目前cuda最新版为cuda10.1，前几天安装后发现，对我的vs2019enterprise版本并不支持(启动vs2019后无法找到对应的创建模板项)，经过查找，在官方回复下了解到因为cuda10.1出来时，vs2019还是preview，所以暂时不支持，CUDA11才会修复。
然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。
具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单-＞项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的CSDN有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。
分享出来挣点分。
然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。
具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单-＞项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的CSDN有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。
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2023/10/30 1:19:55
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针对光纤光导系统对于太阳跟踪精度、稳定度方面的双重严格要求,设计了光敏阵列太阳定位传感器,并结合太阳轨道解算,实现了太阳光聚焦点的精确定位,并利用塑料光纤进行了聚焦太阳光传输,获得了系统输出光功率谱密度分布曲线与相关光学定量数据。
其中,针对光纤光导系统的对焦过程,研制了高位置分辨率的光敏阵列传感器来感知聚焦光斑确切位置,能够解决初始安装位置误差问题,并通过对太阳轨迹的运行趋势进行预测,自傲控制流程中嵌入同步跟踪模式,实现了精确性与稳定性的兼容。
对光纤输出光谱进行的定量检测结果表明,光纤光导系统输出光功率谱密度与太阳光具有良好的相似度,其色品坐标、显色指数和主波长参数也与太阳光接近,可在特定场合
其中,针对光纤光导系统的对焦过程,研制了高位置分辨率的光敏阵列传感器来感知聚焦光斑确切位置,能够解决初始安装位置误差问题,并通过对太阳轨迹的运行趋势进行预测,自傲控制流程中嵌入同步跟踪模式,实现了精确性与稳定性的兼容。
对光纤输出光谱进行的定量检测结果表明,光纤光导系统输出光功率谱密度与太阳光具有良好的相似度,其色品坐标、显色指数和主波长参数也与太阳光接近,可在特定场合
2023/10/29 12:16:07
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保持意义的持续学习（MPCL）这是的后续。
核心思想保持不变。
定位意义MPCL认为，潜在表示通过对外界采取行动而获得了意义。
为了使连续学习在复杂的环境中易于管理并避免，含义必须随着时间的流逝而保持稳定。
这是MPCL背后的核心思想。
请注意，稳定性并不意味着闲置：只要可以在表示的计算范围之外继续满足其目的，就可以完善表示模型。
MPCL借鉴了内含的。
我希望MPCL可以帮助建立更多位置的人工代理，尽管它并不完全符合当前的体现/情境认知理论。
在我的情境认知版本中，意义是核心。
“含义”是与需要稳定的外界的联系。
传统上，程序员是要确定算法输入和输出的含义的，因为含义不会神奇地从其算法的语法复杂性中浮现出来。
智能行为也不是来自孤立的算法，因为只有当智能算法在观察者眼中做出有意义的事情时，智能算法才能被认为是智能的，即，行为模式只能在可理解的范围内被认为是智能的。
在本自述
核心思想保持不变。
定位意义MPCL认为，潜在表示通过对外界采取行动而获得了意义。
为了使连续学习在复杂的环境中易于管理并避免，含义必须随着时间的流逝而保持稳定。
这是MPCL背后的核心思想。
请注意，稳定性并不意味着闲置：只要可以在表示的计算范围之外继续满足其目的，就可以完善表示模型。
MPCL借鉴了内含的。
我希望MPCL可以帮助建立更多位置的人工代理，尽管它并不完全符合当前的体现/情境认知理论。
在我的情境认知版本中，意义是核心。
“含义”是与需要稳定的外界的联系。
传统上，程序员是要确定算法输入和输出的含义的，因为含义不会神奇地从其算法的语法复杂性中浮现出来。
智能行为也不是来自孤立的算法，因为只有当智能算法在观察者眼中做出有意义的事情时，智能算法才能被认为是智能的，即，行为模式只能在可理解的范围内被认为是智能的。
在本自述
