这本书的DDR部分讲的很基础，很合适初学者，包括DDR前仿真和后仿真，教你一步一步的做，还有就是仿真的参数如何动dataheet中获取。
2021/3/7 13:36:39
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自动化测试（automatedtesting）在好多书籍中被引见了，但很少注意讲怎样去组织这些测试。
当测试写的越多时，很难知道把这些测试放到哪或者用什么去调用它们。
在极限编程---ExtremeProgramming(xp)，测试驱动开发Test-DrivenDevelopment(TDD)盛行的时代，这成了一个很大的问题。
你可以把测试驱动开发（TDD）认为是"Developmentthroughtesting"开发由经测试。
TDD的主要条款：在任何代码片段之前，必须先写好自动检测这段代码功能的程序。
既然代码不存在，那么测试在一开始就失败。
在测试通过之后，复制的代码必须删掉。
象这样的方式每
当测试写的越多时，很难知道把这些测试放到哪或者用什么去调用它们。
在极限编程---ExtremeProgramming(xp)，测试驱动开发Test-DrivenDevelopment(TDD)盛行的时代，这成了一个很大的问题。
你可以把测试驱动开发（TDD）认为是"Developmentthroughtesting"开发由经测试。
TDD的主要条款：在任何代码片段之前，必须先写好自动检测这段代码功能的程序。
既然代码不存在，那么测试在一开始就失败。
在测试通过之后，复制的代码必须删掉。
象这样的方式每
2020/1/12 5:23:49
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为新学习JSP的开发爱好者小白写下这篇文章，教你若何创建一个自己的学生信息管理系统，可能有很多小白也在迷茫中，建议你不要灰心啊，在下面我讲给你叙述如何进行完成一套自己的系统，并且提供两套版本，一套为IntelliJIDEA进行开发的版本，一套为eclipse开发的系统版本，接下来我以Idea开发为基础，整套开发方式完全基于MVC架构思想为新入门的小白们进行一步一步的讲解这一块的知识。
以下所有信息都是个人完成，若有转载或者自创请注明出处。
大家可以参考我的博客进行参考部署开发。
原文：https://blog.csdn.net/youxun1312/article/details/89342694
以下所有信息都是个人完成，若有转载或者自创请注明出处。
大家可以参考我的博客进行参考部署开发。
原文：https://blog.csdn.net/youxun1312/article/details/89342694
2018/8/19 23:03:07
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本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！
2020/1/22 13:03:28
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雷达这是一个雷达应用程序，次要使用ProcessingIDE和Arduinouno。
电子产品伺服电机，超声波传感器，arduinouno，跳线程式设计从本质上讲，处理是一个开放源代码的图形库，用于学习如何在视觉艺术的上下文中进行编码，并用于生成超声传感器数据的图形表示伺服电机和超声波传感器使用ArduinoIDE进行了编程，以固定的时间周期旋转，以检测其3D检测锥中的物体。
制造简单得多，只需要用胶带将超声波传感器安装在伺服臂上即可。
电子产品伺服电机，超声波传感器，arduinouno，跳线程式设计从本质上讲，处理是一个开放源代码的图形库，用于学习如何在视觉艺术的上下文中进行编码，并用于生成超声传感器数据的图形表示伺服电机和超声波传感器使用ArduinoIDE进行了编程，以固定的时间周期旋转，以检测其3D检测锥中的物体。
制造简单得多，只需要用胶带将超声波传感器安装在伺服臂上即可。
2021/4/22 15:33:46
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尚硅谷发布的周阳老师讲授的SpringCloud，讲的非常好，深入简出了解SpringCloud第一季核心技术，这个是本人在学习时亲手整理的笔记，希望对大家有协助。
2021/4/23 22:11:23
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本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
2016/5/8 15:33:01
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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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