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问题解决了,请 cbhyk 来接分,谢谢了!!!!!!!!!!!
abcdhy
2004-04-08 06:03:43
问题解决了,请 cbhyk 来接分,谢谢了!!!!!!!!!
如果大家有空,帮我看看我的另一个帖子!!
http://expert.csdn.net/Expert/TopicView1.asp?id=2929280
谢谢!!
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问题解决了,请 cbhyk 来接分,谢谢了!!!!!!!!!!!
问题解决了,请 cbhyk 来接分,谢谢了!!!!!!!!! 如果大家有空,帮我看看我的另一个帖子!! http://expert.csdn.net/Expert/TopicView1.asp?id=2929280 谢谢!!
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programer23
2004-04-09
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见面有份。
cbhyk
2004-04-09
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为避免倒分的嫌疑,以下是该问题的链接:
http://expert.csdn.net/Expert/topic/2933/2933985.xml?temp=.7564813
cbhyk
2004-04-09
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来了
abcdhy
2004-04-08
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呵呵!!
谢谢!!
jonathan_yun
2004-04-08
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不懂帮你顶!!!
太长了。
Dubbo令牌桶限流代码分析-StatItem类
https://blog.csdn.net/
cbhyk
/article/details/86064725 ...
Android gcore文件解析[代码]
本文详细介绍了在Android平台上使用linux-ramdump-parser-v2工具解析高通Q+A平台生成的gcore文件的步骤和方法。首先,需要将gcore文件解压并解析为ramdump文件,使用qvm_dump_parser工具完成这一过程。接着,通过linux-ramdump-parser-v2工具解析ramdump文件,需要准备Python环境、gcc调试工具,并配置local_settings.py文件。文章还提供了具体的命令示例和可能遇到的错误及
解决
方法,帮助开发者顺利完成gcore文件的解析工作。
光伏系统MPPT、恒功率控制切换Simulink仿真
光伏系统MPPT、恒功率控制切换Simulink仿真内容概要:本文档主要围绕光伏系统中的MPPT(最大功率点跟踪)与恒功率控制之间的切换机制,在Simulink环境中进行建模仿真研究。通过构建光伏发电系统的仿真模型,实现两种控制模式的平滑切换,以应对光照强度变化、负载波动等实际工况,提升系统运行效率与稳定性。文中涵盖了控制策略的设计、仿真模型搭建及结果分析,重点展示了MPPT算法(如扰动观察法或增量电导法)与恒功率控制的协调逻辑,并验证了在不同环境条件下系统响应的动态性能与稳态精度。; 适合人群:具备一定电力电子与自动控制理论基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境的电气工程、新能源相关专业的本科生、研究生及从事光伏系统研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学实验中帮助学生理解光伏系统的核心控制策略;②为光伏逆变器控制系统开发提供仿真验证方案;③支持科研项目中对多模式切换控制算法的研究与优化; 阅读建议:建议结合MATLAB/Simulink软件动手实践,重点关注控制模块的设计逻辑与参数整定方法,同时可扩展研究不同MPPT算法对切换性能的影响,以深化对光伏系统动态行为的理解。
RK3588构建Ubuntu根文件系统[项目代码]
本文详细介绍了基于RK3588开发板构建Ubuntu 22.04根文件系统的完整流程。内容包括环境准备、根文件系统构建及镜像打包三大部分。环境准备部分涵盖Ubuntu Base下载、依赖软件安装、根文件系统解压与配置;构建部分包括必要软件安装、桌面环境配置、用户管理、网络设置等系统定制化操作;最后通过脚本打包生成可烧录的根文件系统镜像。文章提供了从零开始构建定制化嵌入式Linux系统的实践指南,适合需要在RK3588平台上部署Ubuntu系统的开发者参考。
LMCC模型下载、环境配置及代码实现全流程解析(附模型下载网址)
内容概要:本文详细介绍了在Windows和Linux系统上配置LMCC例卷机试所需的Python、PyTorch及Transformers库的完整环境搭建流程,并提供了针对T1和T2题目的代码解析。T1聚焦于构建系统提示词、应用聊天模板拼接输入以及实现单条与批量推理的核心逻辑;T2则涉及句向量的last-token池化方法、文本相似度计算及满足特定条件的数学
问题
数据集生成策略,同时强调了模型下载的国内外替代途径以应对网络限制。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉深度学习框架PyTorch和Hugging Face Transformers库,正在准备或参与类似LMCC机试的技术人员或学生;; 使用场景及目标:①指导考生正确配置本地开发环境并理解试题背后的实现机制;②帮助理解如何利用Hugging Face工具进行prompt工程、文本编码、模型推理与嵌入向量处理;③掌握受限条件下模型下载的可行方案,提升本地调试与评测效率; 阅读建议:此资源结合环境配置与代码实现,建议读者按步骤实操环境部署,深入理解每一段代码的功能与设计意图,尤其关注system prompt设计、token处理逻辑与相似度筛选机制,在实践中同步调试与优化代码。
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