使用UCOSII最新版本2.92，程序中一共创建了三个任务，包括LED闪烁，串口收发，SPI收发，开发环境keil4，CPU是STM32L151C8T6
2024/11/17 1:22:08
13.04MB
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java获取系统信息（cpu，内存，硬盘）方法及jar包。
还可以直接读出ip地址及使用的网卡。
还可以直接读出ip地址及使用的网卡。
2024/11/16 2:15:53
481KB
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基于git上的【RDM.dev GUIforRedis】工具总是崩溃和目前网络平台上比较流行的【HslRedisDesktop】在加载大批量数据时总是假性卡死（一般超过15000条数据需要缓冲10秒以上，数据量越多，时间越久,本人测试电脑的CPU是i5-9400，具体时间可能会根据电脑型号不一样而不一样）的情况下迫不得已自己动手使用核心库StackExchange.Redis开发一个在Windows电脑能使用并且扩展性强的【RedisTool】。
https://blog.csdn.net/cao443647116/article/details/111035700
https://blog.csdn.net/cao443647116/article/details/111035700
2024/11/15 15:16:48
12.93MB
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Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时
2024/11/11 5:46:03
37.53MB
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
11.23MB
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计算机组成原理实验多周期CPU设计VivadoMIPS基本指令都有实现，包括bgtzjjalbne等等基本指令
2024/11/9 19:19:29
144KB
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从软件编码，硬件实现，操作系统支持的角度介绍OpenCL+GPU并行编程和CPU多线程并行编程的不同点,以加深听众对OpenCL+GPU并行编程的理解。
2024/11/9 2:16:19
15KB
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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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