差分定位技术：原理、分类与应用场景 差分定位是一种高精度的相对定位技术，通过基准站和移动站的同步观测消除GNSS系统误差。主要方法包括位置差分（米级精度）、伪距差分（亚米级）和载波相位差分（厘米级）。关键技术涵盖精密单点定位（PPP）、差分全球定位系统（DGPS）和实时动态定位（RTK）。该技术广泛应用于智能驾驶（厘米级）、无人机（厘米级）、共享出行（亚米级）及智慧城市（毫米级）等领域，产品类型包括模组（几十至几百元）和板卡（千元级）。差分定位能有效消除卫星轨道误差、大气延迟等系统误差，显著提升定位精度，是当前GNSS测量中精度最高的方法。随

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深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹 本卷作为「深度学习×PyTorch基础」系列的实战入门篇，系统讲解了如何用 PyTorch 从零实现线性回归模型，涵盖了数据生成（sklearn.make_regression）、Dataset 与 DataLoader 的封装与批处理、线性模型（nn.Linear）构建、均方误差损失函数（MSELoss）、随机梯度下降优化器（SGD）设置、以及训练循环与可视化全过程。通过一条可控斜率的直线示例，完整演示了张量计算、自动微分与参数更新在实际拟合中的协作流程。

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关于系统无法找到 arm-linux-gcc 命令，这表明你的环境中尚未安装 ARM 交叉编译工具链。以下是详细的解决方案：（DIY机器人工房） 而 Windows 或 Cygwin 没有原生支持，需要额外配置，因此 Ubuntu 中使用这类命令更直接、兼容性更好。等 ARM 交叉编译命令是可以直接使用的，但需要先安装对应的工具链。Ubuntu 作为 Linux 发行版，其软件源中内置了成熟的交叉编译工具链，通过。（包括 WSL 中的 Ubuntu 或独立 Ubuntu 虚拟机 / 服务器）中，如果你的 Ubuntu 是 WSL 中的版本，编译后的文件可以直接通过。如果你需要更专业的 ARM 工具链（推荐），可以直接下载。的信息，说明安装成功。

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Redis缓存架构实战 本文探讨了Redis在高并发场景下的应用策略，重点分析了缓存热点数据的关键技术要点。文章首先介绍了基础案例工程，展示了缓存与数据库的增改查操作。随后提出数据冷热分离策略，通过设置缓存过期时间+续期机制来自动筛选热点数据。针对缓存击穿问题，建议采用随机过期时间分散key过期压力。对于缓存穿透问题，推荐缓存空值来缓解恶意请求攻击。全文围绕高并发场景下的Redis优化展开，提供了从架构设计到具体实现的解决方案。

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7月2日作业 【代码】7月2日作业。

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密码学（斯坦福） 安全信息保护：网络流量、无线网络流量保护加密软件或者光盘：EFS…内容保护：CSS（DVD）AACS（蓝光）事实证明CSS是比较容易被破解的。用户认证等…主机段与服务器段之间的传输协议保证了信息传输过程中不会被攻击者窃听或者篡改。TLS协议简述①. 传输双端的握手协议：双端握手之后，双端会获得一个只有双端知道的密钥，其他用户无法知道密钥的内容。②. 信息记录方面：双端使用共享密钥对于传递的信息进行加密传输。磁盘中的信息保护机制保证磁盘中的信息不会被篡改。

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【字节跳动】数据挖掘面试题0003：有一个文件，每一行是一个数字，如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间 利用MapReduce框架可实现大规模数据的分布式排序，核心是将数字作为键输出，借助Hadoop的自动排序机制完成排序工作。对于网页停留时间计算，需按用户和会话分组后，通过窗口函数或时间差计算相邻页面的访问间隔。两种场景均体现了大数据处理中"分治+排序"的核心思想，前者直接利用框架特性，后者需结合业务逻辑进行时序分析。关键点包括：确保数据正确分区排序、处理边界情况（如末页停留时间）、优化性能（如使用Combiner或合理设置Reducer数量）。

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LabVIEW 网络流通信功能 LabVIEW网络流技术实现主机与客户端间的双向数据交互，支持跨设备实时通信。主机端创建命令流和数据流网络端点，分别用于发送控制指令和接收波形数据。客户端对应端点解析指令并反馈数据。该技术适用于分布式测试系统、工业自动化等场景，支持复杂数据类型传输。相比TCP套接字，网络流开发效率更高但跨语言兼容性较差；相比共享变量，网络流更适合点对点实时交互。使用时需注意网络稳定性、端点同步、数据速率匹配等问题，确保可靠通信。

