总体学习过程内容管理-CSDN创作中心学习资料参考视频 1Unity3dARPG网络游戏编程实践(一)：网络连接（unityNetWork与socket的对比）（流畅）_哔哩哔哩_bilibili1.创建项目2创建sense3创建button 4给button添加脚本，要继承MonoBehavior，命名支持中文的usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Net.Sockets;usingUnity.VisualScripting.FullSerializer;usingUnityEngine;pub
本案例偏向业务实战，详细原理请根据参考资料、网上检索等自行学习。.NET8后端项目目录结构项目的引用依赖链为：WebAPI=>Service=>Infrastructure=>Model。本案例中，Test层不会用到。EFCore与Identity在Model层中安装Microsoft.AspNetCore.Identity.EntityFrameworkCoreNuget包在Model.DbEntities目录下新建ApplicationRole、ApplicationUser、UserInfo实体类usingMicrosoft.AspNetCore.Identity;namespaceCa
Transformers开启了NLP一个新时代，注意力模块目前各类大模型的重要结构。作为刚入门LLM的新手，怎么能不感受一下这个“变形金刚的魅力”呢？目录Transformers——AttentionisallYouNeed背景介绍模型结构位置编码代码实现：AttentionScaledDot-productAttentionMulti-headAttentionPosition-WiseFeed-ForwardNetworksEncoderandDecoderAdd&Normmask机制参考链接论文链接：AttentionIsAllYouNeedTransformers——Attention
目录一. Linux的结构目录1.1Linux的目录结构1.2常用目录介绍 二、常用命令 #与$提示的区别 查看ip地址：ifconfig su：切换用户 cd 目录查看 查看文件内容 创建目录及文件 复制和移动 其他 tar which whereis find chmod 三、vim一般使用四、SSH介绍 4.1什么时SSH4.2SSH服务端和客户端4.3基本工作机制一. Linux的结构目录1.1Linux的目录结构Linux为免费开源的系统，拥有众多发行版，为规范诸多的使用者对Linux系统目录的使用，Linux基金会发布了FHS标准（文件系统层次化标准）。多数的Li
【一、失败的教训：2023年AIGC产品遭遇滑铁卢的原因】技术落后于竞争对手：Jasper、Deepgram等因技术实力不足，在与更先进的产品如OpenAI的竞争中败下阵来。商业模式不可持续：ArgoAI和iQuit等由于难以实现商业盈利或找不到足够的付费用户，逐渐失去了市场。大型平台的竞争压力：当大型平台如Google、Facebook等推出自家的AI产品时，像PromptBox和Photofix这样的初创公司很难与之竞争。市场定位过于狭窄：专注于过于细分市场的产品，如AIPickupLines，可能会因市场规模有限而难以扩展。不明确的价值主张：许多产品未能明确地向用户传达其独特价值和优势，
1.引言随着深度学习技术的日益成熟，其应用领域也在不断扩展。从大型数据中心到边缘设备，深度学习模型已经渗透到我们日常生活的各个方面。特别是在嵌入式领域，如微控制器，深度学习的应用为各种设备带来了前所未有的智能化能力。但是，微控制器的计算能力和存储空间都相对有限，如何在这样的设备上运行深度学习模型成为了一个挑战。CMSIS-NN就是为此而生的一个库，它为ARMCortex-M系列微控制器提供了一套高效的神经网络API。在本文中，我们将详细介绍如何使用CMSIS-NN在微控制器上运行深度学习模型，并通过Python和Jupyter为您展示整个流程。2.CMSIS-NN简介CMSIS-NN是ARM为
工作中用到了，经过实践探索，总结下来备忘。解决问题第一，只有干货。如有帮到你，欢迎点赞收藏哦！目录问题产生背景方式问题产生背景从es拉取数据时，因为数据量过大，导致查询出来不是想要的所有数据。查询语法中如果不指定size则返回10条记录；指定size后获取的最高数据量是65536，超过65536条就会报错：如果数据量远远大于65536呢？只查询65536条数据的话显然不是全额数据量，这里就需要采用分页了。这里我们不考虑65535是怎么配置的，需不需要改配置，我们从使用方的角度来解决这件事。方式1，基于from+size，该策略最大查询10000条数据，上限太低，可用场景太少，不能满足；2，游
此篇智能家居入门与前两篇类似，但是是使用MQTT协议接入ONENET云平台，实现微信小程序与下位机的通信，这里相较于使用http协议的那两篇博客，在主程序中添加了独立看门狗防止程序卡死和服务器掉线问题。后续还有使用MQTT协议连接MQTT服务器的智能家居项目。前言一、硬件模块二、连接服务器测试三、两个协议的对比分析1、代码结构上：2、获取服务器数据上：3、架构上：四、下位机主要代码1、接收并解析云平台下发数据：2、传感器数据上云：五、微信小程序主要代码1、index.js2、index.wxml六、源码获取前言这里给出前两篇使用http协议博客的网址：①实现数据上云：https://blog.
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预测，应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类，应用RandomForestClassifie实现随机森林算法，应用Kme
1.背景介绍数据存储技术在现代信息化社会中发挥着越来越重要的作用。随着数据的规模不断扩大，数据存储的性能优化成为了一项至关重要的技术挑战。在这篇文章中，我们将深入探讨数据存储性能优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过详细的代码实例和案例分析，为读者提供实际的技术见解和经验。1.1数据存储背景随着互联网的普及和人们对数据的需求不断增加，数据存储技术已经成为了企业和组织中的核心基础设施。数据存储的主要目标是将数据存储在持久化的存储设备上，以便在需要时快速访问和检索。数据存储技术可以分为以下几种类型：本地存储：包括硬盘、固态硬盘(SSD)和USB闪存等。网络存储：
