力扣 30 天 JavaScript 挑战 第38天 （第九题）学习了 语句表达式的区别 高级函数 promise async await 节流 then作用是：当 Promise 完成后（resolve），执行的回调函数,then里面会自动接收resolve里面传入的参数。x > 10 // 表达式，结果是 true 或 false。// return 语句。// 既是语句（赋值语句），又是表达式（返回 5）} // while 语句。fn(1, 2) // 表达式，结果是函数返回值。} // if 语句。a = 5 // 赋值表达式，结果是 5。3 + 4 // 表达式，结果是 7。

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STM32窗口看门狗(WWDG)深度解析：精准守护嵌入式系统的实时性 摘要：STM32窗口看门狗(WWDG)是嵌入式系统精准时序监控的核心组件。其独特窗口机制可防止过早或过晚操作，通过7位递减计数器(0x7F-0x40)实现三重保护：超时复位、窗口违规复位和中断预警。关键配置包括预分频系数(WDGTB)、窗口值(W)和计数器初值。开发时需在安全窗口内喂狗，并实现EWI中断回调作为最后防线。建议与独立看门狗(IWDG)配合使用，构建双重保护架构。WWDG特别适用于实时控制、通信协议处理等时序敏感场景。

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【ansible】5.在受管主机部署文件和Jinja2模板 例如：团队中可能存在多个项目都需要部署 Nginx 服务，通过共享 Nginx 配置的 Jinja2 模板，不同的项目只需要根据自身需求定义不同的变量，就可以快速生成符合项目要求的 Nginx 配置文件，提高了开发和运维的效率。使用ansible.builtin集合中的 file 模块，添加state：touch 创建文件，mode：‘0644’ 设置权限，setype设置SELinux类型，state：absent参数删除文件。2.想把本地文件app.conf复制到远程/etc/app/，用哪个模块？

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基于Java、GeoTools与PostGIS的对跖点求解研究 本研究通过结合Java、GeoTools和PostGIS，提出一种高效、准确的对跖点求解算法，为GIS应用开发提供一种新的技术方案。这不仅有助于提高地理信息系统的功能和性能，还能够推动GIS技术在更多领域的应用和发展。

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GaussDB 数据库架构师修炼(十八) SQL引擎-统计信息 统计信息描述了用户表中数据的分布特征为行数估算，代价估算提供数据基础。

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Postman参数类型、功能、用途及 后端接口接收详解【接口调试工具】 Postman 是 API 开发和测试中最常用的工具之一，它支持多种参数类型，以适应不同的 HTTP 请求场景。了解这些参数类型的用途以及后端如何正确接收它们是进行有效接口联调的关键。

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PAT 1081 Rational Sum PAT 1081 Rational Sum 模拟+最大公因数+最小公倍数

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美术馆预约小程序|基于微信小程序的美术馆预约平台设计与实现(源码+数据库+文档) 美术馆预约平台可以有效管理，使信息管理能够更加科学和规范，美术馆预约平台使用Java语言进行编码，使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务，其管理美术馆预约平台信息，查看美术馆预约平台信息，管理美术馆预约平台。 总之，美术馆预约平台集中管理信息，有着保密性强，效率高，存储空间大，成本低等诸多优点。它可以降低信息管理成本，实现信息管理计算机化。

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深入解析 std::enable_if：原理、用法与现代 C++ 实践 本文深入解析了C++中的std::enable_if机制，主要内容包括： 理论基础：介绍了SFINAE（替换失败非错误）原则，这是std::enable_if实现的核心机制； 实现原理：剖析了std::enable_if的模板实现，展示了如何通过条件特化控制类型成员的存在性； 核心用法：详细讲解了在函数返回类型、参数、模板参数及构造函数中使用std::enable_if的多种方式； 实战应用：提供了安全数据访问函数等实际案例，演示如何基于类型特性选择不同实现。 std::enable_if是C++模板元编程

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单片机的输出模式推挽和开漏如何选择呢？ 摘要：推挽和开漏是单片机GPIO的两种输出模式。推挽模式可主动输出高低电平，驱动能力强，适用于LED、继电器、SPI等场景；开漏模式只能主动拉低，需外接上拉电阻，适用于I2C总线、电平转换等"线与"应用。两者核心区别在于推挽内置上下MOS管，开漏仅含下拉MOS管。选择时，普通外设驱动用推挽，I2C等总线通信用开漏，电平转换需开漏加上拉。推挽是最通用的输出模式，适用于大多数数字信号输出场景。

