概述 本文主要讲述利用NodeMCU-ESP8266开发板和继电器通过手机APP“点灯•Blinker”制作一款能够由手机控制的WiFi智能开关，从而实现智能物联。NodeMCU是基于Lua的开源固件，ESP8266-NodeMCU是一个开源硬件开发板，支持WiFi功能，所以在物联网（IOT）领域具有很广泛的用途。一.硬件准备 1.NodeMCU-ESP8266开发板 2.继电器 二.手机软件准备 1.软件名：点灯•Blinker 2.软件图标 3.软件官网链接 安卓直链http://dd.clz.me:1080/blinker-2.6.5-3.apkhttp://dd.c
视频链接ZYNQ7100板级电源硬件实战01_哔哩哔哩_bilibiliFPGA-ZYNQ7100板级电源硬件实战基于ZYNQ板级的系统框图2、基于ZYNQ板级的电源设计细则2.1、ZYNQFPGA功耗评估ZYNQ7100FPGA电源分类如下图所示《ug933-Zynq-7000-PCB》 P54《ug933-Zynq-7000-PCB》 P562.1.1、ZYNQ数字电源及时序（参考S1-FPGA板级实战导学）ZYNQ7100FPGA系统数字电源电压大小：VCCINT和VCCPINT为FPGA的PL和PS内核供电引脚，电压为1.0V；VCCBRAM为FPGABlockRAM的供电引脚；电
生成式人工智能已经超越了科幻小说的范畴，成为一种变革性技术，波及各个行业，并以前所未有的速度推动创新。本文深入探讨了与生成式人工智能相关的基本考虑因素、潜在优势和固有挑战，同时区分了其对应的对话式人工智能。我们还将探索现成的开源选项，以加快希望利用这项强大技术的科技巨头的开发和实施。科技巨头的关键考虑因素数据质量和道德考虑：与任何人工智能应用一样，生成式人工智能的成功基础取决于高质量、公正的数据。科技巨头必须优先考虑负责任的数据来源，精心解决数据中的潜在偏见，并遵守道德数据实践，以减轻声誉风险和法律问题。平衡模型复杂性和资源需求：在模型复杂性和资源需求之间取得微妙的平衡至关重要。虽然复杂的模型
华为OD机考:统一考试C卷+D卷+B卷+A卷目前在考C卷，经过两个月的收集整理，C卷真题已基本整理完毕抽到原题的概率为2/3到3/3，也就是最少抽到两道原题。请注意：大家刷完C卷真题，最好要把B卷的真题刷一下，因为C卷的部分真题来自B卷。另外订阅专栏还可以联系笔者开通在线OJ进行刷题，提高刷题效率。真题目录：华为OD机考机试真题目录（C卷+D卷+B卷+A卷）+考点说明专栏：2023华为OD机试(B卷+C卷+D卷)（C++JavaJSPy）华为OD面试真题精选：华为OD面试真题精选在线OJ：点击立即刷题，模拟真实机考环境
目录 前言AI辅助研发的技术进展行业应用案例医药行业汽车行业电子行业 面临的挑战与机遇技术挑战伦理问题数据安全机遇和解决方案未来趋势预测1.深度融合AI与研发流程2.智能研发平台的崛起3.强化AI与人类智慧的融合 前言当谈到人工智能（AI）时，我们往往想到一种技术，它在模仿人类智力的同时，也展现出了超越人类的潜力。随着AI技术的不断发展和应用，我们正处于一个令人兴奋而又充满挑战的时代。AI已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，从日常办公到医疗保健，从交通运输到金融服务，无处不在地改变着我们的生活和工作方式。在这个快速发展的领域里，AI不仅在提升效率和精度上发挥作用，还在推动科学研究、创新设计以及社
一、蓝牙官方api文档设备/蓝牙-通用/wx.startBluetoothDevicesDiscovery(qq.com)二、蓝牙重要参数介绍以及自我理解参数1deviceid蓝牙设备的id这个参数是蓝牙设备的唯一id2uuid服务的id这个是通过deviceid获取到的这个设备服务的uuid3characteristic特性值这个是通过deviceid、uuid获取到的特性值重点：辅助理解这几个值的意思首先deviceid是比较清楚的，它是蓝牙设备的唯一标识它只有一个，它的用途在于找到蓝牙之后进行匹配蓝牙。其次是uuid它是通过deviced获得得到的，通过deviced就可以获取到它蓝牙的
将深度强化学习技术与多智能体协作相结合，可以帮助解决现代军事决策、虚拟游戏等多个领域中的复杂任务场景。而值分解是平衡智能体可拓展性和环境平稳性的重要思想。作为该思想的经典算法，QMIX将联合动作值函数近似为局部动作值函数的单调非线性组合，在StarCraftII游戏中取得了较好的表现。一、背景介绍因为任务场景更为复杂，还存在任务耦合情况，所以涌现了分层强化学习、多智能体强化学习方向的研究。多智能体强化学习不是单个智能体的简单堆叠。可以引入博弈论的理念，探寻问题的均衡解而不是最优解，最终得到让智能体都满意的策略组合。由单智能体过渡到多智能体会出现维度爆炸、环境非平稳性、信度分配问题。针对这些问题
我正在编写一个Java小程序以在不同的硬件下以不同的方式运行。例如，如果我知道一台计算机有大量RAM但处理器较弱，我可以改变一些时间-内存权衡的平衡。能够发现运行applet的CPU的确切品牌和型号可能会有所帮助。有了这样的信息，我就可以针对不同的系统对我的软件进行基准测试并找到瓶颈。通常我正在寻找的是:内核和/或处理器的数量32位与64位CPUCPU缓存行大小L1、L2、L3缓存的大小设置缓存的关联性TLB的大小CPU上的确切品牌/型号信息FSB信息内存量交换/虚拟内存量运行applet的JVM运行JVM的操作系统系统负载已使用/未使用的内核线程数互联网连接带宽可用内存正在使用的显卡
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型YOLOv5s。 （2）本文给出了一种基于深度学习的垃圾图像分类模型YOLOv5s。微信小程序端的垃圾图像分类既要考虑模型的精度，也要保证模型的轻量化，即模型的参数量不能过大，因此在
目录一、ADC概述二、ADC模块相关API三、接口调用实例四、ADCHDF驱动开发4.1、开发步骤(待续...)坚持就有收获一、ADC概述ADC（AnalogtoDigitalConverter）模数转换器。现实生活中的所有属性（如温度、湿度、光照强度等）都是连续的，即为模拟信号；而单片机或电子计算机所能识别的信号都是离散的数字信号。此时，若是需要使用现实世界中的各种属性，就需要一种设备将模拟信号转换为数字信号，它就是模数转换器。ADC主要用于将模拟量转换成数字量，从而便于存储与计算等。ADC的主要技术参数有：分辨率：分辨率指的是ADC模块能够转换的二进制位数，位数越多分辨率越高。例如采集的电
