电平转换针对的是两个或者两个以上的CPU之间的通讯需要进行的一种转换技术，两个CPU如果供电电压不一样，比如一个是1.2V，另一个是3.3V，那么在电平不匹配的情况下工作，会造成信号传输出错；如果二者电压相差较大，严重的可能会损坏芯片。今天给大家介绍如何用一颗三极管实现的电平转换。方案一如图其中IN为低压系统，OUT为高压系统，以3.3V和5V举例，当IN端为3.3V高电平时，Q2三极管Ube电压差小于0.7V，Ub当IN端为0V低电平时，Q2三极管Ube电压差大于0.7V，Ub>Uc，Q2三极管导通，OUT端电压等于IN端，也为0V；由此实现3.3V至5V的电平转换。当然，我们也可以将三极管
名人说：博观而约取，厚积而薄发。——宋·苏轼Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）o(‐＾▽＾‐)o很高兴你打开了这篇博客，跟着步骤一步步尝试安装吧。✧目录背景缘由一、简单介绍二、下载安装三、使用示例★如有疑问，欢迎评论，博主看到即回！当然，期待你的点赞+关注哦！对了，更多好用的软件工具，请关注我与本专栏哦！ღ(´･ᴗ･`)比心背景缘由最近有朋友问我，为什么明明内存不少，但是磁盘显示内存却总是爆红呢？这一般都是是有大内存的文件在占用内存资源，于是我去寻找了一下相关软件，看看有没有一款软件，能够直观地看出来磁盘各部分的占比，在不断地寻找中，发现了值得一看的Windows
这篇文章作为2021年的AAAI视频目标检测类文章，可以说是现在视频目标检测的最新技术之一了，并且已经集成到了MMtracking框架之中，可以说是集合了计算机视觉，深度学习，目标检测，视频检测等知识综合性较强的文章，以小编现在的水平很难融汇贯通，所以说作为一个笔记总结吧，以后水平提高会重新总结这篇文章，希望看到的朋友们不要见怪哈。【Abstract】将来自同一视频的其他帧的时间信息聚合到当前帧是一种应对针对外观恶化的自然选择。ROI-Align仍是对目标从单帧特征图中提取特征，使得提取的特征缺少视频中的时间信息。1.考虑到视频中同一对象实例的特征在帧间高度相似，提出了一种新的
提前说明，此文章只针对标签。现在项目中经常会碰到在H5页面中嵌入视频的情况，有时候会碰到需要自动播放的情况，之前没觉得是个难点，但实际操作起来一地鸡毛。上网查找了各种攻略，踩了各种坑后，总结了几点，希望能给各位一个参考。各种踩坑的方法我就不多说了，只说实测有效的，以免耽搁大家的时间首先是PC端，PC端相对来说容易一下，浏览器对标签的兼容还是很好的，首先需要设置autoplay为true但如果仅设置autoplay是无法实现自动播放的效果，还需要设置muted为true，即静音播放这样就可以实现简单的视频自动播放。其次是移动端，移动端是禁止视频自动播放的，为了避免浪费用户的流量。所以移动端是需要
为什么你的视频播放量有5000，收益只有几毛、几块呢？因为你不知道并不是所有的播放量都是可以计算收益的，有效播放量*千次单价+奖励的总和才是你最后的收益。而且千次单价的价格也是不固定的，例如一个视频3分钟，用户只播放了20秒，另一个用户完播了，单价是相差很大的。再加上粉丝、用户对视频的点赞、评论、转发、收藏与互动，这些都会对千次单价造成影响。我们需要提高视频的完播率、互动率、账号粉丝量，来提高千次单价达到高收益。如何提高呢？今天这期内容就给你们分享几种经典话术，粉丝们可以用到自己的视频中去，记得先点赞收藏起来。1、引导完播话术这些话术可以用在开头或视频中间：（1）超级给力的干货内容，一定要耐心
大家好，今天和各位分享一下蚁群算法，并基于tkinter完成一个旅行商问题。完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Mathematical-Programming/tree/main/Path%20Planning1.算法介绍蚁群算法是由Mr.Dorigo博士于1992年受蚂蚁寻找食物特性而发明的一种智能仿生算法。蚁群算法用自然语言可以描述为，当蚂蚁在搜索食物时，会在蚁巢和食物源的爬行路径上留下一种化学物质，这种化学物质会引导更多的蚂蚁进行更小路径的食物搜索。蚁群算法常常被用来解决最优化问题。 上图分别展示出蚂蚁觅食的三个过程，图中S代
1.1线索二叉树的原理我们现在倡导节约型社会，一切都应该以节约为本。但当我们创建二叉树时我们会发现其中一共有两个指针域，有的指针域指向的结构为空，这也就浪费了很多空间。所以为了不去浪费这些空间我们采取了一个措施。就是利用那些空地址，存放指向结点在某种遍历次序之下的前驱和后继结点的地址。就好像GPS导航仪一样，它可以告诉我们下一站是哪里，我们是从那里来的。我们把这种指向前驱和后继的指针成为线索，加上线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树就成为线索二叉树。我们将对二叉树以某种次序遍历使其变为线索二叉树的过程称为线索化。下图是线索化结束的图：这里存在一个问题，我们怎么知道某一个结点的lchild是
一.首先不看代码用白话分析一下流程我们在使用put方法的时候会传进key和value参数在我们将这两个参数传入后，第一步，我们的put方法会去判断这个hashmap是否为null或者长度是否为0，如果是则对hashmap数组进行resize()扩容，第二步，put方法会根据这个key计算hash码来得到数组的位置，（这里需要解释一下，我们的hashmap默认是由一个数组加链表组成的）得到位置后当然是继续判断这个数组下标的值是否为null，为null自然是直接插入我们的value值，如果不为空的话进行第三步第三步，判断key是否为null，当key！=null我们就可以覆盖value值，key=
Elasticsearch漏洞总结-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、ApacheGroovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-E
机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1深度神经网络的知识回顾2.1.1神经元模型2.1.2从感知机到神经网络1）二分类模型2.1.3全连接神经网路（DNN）1）基本介绍2）基本结构3）DNN前向传播算法4）DNN反向传播算法2.1.4卷积神经网络（CNN）2.1.5DNN和CNN比较1）异：2）同：三、实验步骤与过程3.0实验说明3.1人脸识别案例3.1.0数据集介绍3.1.1数据处理与CNN网络设计3.1.2训练、测试与结果展示：3.2通用手写体识别案例3.2.0数据集介绍3.2.1数据处理与CNN网络设计3.2.2训练、测试与结果展示：激
