当OpenAI发布ChatGPT的时候,没有人会意识到,新一代人工智能浪潮将给人类社会带来一场眩晕式变革。其中以ChatGPT为代表的AIGC技术加速成为AI领域的热门发展方向,推动着AI时代的前行发展。面对技术浪潮,清越科技(PeroPure)立足多样化生活场景、精准把握用户实际需求,持续精确Fine-tune技术能力,创新AI应用方式,于今年7月正式推出智能服务式AI产品——peropure·AI。清越AI无畏探索，智驭生活，沟通无界清越AI是在基于AI大模型开发的对话式AI个人助理工具，适用于多种场景，无论是学生需要做作业，工作者需要写邮件，还是商务人士需要制作报告，甚至只是想要进行日常
高级定时器STM32F103有2个高级定时器TIM1和TIM8，高级定时器的功能主要有定时、输入捕获、输出比较、互补输出等。高级定时器简介：计数器16bit，上/下/两边计数，TIM1和TIM8，还有一个重复计数器RCR，独有；有4个GPIO，其中通道1~3还有互补输出GPIO；时钟来自PCLK2，为72M，可实现1~65536分频；高级定时器和通用定时器的引脚分布：高级定时器结构框图（分成6个部分）： 一、时钟源：内部时钟(CK_INT)；外部时钟模式1：外部输入引脚TIx（x=1,2,3,4）；外部时钟模式2：外部触发输入ETR；内部触发输入(ITRx)：使用一个定时器作为另一个定时器的预
一、HydroMPM模型1、模型介绍2016年度自立项目HydroMPM系统开发与集成完成的洪水分析模拟软件等成果经权威专家鉴定整体达到国际领先水平，HydroMPM_FloodRisk入选国家防总《全国重点地区洪水风险图编制项目可选软件名录》。成果应用项目100余项，累计合同额达4亿元，并获2019年中国大坝工程学会科技进步奖一等奖。“HydroMPM模型云平台”是珠科院基于前沿云应用理念和新型云建模技术独立自主研发的纯国产化建模平台。云平台基于B/S架构研发，内置了HydroMPM数学模型引擎，实现了一维、二维、一二维耦合水动力模型的构建、计算方案配置及成果可视化展示，形成了标准化、一体化
文章目录系列目录与传送门1、什么是RAM2、RAMIP核介绍2.1、RAM的三种形式2.2、RAM的实现方式与优化算法2.3、读写模式2.4、端口位宽/深度比2.5、字节写（Byte-Writes） 2.6、访问冲突(CollisionBehavior)2.7、可选输出寄存器（OptionalOutputRegisters）2.8、流水线输出（OptionalPipelineStages）2.9、对输出寄存器的可选控制2.10、复位优先级 3、参考与总结系列目录与传送门 《从底层结构开始学习FPGA》目录与传送门 此文仅仅对xilinxBRAMIP的参数做了详细解读，关于I
大家好，我是神韵，是一个技术&生活博主。出文章目的主要是两个，一是好记忆不如烂笔头，记录总结中提高自己。二是希望我的文章可以帮到大家。欢迎来点赞打卡，你们的行动将是我无限的动力。本篇主题是：阿里云安全组设置数据库仅自己电脑IP可登陆在安全组入网方向，设置一个3306端口的安全组规则，默认0.0.0.0/0为所有ip可以连接，通过账号和密码 现在要限制只有自己ip可以访问，需要配置这个规则，也就是修改源IP，注意这个源这边IP设置必须是公网IP，公网IP怎么取？注意注意注意：你的公网IP可能是变化的，亲自采坑，如果变化需要每次在变化后重新修改安全组规则（如果您本地出口ip是变化的,那么变化后将无
Deep-Sort多目标跟踪算法原理和代码解析deepsort是基于目标检测的多目标跟踪算法(Mutil-objectTracking)，目标检测算法的优劣影响该算法跟踪的效果。1.MOT算法的主要步骤给定视频的初始帧运行目标检测算法，例如YOLO、FasterR-CNN、SSD等算法对视频每帧进行检测，获得检测边界框根据检测边界框对图片进行裁剪获得检测目标，再依次对目标进行特征提取(表观特征或运动特征）根据提取的特征，计算前后两帧的相似度矩阵(cost_metrix)数据关联，为每个对象分配目标ID2.简述Sort算法流程SORT算法是Deepsort算法的前身。其两个核心算法为卡尔曼滤波算
腾讯推出的AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术1、如何学习深度学习？最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过Jeremy教授的fast.ai深度学习课程后，把每节课提到的学习建议和忠告都总结了下来：https://forums.fast.ai/t/things-jeremy-says-to-do/36682/1我让ChatGPT、Claude、Gemini翻译并总结了这篇文章，Gemini完成的更加出色，给出了26条关于学习方法和一些细节的建议（强烈建
视频的MediaController在活动中实现时的意图工作。但是根据我的申请要求，当我在DialogFragment中实现了同样的要求。MediaController落后于视频。我可以通过使用Framelayout并借助以下代码来解决此问题：((ViewGroup)mediaController.getParent()).removeView(mediaController);((FrameLayout)rootView.findViewById(R.id.videoViewWrapper)).addView(mediaController);以上代码将媒体控制带到了前景。但是搜索杆的更新错
kafka在流数据、IO削峰上非常有用，以下对于这款程序，做一些常见指令介绍。下文使用–bootstrap-server10.0.0.102:9092,10.0.0.103:9092,10.0.0.104:9092需自行填写各自对应的集群IP和kafka的端口。该写法等同–bootstrap-serverlocalhost:9092kafka启动kafka-server-start.sh##以上启动方式会启用$KAFKA_HOME/config下的配置文件##如果指定是kraft集群模式启动，需要指定kraft的配置文件路径kafka-server-start.sh$KAFKA_HOME/co
前言最近在做一个BI项目，用到了RabbitMQ异步化生成图表，同时还添加了死信队列处理无法被消费者正常消费的消息。于是便有了这篇文章，下面由我带大家介绍RabbitMQ的死信队列和其在项目中的应用吧。死信和死信队列的概念什么是死信？简单来说就是无法被消费和处理的消息。一般生产者将消息投递到broker或者queue，消费者直接从中取出消息进行消费。但有时因为某些原因导致消息不能被消费，导致消息积压在队列中，这样的消息如果没有后续的处理就会变成死信，那么专门存放死信的队列就是死信队列。注意：如果一个消息队列设置了过期时间，在队列过期后其中的消息并不会自动转发到死信队列中，而是会被系统丢弃或执行
