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  • gd32f450 lwip网络协议移植出问题,总是死在了Infinite_Loop

    p。我单独把初始化的函数放在HardwareInit()这个函数里,也就是系统还没有启动前,就可以完成初始化工作,但是放到任意一个task中,就不行。现在不清楚是哪影响了。感觉是像是这个初始化是不是导致系统的看门狗什么的重置了还是怎么了。我试着调节了task的堆的值,没有变化。

    作者: orkfire
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  • 系统级 SiP 芯片,物联网下一个竞争高地

    电子产品的要求也愈发向着体积小、重量轻、功能全以及低功耗方向发展。为了能在更小的空间内构建功能更加丰富、针对行业用户进行深度优化的芯片系统系统级 IC 封装 ( SiP,System in Package ) 成为了半导体行业内的新趋势,当前包括奉加微在内的诸多物联网通信芯片原厂纷纷开始发力,推出功能丰富的

    作者: 乔天伊
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  • 【手写数字识别】基于matlab CNN网络手写数字识别分类【含Matlab源码 1286期】

    的特征提取出来(也就是识别每个小部分),再将这些小部分具有的特征汇总到一起,就可以完成机器识别图像的过程了 2 卷积神经网络原理介绍 用CNN卷积神经网络识别图片,一般需要的步骤有: (1)卷积层初步提取特征 (2)池化层提取主要特征 (3)全连接层将各部分特征汇总 (4)产生分类器,进行预测识别

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-05-28 16:13:06
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  • 视厅合集】趣味科普视频,助您轻松上

    百科知识科普视频 序号 类别 服务名 科普视频链接 1 安全 等保合规安全服务   等保合规介绍 2 容器 云容器引擎 CCE   容器的编排和调度介绍 3 PaaS 分布式缓存服务 DCS   一分钟了解什么是华为分布式缓存服务 4 PaaS 分布式消息服务Kafka版  

    作者: 阅识风云
    发表时间: 2021-01-07 10:13:54
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  • 华为携手中软华腾发布基于鲲鹏底座的轨道交通票务云服务产品

    为基石的平台、GaussDB数据库等产品,为城轨业务创新插上腾飞的翅膀。AFC(城市轨道交通自动售检票)系统是由计算机集中控制的自动化售票、检票、计费、统计的封闭式网络系统,是基于计算机、通信、网络、自动控制等技术组成的综合性收费管理系统,是轨道交通最基本、最重要的系统之一。中

    作者: 技术火炬手
    发表时间: 2019-10-29 14:43:35
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  • 深度学习算法中的可变形卷积神经网络(Deformable Convolutional Networks)

    卷积神经网络(Deformable Convolutional Networks, DCN)被提出并取得了显著的成果。本文将介绍可变形卷积神经网络的基本原理、架构和应用,并探讨其在深度学习算法中的重要性和前景。 可变形卷积神经网络的原理 可变形卷积神经网络是在传统卷积网络的基础上

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-09-26 09:13:28
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  • GSA:NB-物联网网络现已由64个国家的140家运营商部署

    家运营商也在投资这项技术,这说明了这些网络正在获得的牵引力。 "这种势头也转化为可用设备的数量,现在接近750,我们期待看到这些网络和设备将如何用于一系列创新和有趣的用例。”关于GSAGSA是全球移动生态系统的代言人,代表从事基础设施、半导体、测试设备、设备、应用和移动支持服务供

    作者: 一览芳华
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  • 鸿蒙网络编程系列12-使用Request部件下载文件到本地示例

    (本文作者原创,除非明确授权禁止转载) 其他鸿蒙网络编程文章: 鸿蒙网络编程系列1-UDP通讯示例 鸿蒙网络编程系列2-UDP回声服务器的实现 鸿蒙网络编程系列3-TCP客户端通讯示例 鸿蒙网络编程系列4-实现Smtp邮件发送客户端 鸿蒙网络编程系列5-TCP连接超时分析 鸿蒙网络编程系列6-TCP数据粘包表现及原因分析

    作者: 长弓三石
    发表时间: 2024-04-30 05:49:59
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  • Linux系统之tomcat的安装方法

    built: Feb 27 2023 20:25:27 UTC Server number: 10.1.7.0 OS Name: Linux OS Version: 3.10.0-957.el7.x86_64 Architecture: amd64 JVM

    作者: 江湖有缘
    发表时间: 2023-04-16 08:32:02
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  • 快速体验:基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复

    前言卷积神经网络具有优秀的特征提取能力和模式识别能力。在艺术品瑕疵检测中,可以利用CNN对艺术品的图像进行高效的分析和判别。通过训练神经网络,能够学习到各种瑕症的特征,包括裂纹、褪色、污渍等,从而实现对艺术品图像的自动化检测。实战体验模型:import tensorflow as

    作者: 浩泽学编程
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  • 卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用是什么?

    卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用是什么?

    作者: 哥的时代
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  • 华为MAE助力中国移动安徽公司打造质效双优“皖美”5G网络

    先利其器,MBB智能运维让网络在故障处理方面具备了感知、分析、决策、执行的能力,可提升网络运维效率,保障网络高可靠性,使网络作为新时代的基础设施可以高效运转,极大地降低了因网络故障导致的网络中断给社会带来的影响。中国移动计划在2025年打造L4级自智网络,中国移动安徽分公司将联手

    作者: 智慧园区刘师傅
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  • 【故障】文件系统异常导致文件Structure needs cleaning报错的规避方法

    当文件系统发生异常后,数据文件可能出现Structure needs cleaning这样的报错当文件结构出问题时,该文件是无法mv、rm,也无法从对端dn拷贝覆盖此时如果做全量build,也会因为这个文件无法删除而导致build失败规避方法:1. 停止集群2. 连带着此文件的上

    作者: 你怎么不讲道理
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  • GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型

    本文提出了GNN-LM,将图神经网络与语言模型相结合,通过允许在整个训练语料库中引用相似的上下文,扩展了传统的语言模型。使用k近邻检索与输入的表示最相似的邻居,我们为每个输入构建了一个有向异构图,其中节点是来自输入上下文或检索到的邻居上下文的token,边表示token之间的连接。然后利用图神经网络从检索

    作者: 可爱又积极
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  • 【昇腾】【玩转Atals200DK系列】如何产生RTSP流在案例中使用(一)---------------网络摄像头

    > 虚拟网络编辑中做如下设置在虚拟机的设置 > 网络适配器中设置模式为刚才设置的VMnet0在虚拟机中重启网络服务Service NetworkManager restart此时在虚拟机中应该可以ping通开发板和网络摄像头,本样例中开发板ip为192.168.3.38,网络摄像头ip为192

    作者: 五讲四美好少年_fych
    发表时间: 2020-03-31 10:45:16
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  • 边境安检系统:LeSS与离岸开发

    可用的监视列表对每个旅行者进行筛选,并针对被政府机构(例如,警察、移民等等)用系统标记的旅行者采取并记录必要的行动。开始2010年SITA赢得了一项为期18个月的大合同,以创建和实施边境安全系统。该系统包括高度安全的数据中心和部署在该国所有口岸的软件解决方案。Frank West

    作者: Bob Jiang
    发表时间: 2020-07-14 09:59:25
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  • 2020-04-11:A系统联机同步调用B系统(A和B不是同一公司系统,不能用分布式事务),如何保证系统间数据准实时一致性(设计

    2020-04-11:A系统联机同步调用B系统(A和B不是同一公司系统,不能用分布式事务),如何保证系统间数据准实时一致性(设计思路即可)?提醒:需要考虑调用超时、并发、幂等、反交易先到等问题福哥答案2020-04-12:可参考微信支付和支付宝支付。

    作者: 福大大架构师每日一题
    发表时间: 2020-08-19 09:44:02
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  • 什么是SAP系统和应用服务器

    备精深的计算机组成原理,操作系统,计算机网络等领域知识,也能胜任SAP应用的开发工作。 什么是SAP系统? (本文仅仅讨论基于ABAP技术栈实现的SAP系统) SAP系统是SAP解决方案的组成部分,是一套实现特定业务功能的可供安装的软件系统。 SAP系统通常的组成部分: (1)

    作者: Jerry Wang
    发表时间: 2022-03-08 13:29:49
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  • 驻共创】怎么提高自己的系统设计和架构理论水平

    后,我们认为这个软件也就基本上可以定型了。 软件架构的主要目的是希望能重用以前的代码和设计,从而提高开发效率;在保持系统稳定的前提下,扩充功能和性能。 如何提高系统设计能力 一般而言,开发人员在从事开发3年后基本可以逐步做出初步设计,再做设计3年基本能够具备架构设计的能力。架构设

    作者: 阿提说说
    发表时间: 2022-08-30 03:33:52
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  • windows系统vscode远程调试MySQL

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    作者: eric0435
    发表时间: 2021-12-17 02:06:49
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