MAC地址全世界的每块网卡在出厂前都有一个唯一的代码,称为介质访问控制(MAC)地址一.网络适配器(网卡)要将计算机连接到以太网，需要使用相应的网络适配器(Adapter)，网络适配器一般简称为“网卡”。在计算机内部，网卡与CPU之间的通信，一般是通过计算机主板上的IO总线以并行传输方式进行。网卡与外部以太网（局域网）之间的通信，一般是通过传输媒体(同轴电缆、双绞线电缆、光纤）以串行方式进行的。网卡除要实现物理层和数据链路层功能，其另外一个重要功能就是要进行并行传输和串行传输的转换。由于网络的传输速率和计算机内部总线上的传输速率并不相同，因此在网卡的核心芯片中都会包含用于缓存数据的存储器。在确

购买专栏前请认真阅读：《Fabric项目学习笔记》专栏介绍新手在学习Fabric时，看到密密麻麻的命令与名词，经常会感觉无从下手，本节为大家梳理一下在学习Fabric前应该了解的知识。1.区块链推荐肖臻老师的课：https://www.bilibili.com/video/BV1Vt411X7JF2.Linux简单入门可以看下狂神说的课与笔记：狂神说Linux系列连载3.Docker建议学习Docker官方的getstarted：https://docs.docker.com/get-started/这篇文章也不错：https://zhuanlan.zhihu.com/p/187505981

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脉冲宽度是指脉冲所能达到的最大值所持续的周期时间。脉冲宽度是电子领域中一个重要的概念，它与脉冲重复间隔和占空比等参数密切相关。脉冲宽度通常用于电信号的测量，可以用来描述脉冲的形状、幅度和宽度等特性。在雷达和电源领域中，脉冲宽度是一个重要的衡量标准。在雷达系统中，脉冲宽度决定了雷达发射射频能量的时间长度。通过改变脉冲宽度，可以控制雷达接收到的目标物体反射能量的多少，进而影响雷达的探测范围和精度。一般来说，增加脉冲宽度可以增加雷达接收到的目标反射能量，从而增加探测范围，但同时也会降低雷达测量的精度。在现代开关模式电源中，脉冲宽度也扮演着重要的角色。通过快速开关固定电压源并平滑处理产生的阶梯状波形，

//（1）FixedUpdate  固定更新，每隔一定时间更新一次，更新频率为0.02s,可用在tian'jivoidFixedUpdate()  { //物理引擎：刚体 floatx=Input.GetAxis("Horizontal"); floatz=Input.GetAxis("Vertical"); Vector3dir=newVector3(x,0,z); r.velocity=dir*Time.deltaTime*3f;  }//（2）Update每帧都调用，用于动画播放 voidUpdate(){    //动画    if(Input.GetMouseButtonDown(0

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。文章目录一、一维数组1、创建2、添加元素、赋值3、删除元素4、长度相关5、是否空&清空6、排序&翻转&合并7、vector数据类型可以自定义二、二维数组1、初始化2、添加元素3、长度获取4、赋值5、输出6、遍历&迭代器赋值7、删除（乏了乏了，直接复制别人写的）三、出现的问题前言在C++创建数组时需要提前分配好大小，但是vector可以解决这个问题，大小用nums.size()表示即可。使用起来特别简便。我对学到的一维数组和二维数组的相关知识点做了总结，还有几道题目（为了避免篇幅太长，放在下一篇里单独说）。头文件：#include,而且要加usingnam

一、什么是Docker大型项目组件较多，运行环境也较为复杂，部署时会碰到一些问题：依赖关系复杂，容易出现兼容性问题开发、测试、生产环境有差异Docker就是来解决这些问题的。Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术：可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像，可以迁移到任意Linux操作系统。运行时利用沙箱机制形成隔离容器，各个应用互不干扰启动、移除都可以通过一行命令完成，方便快捷。Docker如何解决依赖的兼容问题的？将应用的Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包将每个应用放到一个隔离容器去运行，避免互相干扰不同环境的操作系统不同，Docker如何解决？我们先来了

作为数据要素流通的实践探索者与隐私计算技术的布道者，隐语社区联合学术届与产业界的数十位专家学者，于2022年11月正式推出「隐私计算技术线上MOOC」第一期，收获行业内外的广泛关注。首期课程涵盖100+知识点，覆盖20+高校，累计学习量已超7万，反响热烈！👏👉点击查看课程随着对隐私计算技术的不断深入学习，大家对于隐私计算实践应用也提出了新的需求，更希望了解其在不同行业的产业化场景中如何落地应用。基于此，隐语开源社区特别推出「隐私计算技术线上MOOC」第二期！本系列课程适合所有对隐私计算/数据安全感兴趣的同学，观看学习！无论你是安全领域从业人员还是在校大学生，相信都能通过对本系列课程的学习有所收

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数，就有定义域和至于，通过定义知道，定义域为样本空间，值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列，可列不一定有限。而分布律的定义则是指：X取各个可能值的概率情况。2分布律教材中提及的离散型随机变量的分布律有三种，分别为0-1分布，二项分布以及泊松分布0-1分布即两点分布，随机变量X只可能取0和1两个值。分布律表达式为

一张正常的图，或者说是人眼习惯的图是这样的：但是，为了神经网络更快收敛，我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化（此处的归一化指transforms.Normalize()操作）输入到网络中进行系列操作。如果将转成的tensor再直接转为图片，就会变成下图，和我们眼睛看到是不一样感觉。这是因为，将图片转为tensor并归一化，tensor之中会有负值，和我们正常看到的是不一样的，如果不进行反归一化到[0,1]，就会变成下图，会觉得变扭。我们正常看到的图片tensor是[0,255]或者[0,1]解释：transforms.Normalize()归一化后的图像，满足均