元壤教育（公众号ID：yuanrang_edu）：专注于AIGC大模型应用开发工程师和AIGC+数字人全栈运营师就业培训，帮助3000万大学生和职业人士构建AIGC新职场的高速公路。人工智能是新电力。正如大约100年前电力改变了许多行业一样，人工智能现在也将做到这一点。—吴恩达“在我看来，几乎可以肯定的是，人工智能与人类智能共同推动的许多重大变化将在未来10年（实际上是未来三年）在许多领域带来令人震惊的进步。”雷·达里奥不要只是观察AIGC，更要主动应用它。就像电力曾经改变世界，AIGC也将重塑未来。这是技术和思维的双重跃进。"—元壤教育·黎跃春课程内容：在本课中，我们先由浅入深从非代码的角度

一、导航区域这里有颜色、名称和花费属性。其中的花费就表示在不同区域导航时所需要的“成本”，比如：图中有一个起始点和目标点，假设在没有河流区域的情况下，游戏人物从起始点到目标点是应该走直线的。但是现在现在有一个河流区域，并且河流区域是可行走的。按理说应该走直线，可是由于河流区域的“成本”为5，而普通区域的“成本”为1，那么他就会绕开河流到达目的地，这样设置可以使游戏人物的行为看起来更加的智能。示例：给地面设置不同的区域。将图中的白色方块设置为water区域，成本设置为5。为这个物体添加NavMeshSurface组件，然后点击导航，将这个属性设置为Water就能完成。然后再点击Bake，然后就能

嵌入式（STM32学习路线和建议）前言一、学习前期准备硬件设备准备：软件环境搭建：学习资源准备：二、基础阶段学习内容三、进阶阶段学习内容总结前言一、学习前期准备硬件设备准备：学习嵌入式,首先需要准备一块STM32单片机开发板,常见的有STM32最小系统开发板、STM32F4开发板等。选择开发板时需要考虑单片机类型、外设资源是否满足需求等因素。此外,还需要准备USB数据线、电源供应等辅助设备。软件环境搭建：嵌入式软件开发主要依赖IDE环境,常用的有KeilMDK、IAR工程师以及STM32CubeIDE。这些IDE均提供富文本编辑器、调试器、烧写下载等功能。选择IDE时需要考虑兼容单片机型号、学

目录1.CSS 2D转换1.1translate移动：1.2rotate()旋转：1.3scale()缩放1.4skew()反转1.5transition过渡1.6transform-origin1.7 perspective透视1.8 backface-visibility背面元素不可见2.flex布局（弹性布局）2.1flex布局的定义及格式2.2flex布局常用属性1.flex-driection2.flex-wrap3.flex-flow4.justify-content5.align-items 1.CSS 2D转换 transform:;该语句需要复合，否则会被后面的语句覆盖,语句

我刚刚开始学习用于开发iPhone和iPad应用程序的Obj-C和Cocoa-Touch框架。当您将框架添加到XCode项目时，我不禁注意到有大量框架需要熟悉，例如AddressBook、CoreData、Foundation、Security等哪些框架对大多数人来说是通用的项目和最重要的掌握UIKit？哪些框架将需要先决条件对另一个的理解程度？哪些框架是特定于应用程序的并且可以留到需要的时候，即加速？ 最佳答案 真的只是在遇到需要时才学习它们。UIKit、Foundation、CoreGraphics和CoreAnimation是

写在前面，这个卷子是半开卷，允许带一张a4纸进考场，网上有学长准备的a4小抄，千万不要带，血的教训。然后往年试卷是有的，不过github上传的是假的，至少实时性不强。复习资料(a4小抄)和往年题去找选这门课最多的那个系的人要。判断题(5分)：五题，一题一分，没啥好说的选则题(20分):总共五题，一题四分，全是不定项选则题，少选得2分，错选不得分今年的考试是中文考试，因为考出来准备下一门考试去了，在这里就只把分数比较重的大题现在这里说一下了。第一题:名词解释1.自编码器。2.共轭先验3.随机梯度下降4.稀疏编码第二题:如何给SVM降低复杂度第三题:给个n维的x向量，现在想要一个k维的向量，k小于

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门  【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax类图【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】使用阿里云开源离线同步工具Datax实现数据同步 目录1、Datax概览1.1 DataX 1.2DataX商业版本1.3Features1.4  DataX的设计1.5 DataX3.0框架设计1.6DataX3.0插件体系1.7Datax3.0核心架构及运行原理1.8 核心优势1.8.1可靠的数据质量监控1.

🚀本文选自专栏：AI领域专栏从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~基于机器学习的蘑菇分类蘑菇是一类广泛

一、Want的定义与用途Want是对象间信息传递的载体，可以用于应用组件间的信息传递。其使用场景之一是作为startAbility()的参数，包含了指定的启动目标以及启动时需携带的相关数据，如bundleName和abilityName字段分别指明目标Ability所在应用的包名以及对应包内的Ability名称。当UIAbilityA启动UIAbilityB并需要传入一些数据给UIAbilityB时，Want可以作为一个载体将数据传给UIAbilityB。有点类似Android中Intent的作用，acitivity，server，通道之间信息传递的载体。二、Want的类型1、显式Want：在

层次聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习算法，它用于将数据分为多个类别或层次。该方法在计算机科学、生物学、社会学等多个领域都有广泛应用。层次聚类算法的历史可以追溯到上世纪60年代，当时它主要被用于社会科学中。随着计算机技术的发展，这种方法在90年代得到了更为广泛的应用。1.算法概述层次聚类的基本原理是创建一个层次的聚类，通过不断地合并或分裂已存在的聚类来实现。它分为两种策略：凝聚策略：初始时将每个点视为一个簇，然后逐渐合并相近的簇分裂策略：开始时将所有点视为一个簇，然后逐渐分裂在scikit-learn中，层次聚类的策略有4种：ward：默认策略，也就是最小方差法。它倾向于合并那些使得合并