CSDN每天分享能手--2023-03-04【10011】

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CSDN-AI 官方账号
2023-03-04 08:29:42

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9.@重拾卷轴,重铸王朝 共带来了133个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素
10.@凌锋lin6 共带来了119个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第二天 | 力扣977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59.螺旋矩阵II
11.@远洋之帆 共带来了114个站外访客,最佳分享:如何让Ai帮数据分析师干活-工作1
12.@Love YourSelf_CS 共带来了113个站外访客,最佳分享:chatgpt功能展示
13.@朱大头爷爷 共带来了111个站外访客,最佳分享:代码随想录训练营Day1
14.@baby_crocodile 共带来了104个站外访客,最佳分享:代码随想录训练营day2|34、排序数组中查找元素的第一和最后一个位置;35、搜索插入位置;977、有序数组的平方;209、长度最小的子数组
15.@坏 幸 运 共带来了96个站外访客,最佳分享:【基础算法】单链表的OJ练习(1) # 反转链表 # 合并两个有序链表 #
16.@九厘米的心情 共带来了95个站外访客,最佳分享:使用Nextcloud搭建私人云盘,并内网穿透实现公网远程访问
17.@夜猫收纳所 共带来了93个站外访客,最佳分享:ES6核心基础知识(一)
18.@Pang Pang Zhu 共带来了90个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础、203.移除链表元素、707.设计链表、206.反转链表
19.@雷欧给薄公子看茶 共带来了88个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第一天 | 704二分查找、27移除元素
20.@jjjj的笔记本 共带来了87个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第十四天 | 二叉树理论基础 、递归遍历 、迭代遍历 、统一迭代
21.@小水龟 共带来了78个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第二天| 704. 有序数组的平方、209.长度最小的子数组、 59.螺旋矩阵II
22.@不爱玩的提拉米苏 共带来了75个站外访客,最佳分享:Day02代码随想录算法训练营第二天 |977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59螺旋矩阵II
23.@RXXW_Dor 共带来了75个站外访客,最佳分享:电机控制中的2个重要变量(速度和转矩)
24.@techforward 共带来了74个站外访客,最佳分享:离职两年后,程序员遭前东家索赔:Bug 是你写的
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26.@心至苍穹外 共带来了69个站外访客,最佳分享:qsort快速排序的实现以及模拟实现qsort的功能(狠狠的拿捏)
27.@RoyUp8011 共带来了67个站外访客,最佳分享:小白刷代码随想录day16--104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度,111.二叉树的最小深度,222.完全二叉树的节点个数
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29.@dvlinker 共带来了66个站外访客,最佳分享:第12届PostgreSQL中国技术大会-主会场
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35.@内网穿透工具 共带来了55个站外访客,最佳分享:使用Nextcloud搭建私人云盘,并内网穿透实现公网远程访问
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39.@qq_42218240 共带来了49个站外访客,最佳分享:代码随想录算法训练营第四天| 24. 两两交换链表中的节点 、19.删除链表的倒数第N个节点、面试题02.07. 链表相交、142.环形链表II
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71.@john_dwh 共带来了25个站外访客,最佳分享:Code Virtualizer 3.1.4 Crack
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75.@几何心凉 共带来了23个站外访客,最佳分享:CSDN新星计划新玩法、年度勋章挑战赛开启
76.@SoftwareTeacher 共带来了23个站外访客,最佳分享:第12届PostgreSQL中国技术大会-主会场
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78.@请你喝杯Java. 共带来了22个站外访客,最佳分享:【JavaWeb】复习重点内容
79.@熬夜磕代码丶 共带来了22个站外访客,最佳分享:网络层IP协议与数据链路层以太网协议
80.@裴恒川 共带来了22个站外访客,最佳分享:C语言实现三子棋【详解+全部源码】
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83.@虎虎爸 共带来了21个站外访客,最佳分享:C++中邻接矩阵、邻接表、链式前向星具体用法及讲解
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85.@syseptember 共带来了20个站外访客,最佳分享:【C++PrimerPlus】第三章 处理数据
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88.@学海里的小码农 共带来了20个站外访客,最佳分享:Vue 如何将网页转换成转换成PDF实现步骤以及问题解决:
89.@狮子也疯狂 共带来了19个站外访客,最佳分享:【OpenCV】车牌自动识别算法的设计与实现
90.@城市里的元 共带来了19个站外访客,最佳分享:【Rust】一文讲透Rust中的PartialEq和Eq
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92.@雁过旧相识 共带来了19个站外访客,最佳分享:数据结构之树与森林
93.@北以北城 共带来了18个站外访客,最佳分享:汉诺塔和青蛙跳台阶详解
94.@爱学习的Akali King 共带来了18个站外访客,最佳分享:手把手教你用js实现手机通讯录功能(附源码)
95.@偷拨网线的william 共带来了18个站外访客,最佳分享:chatGPT能干什么?给大家分享一些实用的例子
96.@刘朵不是六多 共带来了17个站外访客,最佳分享:案例2-1 商品入库
97.@⚝ ⚝ 共带来了17个站外访客,最佳分享:案例2-1 商品入库
98.@祸祸往上努力爬 共带来了17个站外访客,最佳分享:C语言——实现三子棋
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LinuxZQ 2023-03-09
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派小星233 2023-03-06
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58名,还可以,继续加油!
「已注销」 2023-03-05
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chengjl8 2023-03-04
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51 分享到了微信和QQ

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芜湖
顾青弦 2023-03-04
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烽起黎明 2023-03-04
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74

是希望 2023-03-04
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这排名的意义是什么?

