文章分两部分，一是CAN的详解，二是常见问题汇总；文章长，但是都是重点精华，往有帮助~（参考的是火哥的STM32有关CAN协议的文档）一、CAN的详解1.物理层CAN总线：成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线。CAN是异步通讯，只有CAN_High和CAN_Low两条信号线，且这两条信号线是差分信号线，以差分信号的形式通讯；CAN是半双工的，在同一时刻，一个通讯节点发送消息，其他节点只能接收消息；CAN物理层的形式分为闭环总线和开环总线，闭环总线是高速短距离的，长度最长40m，通信速度最高10Mbps；开环总线是低速远距离的，长度最长1km，通信速度最高125kbps。开环闭
我正在努力处理mongodb中的聚合。我有以下类型的文件:{"_id":"xxxx","workHome":true,"commute":true,"tel":false,"weekend":true,"age":39},{"_id":"yyyy","workHome":false,"commute":true,"tel":false,"weekend":true,"age":32},{"_id":"zzzz","workHome":false,"commute":false,"tel":false,"weekend":false,"age":27}除此之外，我想根据文档中“真实”的字
AuroraIP核使用超简单的，COMEON！目录一、Xilinx平台AuroraIP介绍（一）Aurora基础知识二、Xilinx平台AuroraIP介绍（二）时钟与复位三、Xilinx平台AuroraIP介绍（三）Aurora配置及接口介绍四、Xilinx平台AuroraIP介绍（四）ExampleDesign介绍五、Xilinx平台AuroraIP介绍（五）Aurora收发测试 Xilinx提供了两个Aurora核，分别是：Aurora8B/10B以及Aurora64B/66B。 顾名思义，主要是8B/10B，64B/66B的区别；8B/10B编码可以平衡DC
一、数据增强概述数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。比如在狗猫识别项目中，通过随机旋转、翻转和裁剪等数据增强方法，可以使模型具有对不同角度和尺寸的狗猫图像的识别能力。其主要作用包括：增加训练样本数量：通过生成新样本，可以扩充训练集，提供更多样本供模型学习，从而减轻过拟合问题。提升模型的泛化能力：通过引入随机性，数据增强可以帮助模型学习到更多的通用特征，使其对新样本的泛化能力更强。增强模型的鲁棒性：经过数据增强处理的模型对于输入数据的变化、噪声等具有一定的抗干扰能力。解决数据不平衡
不论你是数据库小白，还是久经沙场的技术专家，你接触和运维Oracle数据库的第一步可能都是安装配置。并且随着软硬件的升级、替换以及业务场景的变化，数据库安装也将是你常常会进行的操作之一。这里先为大家附上Oracle各版本支持的生命周期及发布时间线，当前较为常用的则是Oracle19c以及Oracle21c等版本，但也有一些朋友的数据库是更早期的版本。作为专业的数据库技术社区，墨天轮上汇集了很多数据库领域的技术专家和爱好者，他们在这里分享实践经验、交流技术心得，其中就包括Oracle数据库各版本及相关内容的安装操作记录。这里就为大家整理了社区上一些受欢迎的Oracle数据库安装、配置及跨大小版本
非常感谢您的宝贵时间。我正在处理一个集合，我想在其中对同一日期的项目求和。考虑以下示例，这里我有两个文档，其中存储了user_id和播放的事件。我想总结那些日期相同的文件。在我的案例日期中，2017-01-25有两个结果，而2017-01-26只有一个。请查看预期结果。{"_id":ObjectId("58891b5656a961427e7b23c6"),"user_id":122,"played_event":[{"date":ISODate("2017-01-25T21:43:48.146Z"),"totalPlayed":0,},{"date":ISODate("2017-01-
前言上篇文章：图像数据噪音种类以及Python生成对应噪音，汇总了常见的图片噪音以及噪音生成方法，主要用在数据增强上面，作为数据集填充的方式，可以避免模型过拟合。想要了解图像数据增强算法的可以去看本人所撰这篇文章：图像数据增强算法汇总(Python)。本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。博主专注数据挖掘五年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分
[XDOJ]日常作业汇总（不定时更新）事先声明：1.该文章仅用于个人学习，谢绝未经本人同意和任何用于商业用途的搬运。2.本人22级学生，学校题库内的题目可能会不定期更改题目要求，请各位参照答案的同学对照好题目要求，切莫直接抄袭。题号目录[XDOJ]日常作业汇总（不定时更新）[1~50]2.数列分段3.最小差值4.命令行选项5.消除类游戏6.数字排序7.车牌限行_分支结构9.计算球体质量10.温度转换11.整数简单运算15.A+B+C16.字符输入输出18.数字字符19.实数运算20.四则运算21.数位输出27.阶梯电价1_分支结构28.计算某月天数_分支结构29.计算整数各位数字之和30.完数
寻找那些ChatGPT/GPT4开源“平替”们。ChatGPT爆火出圈，国内很多高校、研究机构和企业都发出类似ChatGPT的发布计划。ChatGPT没有开源，复现难度极大，即使到现在GPT3的完全能力也没有任何一个单位或者企业进行了复现。刚刚，OpenAI又官宣发布了图文多模态的GPT4模型，能力相对ChatGPT又是大幅提升，似乎闻到了以通用人工智能主导的第四次工业革命的味道。无论是国外还是国内，目前距离OpenAI的差距越来越大，大家都在紧锣密鼓的追赶，以致于在这场技术革新中处于一定的优势地位，目前很多大型企业的研发基本上都是走闭源路线，ChatGPT和GPT4官方公布的细节很少，也不像
1、git下载代码到本地（1）初始化文件夹--把这个文件夹变成Git可管理的仓库,从git下载的代码文件就会被下载保存的这个文件夹。gitinit（2）下载代码到本地gitclone你的仓库地址（3）根据提示输入你代码仓库的用户名和密码2、git查看分支列表gitbranch注意：分支前面的*表示当前所处的分支。3、创建新分支gitbranch分支名称注意：（1）此命令基于当前分支，创建一个新的分支，此时，新分支中的代码和当前分支完全一致。（2）实际开发中，我们是在主分支上（master）创建新分支4、合并分支#将develop2分支的代码合并到qa分支gitcheckoutqagitmerg