2023/10/29 0:30:54
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完成一个猜数字的GUI游戏。
开始游戏后，产生一个没有重复数字的4位随机数，用户每猜一个数字，显示出“完全猜中的数字个数”和“猜中数字但位置错误的数字个数”，比如nAmB，数字n表示猜中的位置正确的数字个数，数字m表示数字正确而位置不对的数字个数。
例如，正确答案为5234，如果用户猜5346，则显示：1A2B，数字1表示数字5及其位置猜对了，数字3和4这两个数字猜对了，但是位置没对，记为2B。
然后，用户根据游戏提示的信息继续猜，直到猜中为止。
同时设计规则，根据猜中的次数计算积分，并可以显示不同用户的排行榜。
注意:因为BGM因为太大被我去掉了
开始游戏后，产生一个没有重复数字的4位随机数，用户每猜一个数字，显示出“完全猜中的数字个数”和“猜中数字但位置错误的数字个数”，比如nAmB，数字n表示猜中的位置正确的数字个数，数字m表示数字正确而位置不对的数字个数。
例如，正确答案为5234，如果用户猜5346，则显示：1A2B，数字1表示数字5及其位置猜对了，数字3和4这两个数字猜对了，但是位置没对，记为2B。
然后，用户根据游戏提示的信息继续猜，直到猜中为止。
同时设计规则，根据猜中的次数计算积分，并可以显示不同用户的排行榜。
注意:因为BGM因为太大被我去掉了
2023/10/28 16:16:48
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针对传统阴影叠栅轮廓术深度测量范围有限的问题,根据阴影叠栅条纹对比度的变化特点,提出了大深度范围内的阴影叠栅轮廓新型测量方法。
该方法将光栅置于不同的高度,在物体表面形成叠栅条纹,通过将不同高度范围内的条纹相位测量结果相互融合,实现了大深度范围内的阴影叠栅轮廓测量。
分析了光栅处于不同位置时叠栅条纹的相位分布特点,提出了基于重叠区域的相位融合方法和误差补偿方法。
通过实验验证了所提出方法的可行性和准确性。
该方法将光栅置于不同的高度,在物体表面形成叠栅条纹,通过将不同高度范围内的条纹相位测量结果相互融合,实现了大深度范围内的阴影叠栅轮廓测量。
分析了光栅处于不同位置时叠栅条纹的相位分布特点,提出了基于重叠区域的相位融合方法和误差补偿方法。
通过实验验证了所提出方法的可行性和准确性。
2023/10/28 16:05:23
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包含1000张手持手机，打电话图片。
以及yolo类型的标注txt文件。
用于图像处理中对打电话行为的识别。
经过训练可以识别出图片手机的位置，1000张只能作初步训练，提高准确率需要加大数据集
以及yolo类型的标注txt文件。
用于图像处理中对打电话行为的识别。
经过训练可以识别出图片手机的位置，1000张只能作初步训练，提高准确率需要加大数据集
2023/10/27 13:36:38
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4gepc核心网PS考试练习题，一、单项选择题1．当4GUE处于ECM_CONNECTED状态时，MME上维护的UE位置信息是：A.CGIB.TAIC.UnknownD.RAI2．PCRF和PCEF之间的接口是什么？A.S11B.GxC.RxD.Gxc3．以下哪个协议不需要在MME上支持？A.S1APB.GTP-CC.GTP-UD.SGsAP4．“永远在线”是4G的特点之一，这指的是当4GUE开机附着网络后，其哪段承载在开机状态下会始终存在？A.S1接口承载B.S5/S8接口承载C.S10接口承载D.S11接口承载5．4G网络中S1Release过程会使得UE的状态变成：A.ECM-IDLEB.EMM-DEREGISTEREDC.ECM-CONNECTEDD.ESM-INACTIVE6．在EPG-S中，主要用于存储和管理配置文件的分区是？A./p01B./p02C./mdD./flash7．在VoLTE中，EPC网络作为IMS的接入，负责与IMS网络进行通信的节点是：A.MMEB.SGWC.PGWD.eNodeB8．在SGSN-MME上进行截获数据包进行追踪的工具是？A.EBMB.小区映射C.ITCD.用户事件日志..................
2023/10/27 7:03:18
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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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