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交叉编译GDB 交叉编译GDB 1 下载GDB源码 2 解压并创建安装目录 3 编译安装 4 可能遇到的错误解决方法 1 下载termcap 2 将上面的编译安装gdb的脚本改一下 3 对于最后的权限不够无法删除PC机上termcap h文
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UE4系列文章目录 文章目录 UE4系列文章目录 前言 一 步骤 1 打开UE4软件 2 新建工程 3 选择游戏类型模板 4 项目设置 运行游戏 前言 使用UE4 UnrealEngine 创建工程 我这里的ue4版本是4 27 2 一 步
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stm32循迹小车详细制作过程 一 材料准备 1 主控板 Stm32f103c8t6 推荐 便宜够用 2 下载器 USB转TTL串口模块 3 电源 12v锂电池组 配套充电器 推荐下图这种 方便 好接线 12v 12v 12v 4 电机驱动
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运行程序报错 无法直接pip install dateutil 需要pip install python dateutil
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非线性控制理论 1 Lyapunov直接方法 非线性控制理论 2 不变性原理 非线性控制理论 3 基础反馈稳定控制器设计 非线性控制理论 4 反馈线性化 反步法 非线性控制理论 5 自适应控制器 Adaptive controller 非线
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CF 935E Fafa and Ancient Mathematics 题目描述 定义合法数学表达式 E E E 为一个数或两个合法数学表达式中间加上一个加或减运算符 并且在外面加上一对括号 给定一个合法数学表达式 将其中加减运算符用
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QML Image BUG BUG描述 两个界面login qml 和 modify qml 页面 内部代码大致如下 Camera id camera imageProcessing whiteBalanceMode CameraImage
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vlookup应该是excel里用的比较多的功能 我刚接触excel的时候 反正觉得这个功能非常神奇 省了很多事 但是用久了以后就发现vlookup的限制太多了 第一大痛点 只能往右边 gt 找 如果要往左边找 最笨的办法就是把要找的col
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一 linux应用程序与系统命令关系 二 典型应用程序的目录结构 三 常见的软件包封装类型 RPM包管理工具 RPM软件包管理器RED HAT PACKAGE MANAGER 由Red Hat公司提出 被众多linux发行版所采用 建立统一
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Q learning Q learning 是一种机器学习方法 它使模型能够通过采取正确的操作来迭代学习和改进 Q learning属于强化学习的算法 通过强化学习 可以训练机器学习模型来模仿动物或儿童的学习方式 好的行为会得到奖励或加强
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由于这三者之间的等价关系 我们解决现实问题时可以自由选取其中任意一个作为模型 我个人认为 线性方程组是最 质朴 的形式 向量方程则是与几何建立了关系 这将方便我们进行更直观的推理 矩阵方程则是向量方程的一种 封装 是向量方程的一种抽象 它将
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目录 一 ConcurrentGCThread 二 SurrogateLockerThread 1 make 2 loop manipulatePLL 三 ConcurrentMarkSweepThread 1 定义 2 start和构造方
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一 背景 分布式系统环境下 服务间类似依赖非常常见 一个业务调用通常依赖多个基础服务 如下图 对于同步调用 当库存服务不可用时 商品服务请求线程被阻塞 当有大批量请求调用库存服务时 最终可能导致整个商品服务资源耗尽 无法继续对外提供服务 并
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方法一 格式化数据 在使用element ui的表格时 有时候后台给你的字段和你要显示在表格列里的内容不一致 例如后台给的字段是state 它的值为true或false 要求显示在表格里是 正确 或 错误 这时可以给el table col
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1 简介 在FreeRTOS的配置参数中的configUSE TASK NOTIFICATIONS宏打开 一般RTOS会默认打开 如图1所示 图1 notify宏开关 RTOS在创建任务时 会创建一个32位的通知值ulNotifiedVal
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using System using System Text using System Collections Generic using System Threading using System Threading Tasks name
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一个学习信号完整性的layout工程师 大家在设计图纸或者编辑文档时 最常点击的应该就是保存图标了 谁也不想因为软件闪退 电脑断电等情况 我们的劳动成果就白白的消失了 在我们用Allegro进行PCB设计 就会有一个自动保存的功能 每隔一段
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正则化是一种为了减小测试误差的行为 有时候会增加训练误差 我们在构造机器学习模型时 最终目的是让模型在面对新数据的时候 可以有很好的表现 当你用比较复杂的模型比如神经网络 去拟合数据时 很容易出现过拟合现象 训练集表现很好 测试集表现较差
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整体迭代公式就是 上式中 为的雅克比矩阵 为雅克比矩阵的逆矩阵 实例 求解的x和y的解 上面求根问题可转化为的问题 即可用牛顿迭代法求解此二元非线性方程 具体求解过程代码如下所示 线性方程组中方程个数 未知量个数 include
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深入理解计算机系统 原书第2版 作 者 美 Randal E Bryant David R O Hallaron 著 出 版 社 机械工业出版社 图书定价 99 00 准备看看 C C 从入门到高手所有必备PDF书籍收藏 喜欢的朋友支持下吧