Hulmos626 2023-03-04
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39

孙不坚1208 2023-03-04
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78名,继续努力
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60
花想云 2023-03-04
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55
狮子也疯狂 2023-03-04
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哇,才89,加油💪
新能源BMS佬大 2023-03-04
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rygttm 2023-03-04
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小猫娃来啦 2023-03-04
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94,哇哦

简 料 2023-03-04
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15,噢耶
源码链接: https://pan.quark.cn/s/0f7c75cb3aad ### MIPI Video Mode 与 Command Mode 的差异 #### 一、引言 MIPI (Mobile Industry Processor Interface) 是一种用于连接移动设备中处理器及其外围设备的标准化接口。MIPI 接口支持多种协议,其中包含 DSI (Display Serial Interface) 和 DCS (Display Control Interface) 等协议。在 MIPI 接口的应用中,主要涉及两种工作模式:Video Mode(视频模式)和 Command Mode(命令模式)。本文旨在系统性地阐述这两种模式的工作机制、特性以及实际应用环境。 #### 二、LCD RAM 概念说明 在进一步探讨 MIPI 的两种模式之前,有必要对文中提及的“LCD RAM”概念进行明确。实际上,“LCD RAM”并非一个通用术语,而是本文作者用来描述 LCD 控制器中用于存储显示数据的内存区域。LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示屏)通常配备一个控制 IC(Integrated Circuit,集成电路),该控制 IC 可能内置 RAM 以缓存显示数据。 #### 三、MIPI Video Mode(视频模式) **定义:** - 视频模式是一种类似于传统 RGB 接口的工作模式,它要求主机持续不断地向显示器传输刷新数据。 - 在这种模式下,数据和控制信号以报文的形式通过 MIPI 总线进行传输。 - 显示器本身无需配备帧缓冲器,因为主机会周期性地刷新屏幕。 **特点:** 1. **实时性高:** 主机需要不...
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在电磁模拟技术中,CST(Computer Simulation Technology)是一种被广泛采纳的软件工具,它主要用于电磁场、微波、天线以及射频系统的设计工作。本资料将详细分析CST软件中离散端口的具体配置方法,这些方法对于提升仿真结果的精确度和专业水准具有决定性作用。离散端口在CST软件中扮演着模拟信号输入或输出的重要角色,它们构成了仿真模型不可或缺的部分。在配置离散端口时,一个核心的原则是保证端口的方向与网格线保持一致,这是因为这样做能够有效降低计算过程中产生的误差,并确保仿真数据的有效性。如果未能遵循这一指导原则,可能会引发未知的计算问题,进而导致仿真结果失去可靠性。 在CST软件中配置离散端口,通常需要借助“Pick Points”这一功能。通过选择“Pick Edge Center”选项,端口将被设定在模型边缘的中心位置上。然而,这种做法并不总是能够确保端口与网格线保持平行。在某些特定情形下,模型的几何构造可能不允许直接选取一个与网格线平行的边作为端口的安装位置。 为了克服这一挑战,可以采用多种不同的策略。如果模型本身已经包含一条与馈电口平行的边,那么可以直接利用这条边来建立端口,此时CST软件会自动调整端口使其与网格线对齐。另一种可选的方法是,当模型不具备现成的平行边时,用户可以手动构建一个几何结构,比如一个立方体,并使其边缘与馈电口平行。通过这种方式,新建立的几何结构的边缘就可以作为端口的位置,从而确保端口与网格线的平行关系。 在实施上述操作时,必须关注端口尺寸的合理性和物理意义的一致性。端口的尺寸应当依据实际天线馈电部分的尺寸进行适当调整,过大的端口或...
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【使用TensorFlow进行图像识别】 图像识别作为计算机视觉领域的关键任务之一,其核心在于通过算法解析和理解图像所包含的信息。在此资源中,我们将集中探讨如何借助功能强大的深度学习框架TensorFlow来执行手写数字识别。手写数字识别构成了众多实际应用的基础,例如自动支票处理、光学字符识别(OCR)等场景。 TensorFlow是由Google创建的一个开源库,它主要用于数值运算和机器学习,尤其在深度学习方面表现卓越。其核心优势在于可以构建并训练复杂的神经网络架构,并且在多种硬件环境中实现高效执行,涵盖CPU和GPU平台。 在此实践项目中,我们将运用TensorFlow来构建一个卷积神经网络(CNN)模型,这种架构是处理图像数据的理想选择。CNNs通过模仿人脑视觉皮层的运作机制,能够自主地提取图像中的关键特征,进而达成识别目标。在手写数字识别的特定情境下,这些特征可能涉及笔画的几何形态、走向以及相互间的连接模式。 对于CNN的基础结构,我们需要具备相应的认知,其通常由卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等部分组成。卷积层借助滤波器(亦称卷积核)对图像进行扫描,以捕捉局部特征;池化层则用于降低数据维度,同时保留核心信息;全连接层将特征向量映射至各类别的概率分布;而激活函数如ReLU则通过引入非线性元素,使模型能够学习更为复杂的模式。 在此案例中,建议采用MNIST数据集,这是一个广泛用于手写数字识别的标准测试集。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本均为28x28像素的灰度图像,代表0到9这十个数字中的某一个。为了训练模型,必须首先加载数据,并...

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