细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考

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1.未烧录过固件，上电，进入MASKROM模式（研1板初始形态）2.烧录过固件，按住recover按键上电或复位，系统将进入LOADER固件烧写模式，此模式下可烧写包括loader在内的所有固件。
（或者串口运行rebootbootloader或者adbrebootbootloader）运行AndroidTool后看到如下的界面：

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1、我们会怎样失败，华为会怎样垮掉2、把握客户的真正需求，坚持主航道的针尖战略3、走向世界走向开放，一杯咖啡吸收宇宙的力量4、我们的创新应该是有边界的，不

欢迎下载研华科技主题白皮书:【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例[摘要]TISitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。
广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。
https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p...很早以前用过网络收音机，N年前了，都忘记了当初用的是什么软件了，当时只是觉得整天听MP3听腻了，想回到过去，听听广播，尽管有时候会插播广告，比较烦人，不过有笑话听，挺逗人的。
那个网络收音机的软件用了没多久，就不再用了，软件用的不爽是一方面，为了听广播而开着电脑实在是大炮打蚊子，还不如花二十块钱买个真的半导体收音机。
今天无意间看到一个，基于ARM的网络收音机，跟半导体收音机一样，装在小盒子里，可以收听通过互联网传来的广播，比电脑省电，而且因为是网络版的，突破了地域限制，收听国外的广播一样清晰。
感兴味的同学自己做一个，收听VOA，练英语听力，那才叫音质，才叫舒服。
这个收音机的原理图并不复杂，想学点东西的同学可以自制。
ARMCortex-M3网络收音机系统设计框图:说明:系统利用TPS2375实现以太网供电(PoE)，跟USB供电一样，不需要额外的变压器。
CPU则是Cortex-M3内核的LM3S6950，解码器则是VS1053，都是常见的集成电路。
系统还支持SD卡，搞不好将来做成“网络录音机”，离线播放录下来的广播，也是说不定的事儿。
固件代码方面，因为是“网络”收音机吗，毋庸置疑，需要TCP、IP协议，至于收听广播部分的协议，这里用到的是SHOUTcast协议，是由Nullsoft开发的，一种免费的声音流技术，用于网路广播。
附件内容提供了ARMCortex-M3网络收音机全部的原理图、PCB制版图、以及固件代码。
ARMCortex-M3网络收音机电路参数（英文）介绍:Open-SourceHardwareMicrocontroller:LM3S6950ARMCortex-M3fromLuminaryMicro/TIAudioCodec:VS1053fromVLSIDisplay:S65LCDwith176x132pixeland16bitcolormicroSDSocketRotaryEncoderIRReceiver(RC5)PoE(PoweroverEthernet)Open-SourceSoftwarePlayShoutcast/IcecastandRTSPStreamsPlayaudiofilesfromthememorycardAlarmClock

运满满自开始微服务改造以来，线上线下已有数千个微服务的Java实例在运行中。
这些Java实例部署在数百台云服务器或虚机上，除少数访问量较高的关键应用外，大部分实例均混合部署。
这些实例的管理，采用自研平台结合开源软件的方式，已实现通过平台页面按钮菜单执行打包、部署、启动、停止以及回滚指定的版本等基本功能，取得了不错的效果。
但仍然存在如下几个痛点：1.实例间资源隔离，尤其在高峰期或故障期间，单服务器上不同实例间CPU和内存资源的争抢特别明显。
2.线上某个应用实例异常时需要人工干涉，导致较长的故障时间。
3.大批服务端应用新版上线后，如网站关键功能故障，需要针对每个应用，选择对应的版本，执行回滚操作，

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图书馆管理系统实施后，达到以下目标。
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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。