学习嵌入式之硬件——ARM体系 学习arm汇编的主要目的是为了编写arm启动代码，启动代码启动以后，引导程序到c语言环境下运行。换句话说启动代码的目的是为了在处理器复位以后搭建c语言最基本的需求。

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Linux 单机部署 Kafka 详细教程（CentOS 7+） 本文详细介绍了在CentOS 7系统上安装配置Kafka消息系统的完整流程。首先说明需要准备Java环境（JDK 8+），并提供了JDK下载、安装和环境变量配置方法。接着重点讲解ZooKeeper的安装部署，包括单机和集群模式配置。随后指导Kafka的下载安装、关键参数配置和启动方法。最后通过创建主题、发送和消费消息验证系统运行情况。全文采用分步骤命令行操作方式，涵盖从环境准备到功能测试的全过程，适合作为Linux环境下搭建Kafka的实践参考。

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数据结构-链表 在数据结构中，链表是一种常见的线性数据结构，它通过节点之间的指针（或引用）来连接数据元素，形成一个链式结构。开始，头节点是链表的第一个节点（有时会设置 “哑节点” 作为头节点，简化边界处理），最后一个节点的指针域为。特点：可以双向遍历，支持从任意节点向前或向后访问，但节点结构更复杂（占用更多内存）。：新节点的指针指向原头节点，再将头节点更新为新节点（时间复杂度。：遍历找到待删除节点的前一个节点，修改指针跳过待删除节点（引用，指向链表的头节点（此时头节点的值为 5）。

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解决GitHub无法打开

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Prometheus监控平台部署与应用 Prometheus 起源于 SoundCloud ，因为微服务迅速发展，导致实例数量以几何倍数递增，不得不考虑设计一个符合以下几个功能的监控系统：多维数据模型，可以按照实例，服务，端点和方法之类的维度随意对数据进行切片和切块。操作简单，可以随时随地部署监控服务，甚至在本地工作站上，而无需设置分布式存储后端或重新配置环境。可扩展的数据收集和分散的架构，以便于可以可靠的监控服务的许多实例，独立团队可以部署独立的监控服务。转化为一种查询语言，可以利用数据模型进行有效的警报和图形展示。

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[Linux]学习笔记系列 -- [arm][debug] 本文分析了Linux内核中STM32系列芯片的UART调试功能实现，主要包括三个关键部分：1）通过addruart宏获取UART物理和虚拟地址；2）使用waituarttxrdy、senduart和busyuart宏实现数据发送流程控制，包括等待发送就绪、写入数据寄存器和等待发送完成；3) printascii函数实现完整的字符串输出逻辑，处理换行符转换并调用底层宏进行实际发送。这些代码位于arch/arm/include/debug/stm32.S等文件中，为STM32H7等平台提供了基于USART1的底

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NI USRP X410、USRP X310、USRP B210 试用 租赁 我们提供NI USRP X410、USRP X310、USRP B210 得租赁和购买试用。

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GRU模型：门控循环单元的原理与优势及Python实现 GRU（门控循环单元）是LSTM的简化变体，通过减少门控数量（仅保留重置门和更新门）实现了与LSTM相近的性能，同时计算效率更高。相比LSTM的三门结构，GRU参数更少、训练更快，在机器翻译等序列任务中表现优异。其核心优势包括：简化结构（合并细胞状态和隐藏状态）、缓解梯度消失问题、在多数任务中与LSTM性能相当甚至更好。GRU适用于编码器-解码器框架，可通过Python实现前向传播过程，典型应用场景包括Seq2Seq模型。实际选择时建议优先尝试GRU，复杂长序列任务再考虑LSTM。

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论文阅读：Aircraft Trajectory Prediction Model Based on Improved GRU Structure 本文提出了一种改进的飞行器轨迹预测模型Elastic-BiGRU，通过结合平滑滤波、弹性网络拟合和双向GRU结构，构建了"数据预处理-特征优化-时序预测"的完整框架。该模型首先利用平滑滤波方法剔除轨迹数据中的极值点，再通过弹性网络算法修正偏差和补充缺失数据。实验结果表明，相比传统Bi-LSTM和Bi-GRU模型，该方法的MSE误差分别降低了8%和11%以上，同时训练时间节省约20%，在航迹预测的综合性能上表现出更好的稳定性和准确性，为空管工作提供了有效的技术支撑。

