这是我的个人博客欢迎顺便说一句，现在我只是一个学生，正在我的大学继续学习由提供动力。
主题来自名为LOFFER版权所有（c）2020-2021Kingfish404
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2024/9/28 22:44:43
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此为示例代码，详细讲解请参考博文：http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/16919859如对资源内容有疑问，请到博客中留言。
2024/9/26 13:24:47
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wanyangsil于2010-01-05上传代码的补充：开始时怎么也搞不懂simulink是如何调用fft_m.fig的，后来通过查看DFD1R的博客：http://blog.csdn.net/dfd1r/article/details/6280605终于搞懂：在模块my_fft1上面点击右键，点击blockproperties，点击callback选项卡，找到StopFcn后就能在右侧看到fft_md了，该选项的意思是：仿真运行结束后，数据写到workspace之后，启动fft_md.fig这个画图程序GUI
2024/9/26 7:45:22
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windows下获取CPUID，硬盘序列号，主板序列号，MAC地址等信息，配合博客https://blog.csdn.net/wolfcsharp/article/details/100984664使用
2024/9/23 18:35:10
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可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
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通过调用sqlite动态库，操作sqlite数据库，实现基本功能，包括创建数据库，打开连接数据库，建表，添加数据，关闭数据库的功能。
由vs2015创建的演示工程，在release文件夹下可以执行exe文件演示，参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_52213097/article/details/109493598
由vs2015创建的演示工程，在release文件夹下可以执行exe文件演示，参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_52213097/article/details/109493598
2024/9/22 9:29:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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