方法论，就是关于人们认识世界、改造世界的方法的理论。它是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题。概括地说，世界观主要说明世界“是什么”的问题，方法论主要说明“怎么办”的问题。而对于数字化转型来说，数字化转型就是方法论定义当中的”世界”，其实就是如何看待认识？如何操作实现？（1）什么是数字化转型？应该指出数字化工厂的本质：通过连续规范无中断的方式实现信息的自动流转，其实说白了就是数据驱动。但数据流动也只是表面现象，其核心还是要。实现与企业业务的融合。现阶段来说，数字化转型的核心目的其实是实现管理与工艺的自动化，并且以数字化业务系统的形式进行体现。从这个角度来说，其实以我们关于智能制造、CP
目录介绍问题出现问题分析解决方法优化实现总结介绍大家好，我是清风。今天给大家分享一个项目中遇到问题解决问题的案例，编程其实就是一个思考的过程，缺少思考就没有灵魂，遇到问题先静下心去思考，想到方法后再去实践。我们要学会灵活变通去解决问题，掌握方法，这样才能举一反三，临危不乱，遇到所有问题都能很好地去解决。事情是这样的，做的一个答题小程序，要求在后台编辑题目，编辑题目是用的textarea文本域，即输入的是文本内容，配置之后小程序里查询显示后台配置的题目列表。当然在测试时后台去配置文本内容，小程序显示是没有问题的。因为配置的题目是纯文本，小程序里也是直接在text里显示的，没有问题。后台配置题目小
近日，一场行业瞩目的大型实战化网络安全攻防演练活动落下帷幕，在这场没有硝烟的博弈中，攻击方一路攻城掠寨，防守方依托纵深防御体系，从防护、监测到溯源，步步为营，寸土不让。在本次攻防演练的过程中，绿盟科技M-SEC社区监测并确认了上百个漏洞在被积极利用，其中0day和1day漏洞的数量较往年有所提升，但nday漏洞依然是主力。图片根据M-SEC社区监测到的漏洞分析，发现办公OA类软件以及边界网络产品是漏洞挖掘的重点对象，占比达到了56%。图片在今年的对抗演练中，曝出来的漏洞有较多属于已知漏洞，厂商也已发布了修复补丁，但未做升级的客户，受到了较大的影响。图片结合M-SEC社区汇总的各方情报信息，可以
一、为什么需要多集群随着K8s和云原生技术的快速发展，以及各大厂商在自己的数据中心使用K8s的API进行容器化应用编排和管理，让应用交付本身变得越来越标准化和统一化，并且实现了与底层基础设施的完全解耦，为多集群和混合云提供了一个坚实技术基础。谈到多集群多云的数据中心基础架构，会想到为什么企业需要多集群？1.单集群容量限制：集群上限5000个节点和15万个Pod。同时单集群的最大节点数不是一个确定值，其受到集群部署方式和业务使用集群资源的方式的影响。2.多云混合使用：避免被单家供应商锁定，不同集群的最新技术规划，或是出于成本等考虑，企业选择了多云架构。3.业务流量突发：正常情况下用户使用自己的I
一、 背景概览1、 背景云视听小电视作为一个发展迅猛的APP，是多屏部门主要产品线，会安装于各电视厂商的智能系统上。用户通过点击端外的资源位进入小电视APK（外唤）或者直接打开小电视APK（主启），这两种方式进入端内，来消费各种视频资源和信息。在此商业逻辑链条中，涉及端外投放拉新拉活获客，进入APK后端内承接，浏览消息过程中用户体验，以及退出时用户的整体观感，对活跃过的用户预期召回等很多要做的事情。本文中我们主要关注渠道用户通过外唤或主启的方式进入小电视后，在用户全链路的生命周期过程中，在各个节点上，对用户进行更好的承接，让广大用户更加喜欢我们的产品。 2、 目标云视听小电视历经多个产研走转，
``数组的includes方法在日常的编程中比较常用到，其作用就是判断某一数据是否在数组中，通常来说，数组中的数据如果是数字，布尔值，或者字符串的话，都是能够进行判断的例如：[1,2,3,4].includes(3)//true[1,2,3,4].includes(5)//false[true,false].includes(false)//true[false,false].includes(true)//false['foo','bar'].includes('foo')//true['foo','bar'].includes('baz')//false如果是对象的话，那么会有一个有趣的现
1、发现推挽带有上下拉电阻1.1、stm32手册记忆中推挽是不需要上下拉的，没关注过，但是我真的理解上下拉吗，下图来自stm32f4的中文版和英文版的数据手册，没有翻译错，就是“推挽带有上下拉的能力”。1.2、查找相关信息搜索到一篇推挽上下拉的文章，实际测试表格如下，从他的数据来看，推挽不加上下拉对低电平的影响很大，直接变成了1.2V。（持保留意见）我不信，于是开始测试，推挽加或不加上拉电阻，高电平是3.270V，低电平是0.006V.那这个1.2V是错误数据？再看其他引脚配置，上拉推挽输出低是0.134V，比起别的输出低电平时的0.005V也要高不少，推测是这个引脚外围电路的影响，他测试的时
机器人阻抗控制是一种控制方法，旨在使机器人能够根据外界的力或力矩变化做出适应性的响应。与传统的位置或速度控制不同，阻抗控制注重机器人与环境之间的力交互。阻抗控制的核心思想是通过模拟物体的力学特性，使机器人在与环境交互时具有某种"阻抗"，即机器人对外界施加力或力矩的响应特性。这种阻抗可以通过控制机器人关节扭矩、末端执行器力/力矩或刚性连接件的刚度、阻尼和质量等参数来实现。阻抗控制是一种在机器人控制中广泛应用的概念，用于描述机器人对外部力/力矩的响应性质。为了形象地理解阻抗控制，可以采用类比的方式将其比喻为弹簧和阻尼器的行为。想象一下，当你按下弹簧时，它会对你的手施加一个反作用力，使你感受到阻力。
文章目录一、ZeroForcing算法思想二、MMSE三、MIMO检测中ZeroForcing算法比MaximumLikelihood差的思考本篇文章是学习了B站UP主乐吧的数学之后的笔记总结，老师讲的非常好，大家有兴趣的可以关注一波！一、ZeroForcing算法思想那么MaximumLikelihood(ML)算法是最优的检测，这个最优指的是使错误率最低（假定发送的x是等概率出现的），从最低错误率的角度出发，同时假定在每个天线处的高斯白噪声是独立同分布的，那么，这个ML算法的公式为：X^=argminX∈XMt∥Y−HX∥2(1)\hat{X}=\operatorname{argmin}
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。假如我们有无限的资源，比如有无穷多的数据，无穷大的算力，无穷大的模型，完美的优化算法与泛化表现，请问由此得到的预训练模型是否可以用来解决一切问题？这是一个大家都非常关心的问题，但已有的机器学习理论却无法回答。它与表达能力理论无关，因为模型无穷大，表达能力自然也无穷大。它与优化、泛化理论也无关，因为我们假设算法的优化、泛化表现完美。换句话说，之前理论研究的问题在这里不存在了！今天，我给大家介绍一下我在ICML'2023发表的论文OnthePowerofFoundationModels，从范畴论的角度给出一个答案。范畴论是什么？倘若不是数学专业的同