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Redis应⽤-缓存与分布式锁 本文深入探讨了缓存概念、使用Redis作为缓存的优势、缓存更新策略，以及缓存预热、穿透、雪崩和击穿问题。同时，介绍了分布式锁的实现和Redlock算法，旨在优化数据库性能，提高系统并发处理能力。

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深入 RNN（GRU）模型：输入输出维度变化全解析 本文深入解析了基于GRU的RNN模型中输入输出维度变化过程。首先介绍了编码器结构，包含词嵌入层和GRU层输入数据初始形态为(batch_size, seq_len)，经过词嵌入层后变为(batch_size, seq_len, hidden_size)。GRU层处理时，输出output保持相同维度，而hidden状态的维度为(1, batch_size, hidden_size)。文章通过表格清晰对比各环节维度变化，帮助读者理解数据在模型中的流转过程，避免维度不匹配错误。最后作者邀请读者关注AI系列文章，

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嵌入式学习的第四十四天-ARM 一段固定地址的内存区域（通常位于0x00000000或0xFFFF0000），存储异常处理函数的入口地址。

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github上传项目 这样输入账号（github右上角有）,密码输入1中生成的令牌即可。1.首先令牌认证（密码的容易出bug目前）

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[激光原理与应用-176]：测量仪器 - 频谱型 - AI分类与检测相对于传统算法的优缺点分析 AI可识别微米级表面缺陷（如划痕、气泡），而传统算法依赖人工设计特征模板，对复杂缺陷的漏检率高达15%-20%。I通过分析用户购买行为数据，预测商品需求趋势的准确率比传统统计方法高30%以上。AI自动完成数据标注、模型训练和结果输出，降低对专业人员的依赖。AI需大量用户数据训练，若数据管理不善可能导致隐私泄露。若训练数据中某病种样本过少，AI可能漏诊该病例。在温度监控系统中，传统阈值算法可快速判断是否超限。毫秒级时间内完成环境感知，对硬件性能要求极高。传统算法对硬件要求低，适合嵌入式设备。

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零基础-动手学深度学习-9.1. 门控循环单元（GRU）及代码实现 现在我们将定义隐状态的初始化函数。与8.5节中定义的函数一样， 此函数返回一个形状为（批量大小，隐藏单元个数）的张量，张量的值全部为零。#这里还是返回一个tuple 忘了为啥来着 回去看来看因为lstm需要另一个参数嘻嘻现在我们准备定义门控循环单元模型， 模型的架构与基本的循环神经网络单元是相同的， 只是权重更新公式更为复杂。@是按元素乘法的意思H, = statefor X in inputs:#对每个序列的时间长度。

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github源代码下载使用示例（以carbon为例） 总结来说，下载代码 -> 阅读文档 -> 安装依赖 -> 运行项目 -> 学习相关技术 -> 尝试修改。项目的官方网站和文档是你的最佳学习资源。

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【高等数学】第八章 向量代数与空间解析几何——第三节 平面及其方程 ：SFxyz0SSSSS1​S2​Fxyz0Gxyz0CC{Fxyz0Gxyz0.

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观远BI 工具驱动零售消费行业精益增长的实践路径 无论是零售消费行业的场景化落地，还是组织能力的系统性提升，BI 工具都在通过数据整合、分析与洞察，助力企业实现精益增长。当前，企业数字化已进入深水区，BI 工具作为数据整合与分析的核心载体，正成为连接数据与业务的关键纽带。从政策导向到企业实践，数据价值的释放越来越依赖于高效的数据分析工具，而BI 工具正是实现这一目标的重要支撑。数据案例：某快消企业通过BI 工具整合全国 10 + 工厂的订单数据，替代人工提取分析流程，订单处理效率提升 60%，逾期订单率降低 45%，年成本节约超 200 万元。

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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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一枚贪吃路痴还未秃码农。优快云 博客专家，iOS 与 Swift 版块版主，热爱苹果开发。 人生看淡，不服就干！
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