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汽车功能安全概念阶段开发【相关项定义&HARA】2 相关项是指被实施功能安全要求的系统或系统组合。它是一个功能单元（可能包括硬件、软件、机械部件和操作者），其功能失效可能导致危险事件。相关项=结构+功能描述+对象属性特征）概念阶段的相关项定义需要：划定相关项的范围（内部组成）和接口（与外部系统或环境的交互）。清晰说明相关项预期提供的所有功能（包括正常操作、降级操作模式）。初步识别构成相关项的要素（硬件模块、软件组件、传感器、执行器等）。描述相关项运行的场景（环境、驾驶工况、驾驶员状态等）。明确定义输入输出信号、通讯接口、能量源、机械连接等。

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宽表设计（Wide Table） 与 子表 + 类型 + 属性表设计（EAV 模型或“属性表”模型） 本文对比分析了两种数据库属性扩展方案：宽表设计和EAV模型。宽表设计通过预定义扩展字段实现高性能查询，但扩展性差；EAV模型采用属性表实现高度灵活性，但查询性能较低。文章建议根据业务场景选择：固定字段用宽表，动态扩展用EAV，或采用混合模型（核心字段用宽表，扩展字段用EAV）。关键权衡因素包括扩展需求、性能要求和维护成本，最终推荐通过抽象属性引擎层来解耦业务逻辑与底层实现。

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STM32要学到什么程度才算合格？ 如何设计这些MCU之间的通信协议，如何保证数据的一致性和实时性，如何处理故障和异常，这些都需要丰富的经验和系统性的思考。作为一个在嵌入式领域摸爬滚打了快10年的老兵，今天看到这个问题时，脑海里瞬间闪过了无数个难忘的瞬间：第一次成功点亮LED时的狂欢、第一次调通串口通信时的激动、第一次做出完整项目时的成就感，当然还有无数次因为bug而彻夜难眠的焦虑…我记得有一次在调试一个SPI通信问题的时候，软件怎么调都不对，后来用示波器一看，发现时钟信号的占空比不对，原来是PCB走线的问题导致的信号完整性问题。

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机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍 XGBoost 代表了梯度提升集成方法的巅峰，凭借其卓越的预测性能、高效的工程实现、强大的正则化能力和对实际数据问题（如缺失值、特征缩放）的友好处理，使其成为当前结构化数据建模（尤其是中大型数据集）的。在实践中，XGBoost (及其同类如 LightGBM, CatBoost) 的应用范围通常比 SVM 更广泛，尤其在追求预测精度的竞赛和工业界场景中。支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。

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ODS 系统是什么？企业为什么需要搭建 ODS？ ODS系统（操作型数据存储）是企业数据管理的关键环节，用于集成、清洗和实时更新分散的业务数据（如ERP、CRM等），提供统一、可靠的数据视图。其核心功能包括数据集成、清洗转换、实时更新及快速查询，帮助企业打破“数据孤岛”，提升数据质量，支持实时决策和流程优化。金融、制造业、电商等行业可通过ODS系统实现风控监控、生产管理及精准营销。搭建时需应对数据质量、性能及安全挑战，建议结合开源工具（如FineDataLink）分阶段实施。

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R3反调试专题 CloseHanlde检测调试调试器的工作流程调试器工作流程如下：1.被调试程序未运行，通过调试器创建进程，也就是我们常见的直接将被调试程序拖入调试器中。其原理是调试器通过CreateProcess并设置DEBUG_PROCESS模式，此时该进程以调试的形式启动。2.被调试程序已运行，通过调试器附加进程，也就是我们通过调试器内部手动以附加进程的方式调试被调试程序，其原理是调试器通过调用DebugActiveProcess函数，此时该进程以调试的形式启动。

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Python常用医疗AI库以及案例解析（2025年版、上） 摘要：Python作为医疗AI项目的首选语言，2025年涌现出众多高效开源工具。本文系统梳理了医疗AI全流程的核心Python库，涵盖七大领域：1）数据科学（Polars、scikit-learn）；2）深度学习（PyTorch、Transformers）；3）大语言模型（LangChain、LlamaIndex）；4）可视化（Plotly、PyGWalker）；5）Web开发（FastAPI、Reflex）；6）AI代理（Autogen、CrewAI）；7）辅助工具（Pydantic、Rich）。特别提供

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《Java编程讲义》作者,华为认证讲师，微软MVP，ORACLE认证专家称号，，主要研究方向为云计算、人工智能、AI/VR、算法 PYTHON/JAVA，曾经服务过中国铝业、中国烟草等央企,欢迎合作！
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caimouse
在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。
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AI领域初学者，AI+实时语音，AI+2/3D动画生成；AI+UE表演,AI+游戏NPC；音视频行业深耕多年，熟悉会议、直播、RTC，对在线教育、娱乐秀场等音视频端到端技术及系统架构有深入研究
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