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数据挖掘3.6~3.10 支持向量机—— 核化SVM 从本质讲解核化SVM的来源和推导过程。超全核化SVM的分析。

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Ansible入门：自动化运维基础 一致性与准确性： 通过脚本（Playbook）定义操作，确保每次执行的结果完全相同，避免因人工操作失误导致的配置漂移（Configuration Drift）。临时命令 (Ad-Hoc Commands)： 不需要编写Playbook，直接在命令行中执行的一次性、简单的Ansible任务。控制节点 (Control Node)： 安装了Ansible的机器，用于发起和执行自动化任务。一个Play定义了在一组特定的主机（来自清单）上要执行的一系列任务，以及可选的配置（如连接用户、是否提权等）。

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AI实现超级客户端打印 支持APP 网页 小程序 调用本地客户端打印 本文介绍了跨平台打印解决方案的核心思路和实现方案。主要采用本地客户端作为中间程序，通过WebSocket或自定义URL协议接收打印任务，调用系统接口完成打印。WebSocket方案兼容性好，适合企业级应用；自定义URL协议简单直接，但仅限PC端。文章还提供了数据格式建议和实战示例，包括Electron客户端开发、服务器端实现及交互流程。整个方案支持历史记录管理、任务重打、取消等功能，并包含完整的错误处理和用户界面交互逻辑。

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图像边缘检测 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的重要工具，用于检测数字图像中的明显变化、边缘或不连续区域。主要方法包括：Sobel算子、scharr算子，Laplacian算子、Canny算子等。Sobel算子结合高斯平滑和微分求导，通过局部差分计算梯度近似值。包含两组3x3矩阵（横向和纵向模板），分别用于水平和垂直方向的边缘检测。横向检测：用右边像素值减去左边像素值；纵向检测：用下方像素值减去上方像素值。检测时需分步进行（先横向后纵向），避免同时设置dx=1和dy=1。

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K-Means 聚类算法详解与实战指南 K-Means 作为经典的聚类算法，以其简单高效的特点在数据分析、图像分割、用户分群等领域广泛应用。但在实际使用中需注意：提前通过可视化或评估指标确定合适的 k 值可尝试多次初始化以避免局部最优解对于高维数据，可先通过 PCA 降维再聚类希望本文能帮助你快速掌握 K-Means 算法的核心知识。

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配置npm国内源（包含主流npm镜像源地址） 摘要：通过修改npm配置为国内镜像源可提升下载速度。常用方法包括临时使用--registry参数或永久修改配置(npm config set registry)。推荐镜像源有阿里云、腾讯云、华为云等。使用nrm工具可快速切换源(nrm use)，测试延迟(nrm test)。注意事项：企业私有源需配置认证，镜像同步可能有延迟，部分镜像可能修改包内容。恢复官方源命令：npm config set registry https://registry.npmjs.org。(149字)

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SRE 系列（三）| Error Budget：把 SLO 落到实处 本文探讨了SLO（服务级别目标）的落地实践与评估方法。首先提出将SLO转化为可操作的Error Budget（错误预算），类比驾照记分制，使目标更直观。接着介绍错误预算的四大应用场景：稳定性燃尽图、故障量化定级、跨团队共识机制和告警收敛。最后提出评估SLO有效性的三维标准：达成情况、人肉投入和用户满意度，建议根据评估结果适时调整SLO。核心观点是：错误预算比百分比目标更具警示性，通过量化手段可有效指导稳定性工作，并需要定期验证目标合理性。

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R语言rbind()和cbind()使用 行数 = nrow(a) + nrow(b)，列数不变。：列数 = ncol(a) + ncol(b)，行数不变。：纵向（按行）堆叠，行数相加。：横向（按列）拼接，列数相加。：a 与 b 的列数必须一致。：a 与 b 的行数必须一致。

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目标赋予我们生命的意义和目的。有了目标，我们才会把注意力集中在追求喜悦，而不是在避免痛苦上。（急需找我，加微信：jdsjlzx）
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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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