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最近两天，写了一篇将近7000字的文章。 不出意外的话，下周一文章内容会在内部学员群里直播。 所以，导致这两天没更文，日更太难了… 今天给粉丝们搞点F利。 就是单片机程序的一些例子，个人认为对于初学者来说还是很有参考价值。
Flutter BottomNavigation 底部导航详解 主要是使用了 Scaffold下的 bottomNavigationBar 整个属性,在这个属性下,可以添加底部图标的背景色,选中颜色,以及是否粘贴到底部
SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但
即使现在Linux系统基本都是相对稳定，但有时候驱动程序和应用程序也可能存在一些小问题，这时就需要重新启动Linux系统主机，今天美联科技就来讲解下，关闭或重新启动Linux系统的几个实用命令。 1、关机 Linux系统关闭最简单的解
python函数式编程 高级知识点：介绍匿名函数lambda，高阶函数map，reduce，filter，sorted的使用 lambda表达式的用法及其使用场景 什么是匿名函数？ 匿名函数，顾名思义就是没有名字的函数，在程序中不用使用def进行定义，可以直接使用la
⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。 🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程
https://www.jb51.net/article/151580.htm 前言 php默认使用文件存储session，如果并发量大，效率会非常低。而redis对高并发的支持非常好，可
非常高兴你能来阅读，本文会带你详细分析JAVA之装饰者模式。愿我们共同进步成长！ 文章目录 一.装饰者模式定义二.案例详解三.Java的IO结构的装饰者 一.装饰者模式定义 动态的将新功能附加到对象上。在对象功能扩展方面，它比继承更有弹性。
过程中会有一些特殊场景，比如来电话、短信，横竖屏切换，安装/卸载 APP，手机上的键盘操作，录屏等功能。下面介绍几个常用的设备交互 API。 更多用法参见官网： http://appium.io/docs/en/about-appium/intro/ 模拟电话/短信 用下面的命令模拟 GSM 电话和短信，注意：只能在模拟器上使用！
组件或者说子页面要用到，才考虑用getters。 五、拓展阅读 《Vue进阶（幺肆捌）：Vuex辅助函数详解》 《Vue进阶（四十三）：Vuex之Mutations详解》
效果图 归位（back） 表达式代码与注释 var s = 1.70158; ///< 用于
本期给大家分享线程池在Java项目中的真实案例，欢迎打卡！ 线程池入门参考：Java工作一年了，不会还不懂Java线程池的使用吧？（代码详解） 线程池优点 1、降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 2、提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
1.reset函数源码 从u-boot.lds中我们已经知道了入口点是 arch/arm/lib/vectors.S文件中的 _start，代码如下 第48行 _start开始的是中断向量表，其中 54~61行就是中断向量表，和我们裸机例程里面一样。
http://www.dede58.com/a/dedebq/2015/0226/1737.html 1.首页在后台单页文档管理里添加一个单页文档，内容编辑框输入你要的内容生成。 2.在需要调用单页文档的地方加入SQL万用标签
视频课堂：https://edu.csdn.net/course/play/8222 Windows下JAVA用到的环境变量主要有3个，JAVA_HOME、CLASSPATH、PATH。下面逐个分析。
摘要 Retinanet 是作者 Tsung-Yi Lin 和 Kaiming He（四作） 于 2018 年发表的论文 Focal Loss for Dense Object Detection. 作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage
摘要：分布式锁是在分布式系统中用于保证数据的一致性和并发控制的关键组件。本文将详细介绍Java分布式锁的五种实现方式，包括基于数据库、基于缓存、基于ZooKeeper、基于Redis和基于乐观锁。通过对比它们的特点、优缺点和适用场景，帮助读者选择合适的实现方式。 一、基于数据库的分布式锁
摘要 虽然低 IoU 阈值，如 0.5，会产生噪声检测（noisy detections），但是，随着 IoU 阈值的增加，检测性能往往会下降。造成这种情况的主要因素有两个：1）由于在训练过程中正样本呈指数下降，过少的正样本导致网络训练期间过拟合。2)dismatch：检测器在最优的
https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet RetinaNet 论文和代码详解 轻松掌握 MMDetection 中常用算法(一)：RetinaNet 及配置详解
前言 在了解MySQL之前我们先来了解什么是数据库？以及了解数据库相关术语的介绍 什么是数据库 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所存储的数据。 我们也可以将
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