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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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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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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大模型部署 可以选择多种平台，如deepseek、openAI、qwen等等，这里以deepseek示例。

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Huggingface入门实践 图像处理CV与多模态模型调用（二） 这篇文章介绍了HuggingFace中的多种计算机视觉和多模态模型应用，主要包括：1）目标检测（使用DETR模型）；2）图像分割（RMBG模型实现背景移除）；3）图文匹配（BLIP模型评估图文相关性）；4）图像描述生成（BLIP模型自动生成图片标题）；5）视觉问答（BLIP模型回答图片相关问题）；6）零样本图像分类（CLIP模型实现图片文本匹配）；7）文本生成图像（使用Stable Diffusion XL模型）。文章提供了各个任务的代码实现示例，展示了如何加载预训练模型、处理输入数据并进行推理。

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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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python3GUI--Joy音乐播放器 在线播放器 播放器 By:PyQt5（附下载地址） 本文介绍了一款高颜值在线音乐播放器"pyqt5-joy-music"的开发与功能。该播放器采用PyQt5+HTML混合开发，参考VUE风格界面，包含主界面、歌单广场、歌手筛选、专辑详情等8个核心模块，支持歌曲播放、下载、搜索及个性化设置。项目亮点包括：SVG背景自适应、黑胶唱片旋转动画、HTML组件替代传统控件、QWebChannel实现数据双向绑定等。开发者分享了核心问题的解决方案，如通过重写paintEvent实现黑胶效果，并采用缓存机制优化性能。

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基于SpringBoot的婚纱影楼服务预约平台【2026最新】 本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue+MySQL的婚纱影楼服务预约管理系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue框架开发响应式界面，后端基于SpringBoot实现业务逻辑，MySQL数据库保障数据安全。平台功能涵盖在线预约、作品展示、进度追踪等全流程服务，同时为管理者提供经营数据可视化看板。研究旨在解决传统影楼线下服务效率低、客户体验差等问题，通过数字化手段提升40%客户满意度，降低30%运营成本。系统具有高可用性、可扩展性等特点，支持摄影师排班优化和设备管理，为行业数字化转型提供技术方案。

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【Docker】在Ubuntu22.04上安装Docker 总而言之，从最初的 LXC 到自研的 libcontainer，再到推动行业标准的 runC 和模块化的 Moby 项目，最终衍生出面向社区的 Docker-CE 和面向企业的 Docker-EE，这一过程清晰地展现了 Docker 从依赖外部技术到实现完全自主，并最终走向全面开源和商业化的发展路径。它在 Docker-CE 的组件基础之上，额外集成了诸如高级镜像管理、安全扫描、图形化管理界面等企业级功能，并提供了由官方保障的商业技术支持与服务，旨在满足大规模企业生产环境对安全、合规和运维的更高要求。

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数据结构——哈希表 本文主要介绍哈希表，哈希冲突。哈希函数的设计，负载因子和HashMap的部分源码解读。

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（纯新手教学）计算机视觉（opencv）实战六——图像形态学（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度、顶帽、黑帽） 腐蚀：缩小白色区域，去噪点。膨胀：扩大白色区域，填洞。开运算：去噪、断开。闭运算：填洞、连接。梯度：提取边缘。顶帽：突出亮斑。黑帽：突出暗斑。形态学操作广泛应用于：图像预处理（去噪、增强特征）OCR 文字识别（加粗或断开笔画）工业检测（焊点检测、缺陷检测）医学图像处理（血管提取）

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Node.js依赖管理与install及run命令详解 本文介绍了Node.js开发中的依赖管理及脚本执行机制。首先解析了Node.js依赖的类型（生产/开发/可选/同伴/捆绑依赖）及其管理重要性，随后详细讲解了npm install命令的各类用法，包括基础安装、开发依赖、全局安装及生产环境优化等。最后阐述了npm run命令如何通过package.json中的scripts字段执行开发任务，强调其对项目构建和测试流程的关键作用。这些工具链共同构成了Node.js项目高效开发的基础。

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Java 泛型 T、E、K、V、?、S、U、V Java泛型（Generics）是Java5引入的重要特性，通过在类、接口和方法中使用类型参数实现类型安全的代码复用。文章详细解析了T、E、K、V等常见泛型符号的含义与用法，介绍了泛型类、接口和方法的定义方式，以及通配符?的扩展用法（无界通配符、上限通配符、下限通配符）。还深入探讨了Type接口的实现类（Class、ParameterizedType等）在反射中的应用，并提供了多边界类型参数、通配符嵌套等高级写法示例。最后总结了泛型的使用注意事项，帮助开发者更好地理解和应用Java泛型特性。

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第1篇：走进日志框架的世界 - 从HelloWorld到企业级应用 本文介绍了一个基于注解驱动的现代化日志框架设计方案。针对传统日志框架存在的代码冗余、侵入性强等问题，提出采用Spring AOP和注解技术构建低侵入式解决方案。框架采用分层模块化设计，包含核心模块、AOP模块、Web模块和Spring Boot Starter，支持灵活配置和统一日志规范。通过Maven多模块管理，整合了Java 17、Spring Boot 3.2等现代技术栈，可实现业务代码零感知的日志记录功能，显著提升开发效率和系统可维护性。

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【C语言强化训练16天】--从基础到进阶的蜕变之旅:Day8 本文分享了C语言复习训练的题目解析，包含5道选择题和2道编程题。选择题重点考察数组定义、字符串处理和多维数组访问等知识点，其中第1题解析字符串结束符'\0'的特性，第4题讨论合法数组定义方式。编程题部分，第一题采用查表法统计不同字符数量，通过ASCII值作为数组下标实现；第二题通过排序后取中值的方法高效找出出现次数超过半数的元素。强调C语言学习需要注重细节理解和持续实践，为读者提供了实用的编程思路和解题技巧。

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