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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数据分析编程第二步： 最简单的数据分析尝试 第一行是标题，解释每一列存了什么东西。第二行开始每一行是一条数据，对应一个订单。这种数据有个专业的术语，叫结构化数据。这是现代数据处理中最常见的数据类型。整个表格的数据统称为一个数据表，其中的每一行（除了标题）称为一条记录，列称为字段，标题中的字符串称为字段名。上面这个表中能看见的部分有 12 条记录，对应着这个 Excel 的第 2 到第 13 行；

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重磅！“能读一半就是赚到”的神作《编码》第2版来了 欢迎关注博主或加入【】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、路径规划，滤波估计、多传感器信息融合，智能优化算法，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号回复关键词 “python项目实战” 即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：优快云博客专家，优快云优质创作者，优快云实力新星，优快云内容合伙人；阿里云社区专家博主；华为云社区云享专家；51CTO社区入驻博主，掘金社区入驻博主，支付宝社区入驻博主，博客园博主，腾讯开发者社区博主。

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贪吃蛇--C++实战项目（零基础） 贪吃蛇游戏框架├── 基础框架│ ├── 头文件引入│ ├── 常量和宏定义│ └── 窗口初始化│├── 数据结构系统│ ├── Pos结构体(位置和颜色)│ ├── Snake结构体(蛇的属性)│ ├── Food结构体(食物属性)│ └── DIR枚举(方向控制)│├── 初始化系统│ ├── 随机种子设置│ ├── 蛇属性初始化│ ├── 蛇身位置初始化│ └── 食物生成│。

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Web第二次作业 1.2教务系统登录页面。

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快速掌握Python编程基础 本文是一篇Python编程入门指南

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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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response对象的elapsed属性 是 Pythonrequests库中的一个方法，用于获取 HTTP 请求从发送到接收响应所花费的总时间（以秒为单位，浮点数形式）。

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51和stm32的点灯区别 51单片机与STM32点灯对比：51单片机点灯仅需简单GPIO控制，代码简洁（约10行），无需时钟配置；而STM32需完整配置流程（时钟使能、模式/类型/速度设置等），代码更复杂（约30行）。51适合简单控制场景，STM32适合复杂应用，提供更灵活的GPIO配置选项（输入/输出/复用模式、推挽/开漏、速度调节等）。两者差异体现了不同架构的设计理念：51追求简单易用，STM32强调功能丰富性。

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Python socket远程部署工具服务 本文介绍了一种通过Socket方式批量执行Linux系统命令的解决方案，适用于金融、保险等监管严格、禁止SSH批量执行的行业场景。该方案通过在每台服务器部署Socket服务端，接收客户端发送的特定格式命令（以"CCOD==>"开头），执行后返回结果。实现包含IP白名单验证、命令格式校验、30秒超时控制、多线程处理和详细日志记录（按天滚动）。客户端支持多IP并行执行，配合Python HTTP服务器可实现批量部署升级。核心代码展示了服务端的完整实现，包括安全命令执行、异常处理和连接管

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MySQL表的操作 创建表的语法操作：说明：示例：上述comment作用对指定列添加注释信息。请注意：不同存储引擎创建的表会生成不同的文件。（上图为例）（1）使用 MyISAM 引擎的 users 表为例，在数据目录中会生成三个文件：（2）使用InnoDB存储引擎创建表时，系统会自动生成两个文件：users2.frm（存储表结构信息） users2.ibd（包含表数据和索引）（1）语法：示例：说明：（2）查看相关表创建内容语法和查看数据库一样：示例：带上/G选项会变得更加简洁：在实际开发过程中，经常需要调整数

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深度学习之PyTorch和CUDA安装（傻瓜安装法） 多维数组：张量可以看作是一个n维数组，其中n可以是任意正整数。它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。数据类型统一：张量中的元素具有相同的数据类型，这有助于在GPU上进行高效的并行计算。支持GPU加速：PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，通过将张量转移到GPU上，可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。

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数学建模-线性规划(LP) 摘要： 线性规划（LP）是运筹学中的基础优化方法，用于在线性约束条件下最大化或最小化目标函数。其核心要素包括决策变量、线性目标函数和线性约束条件，适用于生产计划、运输优化、投资组合等场景。求解方法以单纯形法和内点法为主，实际应用中可通过Excel、MATLAB（如linprog函数）、Python（PuLP库）等工具快速实现。例如，工厂生产计划问题可通过建立LP模型（如Max Z=3x₁+4x₂，约束为工时和原料限制）求解最优产量。LP的优势在于模型简单、求解高效，但局限于线性关系假设，非线性或整数问题需扩

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【大语言模型 18】Vision Transformer革命解析：图像理解的范式突破与架构创新 本文深度解析Vision Transformer(ViT)如何将Transformer架构成功应用于计算机视觉领域，打破了CNN长期统治的局面。通过费曼学习法，从图像处理的根本挑战出发，详细讲解图像patch化、2D位置编码、ViT与CNN的归纳偏置差异，以及Swin Transformer的层次化创新设计。结合丰富的代码实现和可视化分析，帮助读者全面理解这场计算机视觉领域的范式革命。

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【机器学习 / 深度学习】基础教程 在进入智能体（Agent）开发之前，必须具备一定的 机器学习和深度学习 基础。原因有三：因此，第一阶段的学习目标是：理解机器学习基本范式、掌握神经网络主流结构、熟悉 PyTorch/TensorFlow 框架的基本用法。机器学习（Machine Learning, ML）指的是 让计算机通过数据学习规律，而不是显式编程。Tom Mitchell 的经典定义：公式化表示：监督学习（Supervised Learning）是最常见的机器学习范式。定义：通过带有标签的数据集来训练模型，学习从输入到输出的映射关

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Golang云端编程深度指南：架构本质与高阶实践 《Golang云端编程深度指南》剖析了Go语言在云原生环境的核心优势与高阶实践。文章从并发模型本质出发，深入解析Goroutine调度机制和内存管理优化策略，揭示Go语言在云端环境的设计哲学。针对主流框架，详细拆解Gin中间件链实现原理和Go Micro微服务架构，包括服务发现机制、通信协议栈等核心组件。在云原生集成方面，重点探讨了服务网格与Istio的高级集成模式，展示动态配置加载、XDS服务器配置等关键技术。全文通过大量代码示例和架构图，为开发者提供从理论到实践的深度指导，是构建高性能云端服务的权威参考

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elasticsearch的使用 Elasticsearch是一种分布式文档存储系统，它使用JSON存储数据结构，并通过倒排索引实现快速全文搜索。与传统的正向索引不同，倒排索引通过词条直接定位文档ID，极大提高了模糊查询效率。Elasticsearch的核心概念包括索引（类似数据库表）、文档（最小搜索单元）和字段（键值对）。它提供了丰富的REST API，支持索引管理、文档增删改查以及多种查询方式（全文、词项、复合、地理位置等）。查询分为影响评分的Query和不影响评分的Filter，后者性能更优。Elasticsearch还支持批量操作、

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AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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技术在于专注！主要从事前端开发，熟悉vue、jQuery、uniapp等，有微信公众号和微信小程序开发经验，熟练使用echarts、highcharts、帆软报表；了解Java、python和mysql
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中国人民大学硕士 , 专注于 移动开发 领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云 云享专家 , 阿里云社区 专家博主 , 51CTO 专家博主 ;
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华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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