目前认证体系中，还有HCIP IOT高级工程师的认证吗？

rpm包编译过程中，spec文件语法差异导致的编译错误汇总

化鲲为鹏，我有话说因为我们大部分的src.rpm包都是从fedora官网下载的（fedora与centos兼容性更好），而fedora的spec语法与centos有略微的差异。在编译rpm过程中存在因为语法差异导致的失败。故将当前遇到的差异及解决方案做了整理。一、%ldconfi

对象存储中获取对象的共享地址，最长过期时间可以设置多长

对象存储中获取对象的共享地址，最长过期时间可以设置多长

物联网应用中的用户界面和交互设计有哪些要求和原则

如何提高用户体验和易用性？

LiteOS studio 出现图中的问题应该怎么办？请各位大神赐教

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、应该是配置文件的问题吧 截图就是问题所在。2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【香港启德项目】资产轨迹Flink脚本中的时间加8小时逻辑描述

1.资产轨迹Flink脚本中的时间加8小时逻辑描述2.为什么要加8小时，以致于轨迹时间不是当前时间，而是加8小时后的时间

超能陆战队中的微型机器人现已实现！

left>看过《超能陆战队》的朋友想必对电影中两种机器人有着浓厚的兴趣，一个是“大白”，白白胖胖的身躯加上磁性的机器人声音，让无数少女巴不得立马冲上去给一个大大的拥抱。然而电影中真正的黑科技其实是那一个个“微型磁力机器人”，有了它们，人们就可以轻松的上天、入地，创造一切可能。</

如何在云解析服务 DNS 中修改新网域名的 DNS 服务器地址？

如何在云解析服务 DNS 中修改新网域名的 DNS 服务器地址？ 

万字长文 详解语义解析中的NL2SQL【转】

Net为代表，此方法是目前的主流方法。它将SQL生成分为两步：首先预测SQL语法的骨干结构，然后对其进行列和值的补充。这种方法在后续的研究中得到了广泛的应用和优化。结合图网络的方法：为了解决多个表中存在同名列时的预测不准确问题，研究者提出了结合图网络的方法。其中，Global-G

tesseract 识别中文字符

4783457845738457S7871Z38917Z38912739S23749834789 &nbsp; 识别率还是蛮高的，，，更详细的需要自己去钻研了。

如何使用io_uring构建快速响应的I/O密集型应用

行io_uring_setup()系统调用来初始化内核中的提交队列和完成队列，其中至少包含提交队列中的条目，然后将生成的文件描述符映射到应用程序和内核之间共享的内存中。 默认情况下，CQ环的条目数将是SQ环条目指定的条目数的两倍。这对于常规文件或存储工作负载足够，但对于网络工作负

电子签名与手写签名的区别，优势是什么？

主要用以确定签字者的身份，并表示签字者同意所签署文档中规定的内容，对文档的真实性负责，且具有法律效力。 而电子签名通俗来讲，就是通过密码技术在电子文档上加载的电子形式的签名，可以轻松验证签约主体的身份信息和签名信息，以及原文在传输过程中是否发生过改动。值得一提的是，根据《电子签名

苏宁数据仓库应对数据爆发式增长的技术演进

据维度分析需要将相同属性整合到一张表中，不同表中差异化的数据整合到各自数据表中。拆分：根据属性的使用频率、属性变化程度、属性数据计算产生时间等角度分析多维度属性做适当拆分，常用的信息在一张表中，对异变、冷门属性拆分到另外一张表中，对出数比较晚的数据也做单独拆分，可以尽可能保障主数

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇

焦耳偷电电路中的信号分析：存在单稳态的多谐振荡电路

10μs 左右。   当L1的电流（也就是T1的集电极电流）达到对应的恒流数值（124mA）它的电压开始快速上升。下面来自于BC547数据手册，最下面的曲线显示了BC547的集电极电流与Vce之间的关系。图中的曲线与【图2.2】测量T1的集电极电压变化很相似。 ▲ 图2

JZ12矩阵中的路径_JZ13机器人的运动范围

JZ12矩阵中的路径 矩阵中的路径 ![image-20220610144407755](https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20190919/56_1568900435177_29C080A5413E925FE3B3CCB4048AB99B

基于深度学习的石油炼化过程中的产品预测与市场需求

和市场竞争力。 结论 基于深度学习的石油炼化过程中的产品预测与市场需求方法可以实现更准确和高效的预测。通过数据的收集和预处理，建立深度学习模型，并进行训练和优化，可以实现对产品质量和市场需求的准确预测。这些方法的应用将有助于提高石油炼化过程中的生产计划和销售策略，降低资源消耗和生

神经网络在图像处理中的威力：深度学习的前沿

神经网络在图像处理中展现了强大的威力，推动了计算机视觉领域的快速发展。我们可以更好地理解深度学习在图像处理中的前沿。随着技术的不断进步，神经网络将继续引领图像处理领域的创新与发展。神经网络在图像处理中的应用已经取得了巨大的成功，并在不断引领着这个领域的发展。理解神经网络在图像处理中的深度学习

区块链技术在公司监视员工电脑的软件中的应用与安全

随着科技的飞速发展，公司对员工电脑的监视成为一项必不可少的管理手段。为了提高监控系统的安全性和透明度，一些公司开始探索区块链技术的应用。本文将深入探讨区块链在公司监视员工电脑的软件中的具体应用，并重点关注其安全性。 1. 区块链技术在监视系统中的应用 在传统的监视系统中，数据容易

微服务中基于Spring Boot的maven分布式项目框架的搭建

文件，在父工程中我们主要做什么呢？父工程中主要用来定义一些依赖的版本，子工程在创建的时候继承该父工程，就可以使用对用的依赖，不需要指定版本号。同时，如果有版本相关的修改，只要在父工程中修改即可，这是 maven 分布式工程的好处之一，它就相当于 Java 中的抽象父类。新创建的空 maven 工程没有指定其 类型，maven