和操作SaturateCast.ToByte亮度和对比度调整g(x)=αf(x)+β用α(>0)和β一般称作增益(gain)和偏置(bias)，分别控制对比度和亮度把f(x)看成源图像像素，把g(x)看成输出图像像素g(i,j)=α⋅f(i,j)+β其中，i和j表示像素位于第i行和第j列(左上角为第0行、第0列)相关函数Mat.Zeros：初始一个所有值为0的矩阵Matnew_Image1=Mat.Zeros(image.Size(),image.Type());SaturateCast.ToByte：饱和操作，当255时，
